Strasmore Research
学習 Matt Connor著者: Matt Connor ・更新: 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

今、空売りが多い銘柄を測るランキング

直近の取引所公表データから、カバー日数と空売り株数の両方で空売りが多い流動性の高い銘柄を紹介します。新しいデータで更新します。

「空売り比率が最も高い銘柄」には、基準によって二つの異なる一覧があります。多くの記事は、その違いを説明せずに一方だけを採用しています。このページでは、直近の取引所公表の空売り残高決済データを基に、流動性の高い銘柄に絞って両方を示します。

さらに、多くのランキングが省いている情報も掲載します。空売りの集中が強まっているのか弱まっているのか、約定データごとに空売りが増えている銘柄はどれか、そして上位銘柄の株価がどのように推移してきたかです。新たな決済データが公表されると更新されます。最初の表のsettled列で、どの約定データを見ているか確認できます。

カバー日数で見た空売り比率上位、混雑する出口

カバー日数は、空売り残高を平均日次出来高で割ったものです。通常の出来高を前提に、空売りポジションを買い戻すのに、銘柄全体の売買高を何日分消費する必要があるかを示します。ショートスクイーズを監視する際の基準であり、詳しい算定方法はリンク先のガイドにまとめています。

クエリ流動性の高い銘柄におけるカバー日数の最大値：記録上の最新決済
ティッカーカバー日数空売り株数 m平均日次出来高 m決済済み
MPT15.6144.59.32026-08-14
IBRX15.4127.58.32026-08-14
RXRX13.4177.913.32026-08-14
IQ13.270.95.42026-08-14
WIT11.9635.32026-08-14
PCT11.155.752026-08-14
SLS10.456.45.42026-08-14
XBI10.477.17.42026-08-14
ENB9.869.87.12026-08-14
URG9.858.25.92026-08-14
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10
自分で実行する

現在の首位は、2026-08-14決済時点で15.6カバー日数のMPTです。首位銘柄の数値で一度計算してみる価値があります。空売り残高144.5百万株を平均日次出来高9.3百万株で割ると、買い戻しだけで銘柄全体の売買高（買い手と売り手のすべてを含む）を15.6日分消費する計算になります。比較として、同じファイルにある流動性の高い銘柄の中央値は2日です。この上位十銘柄の最下位でさえ、9.8日と中央値の数倍に達します。この水準の高さは、出口が狭いことを示します。ただし、実際にその出口が必要になるとは限りません。スクイーズの仕組みを理解するには、そうした状況が重要になる条件を確認する必要があります。

混雑は強まっているのか、薄れているのか

一つの決済時点だけでは、状況を切り取った静止画にすぎません。同じデータファイルを数年前までさかのぼれるため、次に浮かぶ「現在の上位銘柄はどうやってここに至ったのか」という疑問にも、データで答えられます。このパネルでは、現在のdays-to-cover上位三銘柄について、直近八回の決済時点（約四カ月）をさかのぼって追跡します。

クエリ本日の混雑度上位三銘柄：過去八回の決済まで追跡
決済日現在首位 DTC2位 DTC3位 DTC
2026-04-3026.310.614.8
2026-05-1521.610.613.3
2026-05-2928.47.68
2026-06-1524.2128.4
2026-06-3016.98.78.4
2026-07-1522.911.96.7
2026-07-3130.814.59.3
2026-08-1415.615.413.4
各数値の背後にある正確なSQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date
自分で実行する

列は、現在の上位銘柄を基準に過去へさかのぼっています。そのため、最新行は上の表と同じく、15.6日、15.4日、13.4日です。各列を上から下へ読むと、スナップショットでは見えない動きが分かります。この水準の混雑は、一夜で形成・解消されるのではなく、決済時点、週、月をまたいで強まり、解消します。何も解消しないまま、一つの銘柄が四半期全体にわたり二桁の日数にとどまることもあります。空欄は、その決済時点でそのtickerに該当する約定がなかったことを示します。ショートスクイーズを追ううえで重要なのは、目の前の銘柄が新たに加わったものなのか、長く残っているものなのかを把握することです。このパネルを見れば、一目で確認できます。

絶対株数ベースの空売り上位は、まったく異なる顔ぶれです

クエリ空売り残高株数の最大値：最新決済、流動性の高い銘柄
ティッカー空売り株数 mカバー日数平均日次出来高 m
PLUG290.9472
NVDA2862.5113.6
RIG268.96.144.1
GRAB237.75.345.1
ONDS230.52.784.1
RXRX177.913.413.3
OPEN175.73.452.1
AUR174.97.622.9
SOFI172.53.450.6
SOUN162.64.635.4
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10
自分で実行する

空売り株数そのもので順位を付けると、リストは一変します。PLUGが首位で、空売り株数は290.9百万株、一日当たりの出来高は72百万株です。買い戻しに要する日数は4日となります。大きな空売りポジションがあるからといって、必ずしもポジション解消が混み合っているとは限りません。この規模別上位十銘柄で最も混雑度が低い銘柄なら、通常の売買高で空売り残高全体を約2.5日で解消できます。ポジションの規模と混雑度は別の軸です。NVDAのように、絶対額では市場でも最大級の空売りポジションを抱えながら、一日当たりの出来高が非常に大きいため、速やかに手仕舞える銘柄もあります。一方、同じ規模別リストに入る銘柄でも、買い戻しに要する日数が流動性の高い銘柄群の中央値を大きく上回る場合があります。また、ヘッジ、マーケットメイク在庫、相対価値取引もすべて「空売り残高」に表れます。これらが企業に対する弱気の賭けとは限りません。ここが読み解きの基本です。空売り残高は規模を測り、買い戻しに要する日数は混雑度を測ります。両方のリストに重なる銘柄は、多くの人が想定するよりはるかに少数です。両方で上位に入る銘柄は、改めて確認する価値があります。

空売りが増えている銘柄はどれか

両方のランキングは水準を示すものです。現在、空売りが増えている銘柄はどれかという検索者のもう一つの疑問は変化に関するものなので、二つの決済時点が必要です。このパネルでは、直前の公表値から最新値までのdays to coverの伸びに基づき、流動性の高い銘柄を順位付けしています。

クエリカバー日数の最大増加：最新決済と直前の公表値の比較
ティッカー前回 DTC最新 DTCDTC変化
GOSS1.57.45.9
WIT7.511.94.3
RXRX9.313.44.1
RIVN5.493.6
AVTR3.46.93.5
CLF2.45.83.4
LCID2.86.23.4
QS3.26.53.3
各数値の背後にある正確なSQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8
自分で実行する

上昇幅首位のGOSSは、単一の決済間隔でdays to coverが1.5日から7.4日へ上昇し、5.9日増えました。表示された中で最小の変化でも3.3日増加しています。各行から投資家の意図を読み取る前に、機械的な注意点が一つあります。days to coverは比率であり、空売り残高が増えた場合だけでなく、平均出来高が減った場合にも上昇します。活発な値動きの期間を終えて取引が低調になった銘柄は、新たな空売りが一株も増えていなくても、この表で順位を上げることがあります。空売り残高と空売り出来高の違いでは、どの指標がどの理由で動くのかを説明しています。

空売りが集中する銘柄は勝っているのか

高い空売り比率は、すでに仕掛けられた賭けです。価格は、その賭けがどう推移しているかを示します。このパネルでは、現在空売りが集中している銘柄を対象に、通常取引時間の終値を用いて、おおむね直近一カ月のセッションにおける各銘柄の価格変化率を算出しています。分足データが上場市場に存在しない銘柄は除外されます。

クエリ混雑度上位銘柄と各銘柄の株価：約一か月分のセッション
ティッカーカバー日数リターン (%)開始セッション終了セッション
MPT15.6-12.12026-08-032026-09-04
IBRX15.413.32026-08-032026-09-04
RXRX13.414.42026-08-032026-09-04
IQ13.2-32.12026-08-032026-09-04
WIT11.9-12.22026-08-032026-09-04
各数値の背後にある正確なSQL
WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker
自分で実行する

対象期間の最新セッション（2026-09-04）時点で、現在days-to-coverが最も高い銘柄は、表示された一カ月間に-12.1%動きました。リターン欄とdays-to-cover欄を照らし合わせてください。空売りが集中するなかで価格が下落していれば、その投資仮説が実現していることを示します。価格が上昇していれば、空売り勢に圧力がかかっています。この表の多くの取引では、両方向の動きが同時に確認されます。同じ一カ月間でも、市場が空売りの多い銘柄を一律に評価することはほとんどありません。だからこそ、days-to-coverが高いという事実だけでは、結論は出せません。

このデータで実際のショートスクイーズがどう見えたか

有名な事例を、このページの基になっている同じファイルから、同じ三つの列を使って振り返ります。GameStopの二〇二一年一月のショートスクイーズに至る空売り残高の推移です。

クエリ2021年1月のGMEスクイーズに至るGME：同じ三列を決済ごとに表示
決済日空売り株数 m平均日次出来高 mカバー日数
2020-11-1367.54.814
2020-11-30687.88.7
2020-12-1568.19.96.9
2020-12-3171.211.66.1
2021-01-1561.829.42.1
2021-01-2921.496.81
2021-02-1216.540.41
2021-02-2614.235.21
2021-03-1510.235.91
2021-03-3110.7211
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date
自分で実行する

形状がすべてを物語っています。イベント前、GMEのdays to coverは14日（2020-11-13）で、ランキング上位に入る水準でした。それでも年末時点で71.2百万株の空売り残高を抱えていました。二回分のデータ更新後（2021-01-29）、空売り残高は21.4百万株まで急減しました。一方、平均日次売買高は96.8百万株まで急増し、days to coverは1となりました。これは通常の流動性の高い市場の中央値を下回る水準で、マニア相場のまさにピーク時でした。これが、一行で分かる分母となる売買高の落とし穴です。スクイーズが最も激しかったときに、比率は平静に見えていました。二〇二一年一月二十八日の売買状況では、その二週間の間に実際の売買がどのように進んだのかを、分単位で確認できます。

このリストの作成方法と、適切な読み方

まず数値を示し、その後に、上の各行に伴う注意点を説明します。

クエリ集計結果：ユニバース規模、フィルターの絞り込み、混雑度の中央値、最新公表時点のリスト入れ替わり
報告ティッカー数流動性ティッカー流動性銘柄のDTC中央値DTC上位10の反復回数規模上位10の最小DTC
22480746242.5
各数値の背後にある正確なSQL
WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc
自分で実行する
  • 流動性の下限は意図的に厳しく設定しています。 最新の決済ファイルには22480銘柄が含まれています。1日平均出来高五百万株の下限を適用すると、746銘柄に絞られます。この条件がなければ、両方のランキングは超小型株で埋まります。カバー日数が極端に長く見えるのは、空売りが集中しているからではなく、出来高がほぼないためです。売買できない銘柄を含めても、投資家が知りたい問いへの答えにはなりません。
  • このリストは固定されていませんが、頻繁に入れ替わるわけでもありません。 現在のカバー日数上位十銘柄のうち、4銘柄は前回の決済時点でも上位十銘柄に入っていました。上位銘柄の顔ぶれは、意味のある程度には継続しつつ、前回のリストが今回もそのまま残るほど固定的ではありません。
  • データには構造上、時差があります。 決済情報は取引所が月二回報告し、遅れて公表します。画面に表示される時点で、読者が見ているデータはすでに数日前のものです。その後にポジションが変化している可能性もあります。
  • 浮動株の項目がないため、浮動株を使った計算もしていません。 このファイルが示すのは空売り残高と1日平均出来高です。したがって、適切な指標はカバー日数です。もう一つの代表的な指標である浮動株に占める空売り残高の比率には、この表にない浮動株データが必要です。両者の結果が一致しない場合もあります。浮動株の多い超大型株が空売り株数のランキングでは上位に入っても、いずれの需給集中度指標でも目立たないことがあります。
  • 一つの銘柄コードはSQLで除外しています。 現在のファイルに含まれるあるティッカーは、最近、ある企業から新規上場企業へ再割り当てされました。ベンダーの配信データでは、共通のティッカーの下で両社の記録が混在する可能性があります。一方の企業の空売りポジションを他方に誤って帰属させるリスクを避けるため、このページのすべてのクエリから除外しています。除外対象は、更新のたびに実施する銘柄識別チェックに基づいて決めています。
  • 空売り残高が多いことは、判断ではなく状況の説明です。 空売りが大きく積み上がった銘柄には、将来ショートスクイーズが起きる銘柄もあれば、市場が企業の問題を正しく見抜いている銘柄もあります。この表だけで両者を見分けることはできません。スクリーナーを販売する側も、見分けられるわけではありません。

空売り残高が最も多い銘柄に関するFAQ

現在、最も空売りされている銘柄はどれですか？

流動性の高い銘柄をカバー日数で比較すると、最新の決済データではMPTが15.6日で首位です。空売り株数の絶対値では、PLUGが290.9百万株で首位です。上記の両方の表は、決済データの公表に合わせて更新されます。

現在、空売りが増えている銘柄はどれですか？

直近二回の決済データ間におけるカバー日数の変化で見ると、GOSSの増加幅が最大で、1.5から7.4へ5.9日増えました。上記の変動銘柄表には、流動性の高い銘柄のうち、前回の公表値から最も上昇した銘柄が示されています。

「空売りが最も多い」銘柄のリストが二つあり、内容が異なるのはなぜですか？

異なる指標を測定しているためです。一方は空売り株数の規模、もう一方は日次出来高に対する空売り株数の比率、つまりポジションの集中度を示します。規模のリストは空売り株数そのものを順位付けするため、取引量が多く、空売りポジションが非常に大きい銘柄に偏ります。ただし、銘柄によってはポジションを短期間で解消できます。一方、集中度のリストは、その銘柄の売買高に対して空売りポジションが大きい銘柄を示します。

空売り残高が多いと、ショートスクイーズが起きるのでしょうか？

いいえ。空売り残高の多さは前提条件であって、予測ではありません。空売り残高が最も多い銘柄の大半で、ショートスクイーズは発生しません。GameStopは2021年一月のショートスクイーズ前に、14日のカバー日数を記録しました。しかし、同程度の数値を記録しても、大きな値動きに至らなかった銘柄は数多くあります。空売り残高ガイドでは、この数値から分かることと分からないことを解説しています。

このデータはどの程度最新ですか？

各表は、記録上の最新の決済データを読み込んでいます。日付は最初の表のsettled列に示されています。このページは更新時に再生成されます。空売り残高は取引所から月二回報告されますが、公表までには一週間から数週間の遅れがあります。

すべての表は、取引所が報告したファイルに対する、保存・バージョン管理済みのクエリです。Strasmore端末ではSQLを展開したり、全銘柄を独自の条件でスクリーニングしたりできます。

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