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# 値動きが似た株への投資を抑えると、成績は良くなるのか？
- URL: https://lab.alpai.jp/correlation-group-cap-study-2026-09/
- Published: 2026-09-28T11:03:18.000Z
- Updated: 2026-11-10T22:49:22.000Z
- Description: 値動きが似た株に投資が偏らないよう、購入時にグループ全体の保有額を制限すると、成績はどう変わるか。上限25%・30%の試算では、上限なしに対する一貫した改善は確認できませんでした。
- Author: AlpAI Lab
- Tags: テーマ研究

何社もの株を持っていても、その値動きが似ていれば、まとめて値下がりすることがあります。では、似た動きをする株への投資が偏らないようにすると、運用成績は良くなるのでしょうか。

AlpAIでは、値動きが似た株をグループに分け、購入時に同じグループへ投資できる金額を制限するルールを試算しました。**今回の結果だけでは、上限を設けると成績が改善するとは判断できませんでした。** 上限25%と30%の間にも数値上の差はありましたが、どちらを使うかを決めるには不十分です。

これは2026年9月27日に行った過去データの試算です。対象銘柄や費用、売買時刻を実際の運用とそろえた試算ではないため、この結果だけで実運用への効果は判断できません。

## 制限するのは、同じグループの株を買い足す金額

上限25%とは、**すでに持っている分と新たに買う分を合わせて、同じグループの保有額を運用資産全体の25%以内に収める**という意味です。一つの銘柄の上限でも、一回の購入額の上限でもありません。

購入によって上限を超える場合は、買う金額を減らします。すでに上限に達している場合は、そのグループの追加購入を見送ります。値上がりなどで保有比率が上限を超えても、このルールだけで売却することはありません。

グループ分けには、その月が始まる前の120営業日分の値動きを使い、毎月11グループを作りました。**値動きの似方で分けたグループであり、業種別の分類ではありません。** 過去の各時点の業種分類を全銘柄分そろえられなかったため、この方法で探索しています。

## 比べたのは「上限を設けるか」と「25%か30%か」

二つの問いを、条件の異なる試算で調べました。いずれも2020〜2025年を対象に、開始日を5営業日ずつずらした10通りで比較しています。

| 比較           | 対象数   |
| ------------ | ----- |
| 上限なし・25%・30% | 513銘柄 |
| 25%・30%      | 516銘柄 |

513銘柄の比較では、履歴の短い3銘柄を全期間から除きました。516銘柄の比較では、月ごとに購入対象を判定し、25%と30%だけを比べました。二つの比較をつないで、上限導入の効果を測ることはできません。

**二つの検証の成績は、直接つなげて比べられません。** 各検証の中で、同じ条件の結果同士を比較します。

## 上限なしと比べると、25%の改善は一貫しなかった

513銘柄の補助検証では、次の結果でした。年率リターンの差は、開始日ごとの比較を10通りで平均した値です。

| 上限  | 年率差の平均     | 上回った開始日  |
| --- | ---------- | -------- |
| 25% | +0.43ポイント  | 10通り中5通り |
| 30% | \-1.11ポイント | 10通り中2通り |

25%は平均ではプラスでしたが、上限なしを上回ったのは半分です。30%は平均でもマイナスでした。今回の条件では、「上限を設ければ改善する」という一貫した結果にはなっていません。

開始日をずらした試算は、重なる期間を多く含みます。「10通り中5通り」は独立した10回の運用でも、将来の勝率50%でもありません。差の単位が「%」ではなく「ポイント」である点にも注意してください。

## 25%は30%を上回ったが、優れた設定とはまだ言えない

次は516銘柄の検証です。月ごとの購入対象をそろえたうえで、上限25%と30%を比較しました。

| 比較        | 年率差の平均    | 25%が上回った回数 |
| --------- | --------- | ---------- |
| 25% − 30% | +1.92ポイント | 10通り中9通り   |

数値上は25%の方が上回りました。ただし、この比較には上限なしの結果がありません。また、開始日10通りを独立した標本として扱うこともできません。この結果だけで、上限の導入や25%の優位性を決めることはできません。

下落の大きさも確認しました。最大下落率は、それまでの最高値から最も大きく下がった割合です。二つの条件の平均はほぼ同じでしたが、開始日によっては25%の方が悪化し、悪化幅は最大1.70ポイントでした。下落を抑える効果も、すべての開始日で得られたわけではありません。

## この結果から決められること、決められないこと

**今回の試算だけでは、上限なしより良いルールとして採用することも、25%と30%のどちらを使うかも決められません。** これは、二つが同じ成績になると証明したという意味でも、分散投資全般に効果がないという意味でもありません。

確かめたのは、値動きで作ったグループへの追加購入を制限する、この特定のルールです。さらに調べるなら、同じ購入対象・同じ取引条件で上限なし・25%・30%を比較できることが出発点になります。

## 試算を読むうえで残る限界

- **業種別の上限を検証したものではありません。** 値動きによるグループの結果を、そのまま業種別ルールへ当てはめることはできません。
- **判断時点でデータが取得できたかの確認は、一部に限られます。** グループ分けには各月の開始前の株価を使っていますが、すべての月について、当時の取得可能性を個別に確認したわけではありません。
- **実運用と同じ条件の比較ではありません。** 対象銘柄、購入条件、実測の売買コスト、判断の時刻などを実運用にそろえていません。条件を確認した日と同じ日の価格を使う部分もあり、実際にその時点で取引できたかの確認が残ります。

本記事は試算の内容と限界を共有するもので、読者に25%や30%の配分を勧めるものではありません。過去の試算は将来の成果を保証しません。

## 関連する公開資料

バックテストや運用成績を読むときの一般的な注意点は、[米国証券取引委員会の投資家向け解説](https://www.investor.gov/introduction-investing/general-resources/news-alerts/alerts-bulletins/investor-bulletins-47?ref=lab.alpai.jp)でも確認できます。この資料は一般的な読み方の参考であり、AlpAIの試算結果を検証した資料ではありません。