By Matt Connor · · Updated 2026-07-24市場の最良の日を逃すコスト
SPYの投資で好調な数日を逃すと利益は激減します。市場の急落局面こそが、最大の収益をもたらす重要な機会となります。
市場のタイミングを計ろうとすることは、最大の利益を得る機会を逃すという隠れたコストを伴います。2016年の初めから、S&P 500に連動するSPYに継続して投資していた場合、収益率は275.5%でした。この10年間のうち、最も好調だった10日間を除外すると、収益率は97%まで低下します。好調な日は、穏やかな午後に訪れるわけではありません。それらは市場が最も不安定でボラティリティが高い時期に集中しています。それは、投資家が恐怖を感じ、売却したくなる局面なのです。
最良の日々を逃すことによるコスト
要点は以下の通りです。2016年の開始以来のすべての取引日を日次リターン順にランク付けし、SPYの単純なバイ・アンド・ホールド戦略から、最もリターンの高い日を除外します。それ以外の日はそのままにします。このチャートは、上位数日を除外した場合の10年間の複利効果を示しています。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH daily AS (
SELECT 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 = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY dt
),
rets AS (
SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
ranked AS (
SELECT log(1 + ret) AS lr, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS rnk
FROM rets
WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT k AS best_days_missed,
round((exp(sumIf(lr, rnk > k)) - 1) * 100, 1) AS total_return_pct
FROM ranked
CROSS JOIN (SELECT arrayJoin([0, 10, 20, 30, 50]) AS k) AS kvals
GROUP BY k
ORDER BY k当該期間中、SPYの完全投資による複利リターンは275.5%でした。上位10の日を除外すると、利益の約3分の2が消失し、97%となります。上位20の日を除外すると42.4%となり、上位50の日を除外すると、10年間のリターンは-32.5%とマイナスに転じます。2,000日以上のうち、わずか50日が結果の大部分を占めていました。長期的なリターンは、時間とともに均等に分散されているわけではありません。ごくわずかな、極めて大きな変動日によって生み出されています。
なぜ好調な日を意図的に避けることは不可能なのか
賢明な投資家なら、不調な日も避けるべきだという意見があります。しかし実際には、好調な日と不調な日は重なって発生します。上昇率の高い上位20日と下落率の高い下位20日を年ごとに分類すると、それらは同じ数年間に集中しています。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH daily AS (
SELECT 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 = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY dt
),
rets AS (
SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
SELECT dt, ret,
row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk,
row_number() OVER (ORDER BY ret ASC) AS worst_rnk
FROM clean
)
SELECT toYear(dt) AS year,
countIf(best_rnk <= 20) AS best_20_days,
countIf(worst_rnk <= 20) AS worst_20_days
FROM ranked
GROUP BY year
ORDER BY year2020年だけで、上位20日中の11が、下位20日中の9を占めていました。2022年の弱気相場では、それぞれ5を占めています。その間の平穏な年には、どちらもほとんど含まれていません。極端な上昇と極端な下落は、パニック時に同時に発生する同じ性質の現象です。暴落を回避しようとするルールは、その直後に訪れる回復局面も逃すことになります。
最大の上昇日が発生した時期
最も高い上昇率を記録した日に注目すると、パターンはさらに明確になります。過去10年間におけるSPYの1日あたりの上昇率トップ10を、規模の大きい順に示します。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH daily AS (
SELECT 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 = 'SPY' AND window_start >= '2016-01-01'
AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
+ toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY dt
),
rets AS (
SELECT dt, c / lagInFrame(c) OVER (ORDER BY dt) - 1 AS ret FROM daily
),
clean AS (
SELECT dt, ret FROM rets WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
ranked AS (
SELECT dt, ret, row_number() OVER (ORDER BY ret DESC) AS best_rnk FROM clean
)
SELECT formatDateTime(dt, '%b %e, %Y') AS episode,
round(ret * 100, 1) AS daily_return_pct
FROM ranked
WHERE best_rnk <= 10
ORDER BY daily_return_pct DESCこの10年間で最大の上昇を記録したのはMar 24, 2020で、SPYは9.5%上昇しました。上昇率トップ10のうち大半は2020年春の暴落時に集中しており、残りは2018年末、2022年の下落局面、および2025年4月の売り込みの時期に発生しています。これら10件のうち、最も低い上昇率でも1セッションで4.4%を記録しました。いずれの上昇も、市場が大幅に下落している最中に発生しています。恐ろしい週の後に、状況が落ち着くのを待とうと売却した投資家は、まさにこうした反発の局面でキャッシュを保有していたことになります。
市場に居続けること、市場のタイミングを計ることではない
「市場のタイミングを計るよりも、市場に居続けることの方が重要である」という言葉があります。その理由は明白です。10年間の利益の多くは、わずか数十セッションに集中しています。そして、それらのセッションは、下落局面の後にではなく、下落の最中に発生します。最悪の日を避けるために市場から退くと、最高の日を逃すリスクがあります。これら2つの日は、頻繁に数日の間隔を置いて発生します。
これは 他者が恐怖を感じている時に買う という教訓と同じです。急激な回復は、ニュースの見出しが依然として悪い状況下で始まります。これは、長期保有を前提としたポートフォリオ構築とも関連しています。下落局面を耐え抜くには、適切なサイズでポジションを持つことが重要です。そのためには、集中リスク を抑え、嵐の中でも保有しやすい 低ボラティリティ銘柄 を活用することが有効です。最高の収益は、賢明さへの報酬ではありません。市場に居続けていることへの報酬なのです。
FAQ
市場の好調な日を逃すと、どのような損失が生じるのか？
2016年以降、SPYを継続して保有した場合の収益率は275.5%でした。上位10日間の好調な日を逃すだけで、収益率は97%まで低下します。さらに上位50日間を逃すと、この10年間は-32.5%のマイナスとなります。長期的な収益の大部分は、ごくわずかな日数に集中しています。
最悪の日を避けるだけでは不十分なのか？
好調な日と不調な日は、同じボラティリティの高い期間、多くの場合同じ週の中に集中して発生します。2020年には、上位20日間のうち11、下落幅の大きい20日間のうち9が、この1年間に集中しました。これらを事前に区別する信頼できるルールはなく、下落を避けるための売却は、通常、反発の機会を逃すことにつながります。
最大の上昇日はいつ発生したのか？
2016年以降のSPYの単独最高上昇日はMar 24, 2020で、9.5%の上昇を記録しました。上位10日間のうちの多くは、2020年春の暴落時に発生しており、その他は2018年末、2022年、および2025年4月の市場急落時に発生しています。
「市場に居続けること」は「タイミングを計ること」に勝るのか？
この記録に基づけば、答えはイエスです。完全に投資を継続したポジションは、数日間の好調なセッションを逃したあらゆる手法よりも、はるかに高い複利効果を得ています。好調な日は非常に数が少なく、かつ下落局面の中に集中しているため、それらを予測して取引することは困難です。
ここに記載されている数値はすべて、開いて監査できる保存されたクエリです。Strasmoreターミナルを使用して、任意の指数や銘柄に対して同様の「好調な日」のテストを実行してください。