By Matt Connor · · Updated 2026-07-24個別銘柄の集中リスクと変動率
単一銘柄への集中リスクを解説します。S&P 500と比較した各銘柄のボラティリティと最大下落率を詳しく見ていきましょう。
集中リスクとは、純資産の大部分が単一の銘柄に依存している状態を指します。特定の銘柄は、1年間で市場全体よりも数倍大きく動くことがあり、高値から大幅に下落する場合もあります。本ページでは、過去1年間の分単位のデータを用い、S&P 500指数と比較して、著名な6銘柄の年率ボラティリティとピークからの最大下落率（ドローダウン）を測定します。
個別銘柄の変動率は指数よりもどの程度大きいのか？
ボラティリティは、価格の変動幅を示す標準的な指標です。年率換算の実現ボラティリティは、日々の騰落率を1年間にわたって集計し、年間の数値に換算したものです。この数値が高いほど、上下両方向への変動が大きくなります。指数は、およそ500社を一つのラインに統合したものです。個々の銘柄の急騰・急落は互いに打ち消し合うため、統合された指数の動きは、構成銘柄のいずれよりも小さくなります。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS annual_vol_pct
FROM (
SELECT ticker, dt,
c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, dt
)
)
WHERE ret IS NOT NULL AND dt >= today() - 370
GROUP BY ticker
ORDER BY annual_vol_pct過去1年間において、SPY ETFは12.5%とグループ内で最も低い数値を記録し、PLTRは51.4%でトップとなりました。7銘柄の比較において、すべての個別銘柄が指数よりも大きな変動を見せました。消費財やヘルスケアといった、安定しているとされるブルーチップ銘柄でさえ、分散された指数よりも年間ボラティリティが高くなりました。チャート右側の高成長銘柄では、その差が顕著に広がっています。これらの銘柄は、たった一晩の決算発表で、指数が1ヶ月かけて動く以上の変動を見せることがあります。
個別銘柄の下落幅はどこまで広がるのか？
ボラティリティは上下両方向の変動を計測します。ドローダウンは下落のみを計測します。最大ドローダウンとは、一定期間における高値から安値への最大下落幅のことです。これは「もし最悪のタイミングで買っていた場合、株価が新高値を更新するまでにどれほど資産が減少するか」を示す指標です。決まった期限までに資金が必要な場合、ドローダウンはボラティリティよりも重要な数値となることがよくあります。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(abs(min(c / peak - 1)) * 100, 1) AS max_drawdown_pct
FROM (
SELECT ticker, dt, c,
max(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS peak
FROM (
SELECT ticker,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'JNJ', 'PG', 'NVDA', 'TSLA', 'PLTR')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, dt
)
WHERE dt >= today() - 370
)
GROUP BY ticker
ORDER BY max_drawdown_pctグループ内での最小のドローダウンは8.5%、最大のドローダウンはPLTRの48.3%でした。指数およびブルーチップ銘柄はチャートの上部（下落幅が小さい領域）に位置しています。一方、ハイグロース銘柄はチャートの下部（下落幅が大きい領域）に広がっています。48.3%に近いドローダウンは、その銘柄のみで構成されたポートフォリオが、安値時点でほぼ半減することを意味します。その後、元に戻るには資産がほぼ2倍になる必要があります。同期間における指数自体の最大下落幅は、最も下落の激しい個別銘柄群ではなく、比較的安定した銘柄群に近い水準にあります。
指数と比較した個別銘柄の推移
棒グラフの数値だけでは、保有中の値動きの実感は掴みづらいものです。次のパネルでは、特定の急騰銘柄とS&P 500を、期間開始時にともに100として指数化し、月ごとに追跡しています。2つのラインは同じ開始点から始まるため、乖離の様子を確認できます。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT formatDateTime(mo, '%b %Y') AS month,
round(anyIf(idx, ticker = 'SPY'), 1) AS spy_indexed,
round(anyIf(idx, ticker = 'TSLA'), 1) AS tsla_indexed
FROM (
SELECT ticker, mo,
mclose / first_value(mclose) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY mo
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) * 100 AS idx
FROM (
SELECT ticker, mo, argMax(c, dt) AS mclose
FROM (
SELECT ticker,
toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS mo,
toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('SPY', 'TSLA')
AND window_start >= now() - INTERVAL 400 DAY
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, mo, dt
)
GROUP BY ticker, mo
)
)
GROUP BY mo
ORDER BY mo両ラインとも100から始まります。12ヶ月以上後、指数は120.2付近、個別銘柄は119.7付近で終了し、最終的には近い数値となりました。しかし、その間の推移は全く異なります。指数は比較的緩やかな階段状の上昇を見せました。一方、個別銘柄は指数を大幅に上回る急騰を見せた後、上昇分の大部分を失い、再び指数に接近する前に、指数よりも数倍広いレンジで乱高下しました。初日と最終日のみ口座を確認した投資家は、似たような結果を得ることになります。しかし、月ごとに推移を追った投資家や、大幅な下落局面での売却を余儀なくされた投資家にとっては、全く異なる一年となったはずです。
分散投資によるリスク軽減
分散されたインデックスは、すべてのパネルにおいてボラティリティとドローダウンが最も低くなっています。これは、数百もの独立した結果を平均化し、個別の変動を相殺させることで実現されています。値動きが連動しない銘柄にポートフォリオを分散させることで、全体の変動を個別の銘柄よりも抑えることができます。単一の銘柄、あるいは同じ業界内で連動して動く複数の銘柄で構成されたポートフォリオは、インデックスのような小さな変動ではなく、上記に示すような大きなボラティリティと深いドローダウンを招きます。
単一のポジションが大きすぎて売却できない場合でも、その変動を完全に排除するのではなく、抑制することは可能です。プロテクティブ・プットは保有資産の下限を設定し、カラーは下限と上限の範囲内に収めます。上記のパネルにおける広範な市場ラインは、生のポジションおよびあらゆるヘッジの基準として用いられます。
FAQ
集中リスクとは何ですか？
集中リスクとは、資産の大部分を特定の銘柄、セクター、または資産に集中させることで生じるリスクです。その銘柄の価格が下落した場合、ポートフォリオ内の他の資産で補うことができません。上記の個別銘柄のボラティリティとドローダウンの数値は、分散投資された指数と比較して、どれほど変動幅が大きいかを示しています。
個別銘柄のボラティリティはS&P 500と比較してどの程度高いですか？
銘柄によって異なります。過去1年間において、S&P 500 ETFの年率ボラティリティは12.5%でした。一方、同期間の個別銘柄のボラティリティは、PLTRの51.4%に達するものもありました。測定されたすべての銘柄が、指数よりも大きな変動を示しました。
分散投資はリスクを軽減しますか？
値動きが連動しない複数の銘柄に資金を分散させることで、単一の銘柄と比較して、ポートフォリオ全体のボラティリティとドローダウンを抑えることができます。上記のパネルにある指数は、その最も明確な例です。この指数は、測定されたすべてのラインの中で最も低いボラティリティを記録しました。
自社の株式は集中リスクになりますか？
純資産、給与、または株式報酬の大部分が1つの企業に依存している場合、集中リスクとなります。そのリスクは、他の資産に投資する前から既に存在しています。ポートフォリオの残りの部分を、同じ銘柄や密接に関連する銘柄で構成すると、リスクを分散させるのではなく、むしろ深化させることになります。
上記のすべてのパネルには、その根拠となるSQLが含まれています。各パネルを展開して数値を監査するか、Strasmoreターミナルを使用して自身の保有資産を指数と比較してください。ボラティリティの詳細についてはインプライド・ボラティリティを、市場全体のドローダウンについては2020年3月のコロナショックを参照してください。