1月効果は有効か?1日効果や1時間効果も含めて過去データから徹底検証

「1月効果」というのをご存じでしょうか?株式市場で1月のリターンが他の月のリターンを上回りやすいというアノマリーです。

為替市場でもこれを応用した似た考えがあるようです。例えば、1月の値動きが1年を通した動きに大きな影響を与えるなど。

もしかしたらこれは使えるかも知れないと思い、これらの有効性をネットで調べてみました。しかし使えそうなデータはあまり見つからず、あくまで経験則に過ぎないという議論にとどまっているようです。

そこで本記事では、過去データから1月効果(だけでなく1日効果や1時間効果)の有効性を検証してみたいと思います。

1月効果を使ったトレードを検討されている方は、ぜひ参考にしてみてください。

この記事でわかること
  • 1月効果の有効性
  • 1日効果の有効性
  • 1時間効果の有効性
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株式市場における1月効果

1月効果とはどういうものかに関しては、こちらにサイトを参考にさせていただきました。

1月効果 | みずほ証券 ファイナンス用語集
1月効果(January Effect)とは、1月のリターンがほかの月に比べて高い現象のことを指す。1月効果はカレンダー効果の1つであり、とくに小型株で大きく観測されることが知られている。

1月効果の発生原因を指摘している箇所を抜粋しますと以下のようになります。

①投資家が12月末にキャピタルロスを確定し、1月に買い戻すことによって節税を実現しようとする「Tax-Loss取引仮説」や②機関投資家が年末に提出する保有資産のレポートをよく見せようとするため、12月末にイメージの悪い株をいったん売るという「Window dressing仮説」などが考えられているが、統一的な見解は得られていない。

「1月効果|ファイナンス用語」『みずほ証券

これらはFXの場合どれだけ当てはまるのでしょうか?

まず①に関してです。損失を年末に確定させて節税を試みる動きはFXにおいてもありそうです。しかし、株式が主にキャピタルゲインを狙った取引がなされることと比較し、FXは売りも買いもどちらも盛んにおこなわれるため、年末だからチャートが下がるとは言えなさそうです。

次に②ですが、こちらも①同様で、損失のあるポジションを決済するのは空ずしも売りを意味しないため、やはり当てはまらないのかなと思います。

そもそも1月効果は「1月のリターンが他の月のリターンを上回りやすい」ということのようですが、FXの場合売りと買いどちらにポジるかでリターンが変わってくるため、この考え方を応用するには株式と為替の違いを考慮する必要がありそうです。

為替市場における1月効果

FXにおける1月効果の考え方は以下のサイトを参考にさせていただきました。

1月の為替を予想する | 吉田恒の為替ウイークリー | マネクリ マネックス証券の投資情報とお金に役立つメディア
その年の相場の流れは、「January Effect(1月効果)」という言葉のように1月の流れで決まる可能性があり、そしてそんな1月相場は、経験的には年明け早々に決まる可能性がある。。米金利は短期的に「上がり過ぎ」懸念が強いため、目先的な「...

以下に引用元の1月効果に関する考えを抜粋します。

その年の相場の流れは、1月で決まることが多かったといった意味です。ところで、さらに言えば、そんな1年の相場の流れを考える上で重要な位置付けになりそうな1月相場は、年明け早々の流れと一致することが多かったようです。

「1月の為替を予想する」『吉田恒の為替ウイークリー』 (最終更新 2022年1月4日)

なんとなくですが、1月に値上がりすればその年は値上がりしやすく、1月に値下がりすればその年は値下がりしやすい、と読めるかと思います。

そのため次章の検証では、1月始値から1月終値までの価格差1と、2月始値から12月終値までの価格差2を見てみることにしたいと思います。これら2つの価格差のプラスマイナスで同じであれば、1月効果は支持されますし、逆であればただの迷信となるかも知れません。イメージは以下の通りです。

またせっかくなので1日効果と1時間効果も確認してみたいと思います。

1日効果は、月別に、初日の始値から初日の終値までの価格差1と、二日目の始値から月末の終値までの価格差2を見ます。

1時間効果は、日別に、その日の始値から最初1時間の終値までの価格差1と、次の1時間の始値からその日の終値までの価格差2を見ます。

これらに特に根拠があるわけではありません。何か知見が得られればラッキー程度の位置づけです。

検証結果

それでは実際に結果を見てみたいと思います。検証は以下の条件にて行いました。

通貨ペアUSD/JPY
検証期間2013/1/1 ~ 2021/12/31

1月効果

価格差1価格差2
20134.83713.696
2014-2.62017.203
2015-2.0123.254
20160.820-4.357
2017-4.706-0.127
2018-3.3730.525
2019-0.801-0.224
2020-0.356-5.132
20211.60210.302

9年間あるので行数は9です。その内、価格差1と価格差2の符号が一致しているのは5つ(2013年、2017年、2019年、2020年、2021年)なのでほぼ半数です。半分以上とはいえ、1月効果の有効性を認めるほどの関係性はなさそうですが、いかがでしょうか。個人的にはせめて7か8ぐらいは欲しかったです。

1日効果

1年12ヶ月の9年間なので行数は108あります。こちらに記載すると邪魔ですので付録として文末に記しました。

そして価格差1と価格差2の符号が同じだったのは108個中53個でほぼ半分です。1日効果を認めることは難しそうです。

1時間効果

データ数ですが1年365日の9年間から土日や年末年始を除いた2469個あります。さすがに本記事に記載するのは難しいので結果のみとします。

価格差1と価格差2の符号が同じだったのは2469個中1157個でほぼ半分です(47%)。1時間効果も認めることは難しいでしょう。

総合すると、ただの迷信に過ぎない可能性が高そうです。

まとめ

本記事では、1月効果(と1日効果と1時間効果)の有効性を過去データを用いて検証しました。以下に結論となる重要なポイントを示します。

結論
  • 1月効果を、1月の価格差と2月~12月までの価格差の比較で定義した。これら2つの価格差の符号が同じであれば、1月の値動きがその他の月の値動きに影響を与える可能性がある
  • しかし、1月効果だけでなく、1日効果や1時間効果も含めて、その有効性は認められなかった。

以上、最後まで読んでいただきありがとうございました。

付録

以下は1日効果の結果です。

年月価格差1価格差2
2013/10.2754.524
2013/20.8330.321
2013/30.4171.466
2013/4-1.0144.135
2013/5-0.0553.606
2013/6-0.558-1.366
2013/70.529-1.397
2013/80.89-1.045
2013/91.008-1.241
2013/10-0.0210.199
2013/110.4613.658
2013/120.3712.044
2014/10.338-2.961
2014/2-0.2330.217
2014/3-0.3521.498
2014/40.594-1.42
2014/50.119-0.485
2014/60.345-0.857
2014/70.221.302
2014/8-0.3541.601
2014/90.0695.45
2014/10-0.1062.701
2014/110.0655.978
2014/12-0.8261.564
2015/10.362-2.275
2015/20.5642.113
2015/30.0630.112
2015/4-0.2580.018
2015/50.4474.002
2015/60.4-2.103
2015/70.6650.735
2015/80.109-2.788
2015/9-1.8850.514
2015/100.0410.685
2015/110.3642.329
2015/12-0.24-2.645
2016/1-0.8021.589
2016/2-0.383-8.334
2016/31.272-1.42
2016/4-0.969-5.236
2016/50.1734.316
2016/6-1.185-6.289
2016/7-0.64-0.534
2016/80.1151.041
2016/9-0.177-1.827
2016/100.3953.171
2016/11-0.67310.336
2016/12-0.3692.904
2017/10.217-4.91
2017/20.411-0.502
2017/30.968-2.375
2017/4-0.5140.551
2017/50.499-1.079
2017/60.6091.074
2017/71.263-3.127
2017/80.12-0.394
2017/90.2932.945
2017/100.0690.874
2017/110.526-1.629
2017/12-0.374-0.066
2018/1-0.289-3.064
2018/20.222-2.708
2018/3-0.4350.046
2018/4-0.3083.421
2018/50.512-1.007
2018/60.6971.23
2018/70.2480.936
2018/8-0.145-0.642
2018/90.0322.618
2018/100.245-0.975
2018/11-0.2490.826
2018/12-0.05-3.96
2019/1-0.8-0.009
2019/20.6291.861
2019/30.559-1.05
2019/40.320.094
2019/5-0.033-3.019
2019/6-0.239-0.169
2019/70.2290.328
2019/8-1.387-1.074
2019/90.1081.859
2019/10-0.3450.273
2019/110.1291.221
2019/12-0.578-0.332
2020/1-0.167-0.22
2020/20.255-0.622
2020/30.897-0.855
2020/4-0.361-0.005
2020/5-0.2390.948
2020/6-0.1010.344
2020/7-0.47-1.558
2020/80.176-0.05
2020/90.033-0.553
2020/100.05-0.833
2020/110.209-0.399
2020/120.007-1.025
2021/10.0211.632
2021/20.1391.672
2021/30.1933.946
2021/4-0.1-1.263
2021/5-0.230.487
2021/6-0.0931.622
2021/70.43-1.832
2021/8-0.3570.688
2021/90.031.252
2021/10-0.233.084
2021/11-0.093-0.856
2021/12-0.3732.337