著者: 株式分割後の株価はどうなる？
2016年以降の事例を調査しました。分割前の急騰はあるものの、分割後の株価中央値は市場平均を下回る傾向にあります。
株式分割は、発行済株式数を増やし、株価を同じ倍率で下げるものです。例えば、600ドルの株が3-for-1の分割を行うと、200ドルの株が3株になり、価値は変わりません。では、その後株価は上がるのでしょうか。中央値で見ると、わずかに上昇していますが、市場のパフォーマンスには及びません。2016年から2025年までの数百件の株式分割を調査した結果、測定されたすべての期間において、分割後の3ヶ月間における典型的な株価はS&P 500を下回っていました。より大きな価格変動は、分割後ではなく、分割前に行われていました。
株式分割が行うこと、行わないこと
仕組み自体は価値に影響を与えません。株式分割は、株価を下げ、発行済株式数を同等の割合で増やしますが、事業内容が一夜にして変わることはありません。「分割による急騰（split pop）」という概念には、2つの異なる要素が含まれています。分割前に起こる株価の上昇と、分割後に起こる動きです。本調査では、分割の実行日を基準として後者の動きを直接測定し、前者の動きとは区別しています。学術研究では、発表日にわずかな反応が見られることが示されていますが、発表日は分割の数週間前に行われるため、ここでの測定対象である実行日には、すでに価格に反映されています。
株価の上昇は分割前に起こる
最近の代表的な分割事例は、分割前の6ヶ月間と分割後の3ヶ月間の動きを示しています。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
cohort AS (
SELECT ticker, max(execution_date) AS ex,
argMax(concat(toString(split_to), '-for-', toString(split_from)), execution_date) AS ratio
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE ticker IN ('NVDA', 'AVGO', 'NFLX', 'AMZN', 'GOOGL', 'AAPL', 'TSLA')
AND split_to >= 2 * split_from
AND adjustment_type IN ('forward_split', 'stock_dividend')
AND execution_date >= '2020-01-01' AND execution_date <= '2026-01-31'
GROUP BY ticker
),
bars AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (ticker IN (SELECT ticker FROM cohort) OR ticker = 'SPY')
AND window_start >= '2019-06-01 00:00:00' AND window_start < '2026-07-14 00:00:00'
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
series AS (
SELECT ticker,
arrayMap(x -> x.1, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS days,
arrayMap(x -> x.2, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS prices
FROM bars GROUP BY ticker
),
spy AS (SELECT days AS sd, prices AS sp FROM series WHERE ticker = 'SPY')
SELECT c.ticker AS ticker,
c.ratio AS ratio,
toString(c.ex) AS ex_date,
round((s.prices[indexOf(s.days, c.ex) - 1] / s.prices[indexOf(s.days, c.ex) - 1 - 126] - 1) * 100, 1) AS run_up_before_pct,
round((s.prices[indexOf(s.days, c.ex) + 63] / s.prices[indexOf(s.days, c.ex)] - 1) * 100, 1) AS after_3mo_pct,
round((spy.sp[indexOf(spy.sd, c.ex) + 63] / spy.sp[indexOf(spy.sd, c.ex)] - 1) * 100, 1) AS spy_3mo_pct
FROM cohort c INNER JOIN series s ON s.ticker = c.ticker CROSS JOIN spy
WHERE indexOf(s.days, c.ex) > 130 AND length(s.prices) >= indexOf(s.days, c.ex) + 63
ORDER BY run_up_before_pct DESCNVDAは10-for-1の分割前の6ヶ月間で165.6%上昇し、AAPLは67%上昇しました。上昇傾向は普遍的ではありません。AMZN、GOOGL、NFLXの6ヶ月間リターンは、それぞれ-28.8%、-21%、-6.6%でした。これら7銘柄のうち、分割後に市場のパフォーマンスを上回ったものはほとんどありませんでした。NVDAの分割後3ヶ月間のリターンは-11.2%であり、S&P 500の2.5%に対して、グループの大部分は同期間に指数を下回りました。
分割後に株価は上がるのか？ 記録によれば市場を下回る
7銘柄では不十分なため、2016年から2025年までの流動性の高いすべての株式分割（分割前に30ドル超の価格で、2-for-1以上の分割）を、3つの期間に分けて示します。各期間において、分割後3ヶ月間の銘柄の中央値リターンを、同期間のS&P 500のリターンと並べています。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH
cohort AS (
SELECT ticker, min(execution_date) AS ex
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE adjustment_type IN ('forward_split', 'stock_dividend') AND split_to >= 2 * split_from
AND execution_date >= '2016-01-01' AND execution_date <= '2025-12-31' AND ticker != 'SPCX'
GROUP BY ticker, execution_date
),
bars AS (
SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE (ticker IN (SELECT ticker FROM cohort) OR ticker = 'SPY')
AND window_start >= '2015-06-01 00:00:00' AND window_start < '2026-02-01 00:00:00'
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY ticker, d
),
series AS (
SELECT ticker,
arrayMap(x -> x.1, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS days,
arrayMap(x -> x.2, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS prices
FROM bars GROUP BY ticker
),
spy AS (SELECT days AS sd, prices AS sp FROM series WHERE ticker = 'SPY'),
fwd AS (
SELECT ex,
(prices[i0 - 1] / prices[i0 - 1 - 126] - 1) * 100 AS run_up,
(prices[i0 + 63] / prices[i0] - 1) * 100 AS ret,
(sp[j0 + 63] / sp[j0] - 1) * 100 AS spy_ret
FROM (
SELECT c.ex AS ex, indexOf(s.days, c.ex) AS i0, indexOf(spy.sd, c.ex) AS j0,
s.prices AS prices, spy.sp AS sp
FROM cohort c INNER JOIN series s ON s.ticker = c.ticker CROSS JOIN spy
)
WHERE i0 > 130 AND length(prices) >= i0 + 63 AND prices[i0] > 0 AND prices[i0 - 1] >= 30
)
SELECT multiIf(toYear(ex) <= 2019, '2016-2019', toYear(ex) <= 2023, '2020-2023', '2024-2025') AS period,
count() AS splits,
round(median(run_up), 1) AS median_runup_before_pct,
round(median(ret), 1) AS median_after_3mo_pct,
round(median(spy_ret), 1) AS median_spy_3mo_pct,
round(median(ret - spy_ret), 1) AS median_gap_vs_spy_pct,
round(100.0 * countIf(ret > spy_ret) / count(), 0) AS pct_beat_spy
FROM fwd GROUP BY period ORDER BY period3つの期間は、共通の傾向を示しています。2016-2019年、分割実行後3ヶ月間の銘柄の中央値リターンは1.8%であり、S&P 500の3.8%に対して下回りました。2020-2023では、4.9%に対して1%でした。2024-2025では、3.3%に対して0%でした。どの期間も横ばいから緩やかな上昇を見せましたが、常に指数を下回っていました。37%から41%の期間において、市場に勝った分割は半分にも満きませんでした。分割前の株価上昇の方が大きく、中央値で10.6%から17.1%に達していました。
「株式分割後は必ず上がる」が成立しない理由
株式分割は、株式数と株価を同じ倍率で変化させるだけで、それ以外のことは何も変えません。したがって、分割後に利益を得られるとしたら、それは分割そのものではなく、分割を行う企業自体の性質に由来するはずです。分割を行う企業は、構造的にそれまでに株価が上昇してきた銘柄です。しかし、データによれば、そのグループは分割後に優位性を維持できていません。2016年以降のすべての期間において、中央値は翌四半期に市場を下回りました。株価下落時に行われる株式併合についても、平均してさらなる弱含みが続いています。この2つは同じ方向性を示しています。分割前の株価の動きが、分割後の市場を上回るリターンにつながることはありませんでした。
FAQ
株式分割後に株価は上がりますか？
中央値ではわずかに上昇していますが、市場のパフォーマンスには及びません。2016年から2025年までの流動性の高い株式分割において、銘柄の中央値リターンは次の3ヶ月間で0%から1.8%の間であり、すべての期間でS&P 500を下回りました。市場に勝ったのは半分未満です。
分割前と分割後のどちらに株を買うべきですか？
分割自体に優位性はありません。より大きな価格変動は分割前に起こっており、中央値で最大17.1%の上昇が見られます。また、2016年以降のすべての期間において、分割後のリターンは市場を下回っています。分割は1株あたりの価値を変えるものではありません。
なぜ分割前に株価が上がることが多いのですか？
株式分割を検討するほど株価が高くなるのは、株価が上昇した後です。そのため、構造的に分割の前には株価の上昇が伴う傾向があります。取締役会は、1株あたりの価格を下げるために、好調な時期の後に分割を発表することが一般的です。
株式分割は価値を生み出しますか？
いいえ。株式分割は株式数を増やし、株価を同じ倍率で割るだけなので、企業の時価総額や株主の持ち分は変わりません。これは単位の変更であり、価値の変更ではありません。
最近、どの大型株が分割を行いましたか？
NVDA（10-for-1）、AAPL、および上記のパネルに含まれる他の銘柄は、すべて近年分割を行っています。そのほとんどは事前に株価が上昇しており、分割後の3ヶ月間はS&P 500を下回りました。
上記のパネルはすべて、保存・検証可能なクエリです。各チャートの下にあるSQLを開いて監査するか、Strasmoreターミナルで記録されている任意の分割に対して同じ前後テストを実行してください。