Deep Dives ·

By Matt Connor · 2026-07-04 · Updated 2026-08-08

2026年上期のセクターETF勝敗と順位変動

S&P 500のセクターETF十一本を2026年上期の成績で比較。勝ち組と負け組、四半期ごとの順位変動、セクター内の広がり、売買コストを解説します。

2026年上期のセクター評価は、結果の幅が大きく分かれました。テクノロジー（XLK）は六カ月間で30.8%、コミュニケーション・サービス（XLC）は-9.3%で終えました。最良セクターと最悪セクターの差は、およそ40ポイントに達しました。S&P 500のセクターETF十一本のうち三本が上期を下落で終えました。第1四半期から第2四半期に順位を維持したセクターは、ほとんどありませんでした。上期は、正反対の二つの相場をつなぎ合わせたような展開でした。本ページでは、両方の期間を評価します。以下の数値はすべて保存済みクエリの結果です。各パネルを展開すると、正確なSQLを確認できます。

セクターETFとは何か、また本ページでの評価方法

十一本のSelect Sector SPDRファンドは、S&P 500を業種別の区分に分けています。そのため、一つのティッカーで特定セクターへの投資やヘッジができます。各ファンドは、セクター指数の構成銘柄を時価総額加重で保有し、株式と同様に取引時間中いつでも売買できます。

本ページでは、各ファンドを四つの指標で評価します。価格リターンは、通常取引時間の始値から終値までを測定します。四半期の内訳は、半期の数値の下に示します。ドル出来高は、価格に売買株数を乗じたもので、どれだけの資金が実際に売買されたかを測る最も明確な指標です。ビッド・アスク・スプレッドは、買い手が提示する最良価格と売り手が提示する最良価格の差であり、往復売買にかかるコストを示します。同じ六カ月間の指数全体の記録、金利、オプション、IPO、騰落銘柄数については、2026年上期の市場総括をご覧ください。

11セクターのスコアカード：前半期と四半期の内訳

クエリ11セクターETF：2026年上期リターン、Q1・Q2内訳、上期売買代金

ticker	上半期リターン（%）	第1四半期リターン（%）	第2四半期リターン（%）	上半期金額（$十億）
XLB	11.7	9.8	1	86.8
XLC	-9.3	-6.2	-3.7	90.3
XLE	18.8	36.9	-11	316.2
XLF	-2.2	-9.9	7.7	271.7
XLI	19	3.9	13.3	222.8
XLK	30.8	-8.7	42	286
XLP	6.9	5.5	1.7	163.7
XLRE	9.1	1.3	7.7	38.4
XLU	5.7	7	-1	128.7
XLV	2.5	-5.4	7.8	218.8
XLY	-2.3	-9.3	6.9	132.5

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-01-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY ticker

自分で実行する

まず前半期の列を確認します。テクノロジーが30.8%で首位に立ち、工業が19%、エネルギーが18.8%で続きました。一方、3セクターはマイナスで終えました。コミュニケーション・サービスが-9.3%、一般消費財が-2.3%、金融が-2.2%でした。前半期の開始時に株価指数が下落していたことを踏まえれば、11セクター中8セクターが上昇したことは、相場の広がりとして堅調です。

四半期の列には、より重要な動きが表れています。第1四半期の上昇率上位は、エネルギー（36.9%）、素材（9.8%）、公益（7%）、生活必需品（5.5%）でした。コモディティ関連が一つと、典型的なディフェンシブセクターが並びました。一方、テクノロジー（-8.7%）、金融（-9.9%）、一般消費財（-9.3%）は市場全体とともに下落しました。第2四半期には順位が逆転しました。テクノロジーは42%、工業は13.3%、ヘルスケアは7.8%となりました。一方、エネルギー（-11%）、コミュニケーション・サービス（-3.7%）、公益（-1%）は四半期を下落で終えました。エネルギーの往復、36.9%から-11%へ、そして金融の反対の動き、-9.9%から7.7%へは、半年間の単一の数値では見えない状況を最も明確に示しています。

月ごとのローテーション

このローテーションを示す主役は三つのティッカーです。このパネルでは、月次ベースで追跡します。XLEは第1四半期の首位、XLKは第2四半期の首位、XLFはその反対方向の取引です。

クエリXLE、XLF、XLKの月別推移：月次で見る2026年上期のローテーション

月	ticker	月次リターン（%）
2026-01-01	XLE	14.1
2026-01-01	XLF	-2.5
2026-01-01	XLK	-1.2
2026-02-01	XLE	11.6
2026-02-01	XLF	-3.8
2026-02-01	XLK	-3.3
2026-03-01	XLE	6
2026-03-01	XLF	-2.4
2026-03-01	XLK	-3
2026-04-01	XLE	-0.2
2026-04-01	XLF	4.7
2026-04-01	XLK	18.9
2026-05-01	XLE	-4.7
2026-05-01	XLF	-1.6
2026-05-01	XLK	19.1
2026-06-01	XLE	-6.8
2026-06-01	XLF	4.7
2026-06-01	XLK	-1

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT toString(toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')))) AS month, ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS month_return_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLE', 'XLF', 'XLK')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY month, ticker
ORDER BY month, ticker

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XLEは最初の三カ月すべてで上昇しました。1月は14.1%、2月は11.6%、3月は6%で、上昇ペースは鈍化しました。その後、三カ月連続で上昇しませんでした（-0.2%、-4.7%、-6.8%）。XLKは反対の動きとなりました。1月、2月、3月はマイナスでしたが、4月は18.9%、5月は19.1%となり、この連続する二カ月で、セクター首位の上期の上昇分のほぼすべてを築きました。4月が引き継ぎの月です。この表では、主導権の交代が一つの列に表れています。XLFのプラスとなった二カ月は4月と6月で、それぞれ4.7%と4.7%でした。上期の取引材料となった経済指標、インフレ指標、雇用統計、米国債のイールドカーブは、2026年下期入り時点のマクロ環境にまとめています。

各セクター内の市場の広がり

セクターファンドのリターンだけでは、構成銘柄の何銘柄が上昇に参加したかは分かりません。データウェアハウスにはセクター分類の列がないため、このパネルでは、完全に開示した固定バスケットを使ってセクター内の市場の広がりを測定します。各セクターから一般に知られた大型株を五銘柄ずつ、合計五十五銘柄を採用し、すべてSQLに記載しています。これは著名銘柄のサンプルであり、各ファンドの実際の保有銘柄ではありません。バスケットの制約はデータノートに明記しています。

クエリセクター別5銘柄バスケット：上昇銘柄と下落銘柄、中央値、最高・最低、2026年上期

セクター	構成銘柄数	上昇銘柄数	下落銘柄数	構成銘柄中央値（%）	最高銘柄	最高銘柄（%）	最低銘柄	最低銘柄（%）
health care (XLV)	5	5	0	21.7	UNH	25.5	ABBV	9.9
real estate (XLRE)	5	4	1	21.3	EQIX	36.1	AMT	-6.7
materials (XLB)	5	5	0	19.5	LIN	21.7	SHW	6.4
industrials (XLI)	5	5	0	17.5	CAT	84.3	RTX	3.4
energy (XLE)	5	5	0	13.6	EOG	23.5	CVX	9
utilities (XLU)	5	4	1	9.1	AEP	18.5	CEG	-30.6
technology (XLK)	5	3	2	5.2	AVGO	6.9	ORCL	-25.7
financials (XLF)	5	4	1	3.5	MS	17.1	WFC	-11.4
consumer staples (XLP)	5	4	1	2.4	KO	16.3	PEP	-5.5
consumer discretionary (XLY)	5	2	3	-8.2	AMZN	3	NKE	-35.9
communication services (XLC)	5	1	4	-15.2	GOOGL	12.7	NFLX	-24.2

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT sector,
       count() AS members,
       countIf(ret_pct > 0) AS members_up,
       countIf(ret_pct <= 0) AS members_down,
       round(quantileDeterministic(0.5)(ret_pct, cityHash64(ticker)), 1) AS median_member_pct,
       argMax(ticker, (ret_pct, ticker)) AS best_member,
       round(max(ret_pct), 1) AS best_member_pct,
       argMin(ticker, (ret_pct, ticker)) AS worst_member,
       round(min(ret_pct), 1) AS worst_member_pct
FROM (
    SELECT ticker,
           multiIf(ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL'), 'technology (XLK)',
                   ticker IN ('META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS'), 'communication services (XLC)',
                   ticker IN ('XOM','CVX','COP','EOG','SLB'), 'energy (XLE)',
                   ticker IN ('JPM','BAC','WFC','GS','MS'), 'financials (XLF)',
                   ticker IN ('GE','CAT','RTX','UNP','UPS'), 'industrials (XLI)',
                   ticker IN ('LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK'), 'health care (XLV)',
                   ticker IN ('AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE'), 'consumer discretionary (XLY)',
                   ticker IN ('PG','COST','WMT','KO','PEP'), 'consumer staples (XLP)',
                   ticker IN ('NEE','SO','DUK','CEG','AEP'), 'utilities (XLU)',
                   ticker IN ('PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG'), 'real estate (XLRE)',
                   'materials (XLB)') AS sector,
           (argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
            / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100 AS ret_pct
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('AAPL','MSFT','NVDA','AVGO','ORCL','META','GOOGL','NFLX','DIS','TMUS','XOM','CVX','COP','EOG','SLB','JPM','BAC','WFC','GS','MS','GE','CAT','RTX','UNP','UPS','LLY','UNH','JNJ','ABBV','MRK','AMZN','TSLA','HD','MCD','NKE','PG','COST','WMT','KO','PEP','NEE','SO','DUK','CEG','AEP','PLD','AMT','EQIX','WELL','SPG','LIN','SHW','APD','FCX','ECL')
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
    GROUP BY ticker
)
GROUP BY sector
ORDER BY median_member_pct DESC, sector

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特に注目すべき行は二つです。ヘルスケアでは、バスケットの五銘柄すべてが5上昇し、中央値は21.7%でした。一方、ファンドのXLVは2.5%上昇しました。ファンドのリターンは時価総額で加重されますが、バスケットの中央値は各銘柄を均等に加重します。ヘルスケアは、バスケットがファンドを上回った差が最も大きいケースです。テクノロジーではこの差が逆方向に現れ、期初から期末までで見ると、全セクター中で最大でした。ファンドは30.8%上昇した一方、一般に知られた主要五銘柄は3上昇、2下落に分かれ、中央値は5.2%でした。ORCLは-25.7%を記録しました。セクター全体の見出し上の上昇は、代表的なメガキャップ銘柄によるものではありませんでした。では、どの銘柄が上昇をもたらしたのでしょうか。次のパネルで確認します。表のその他の部分では、CATの84.3%が五十五銘柄中で最も良い結果でした。コミュニケーション・サービスはこの建物で最も弱い部屋に当たり、上昇したのは五銘柄中1、中央値は-15.2%で、NFLXは-24.2%でした。

テクノロジーセクター内で進んだメモリー株と半導体製造株の取引

クエリ取引量の多い半導体・メモリ8銘柄：上期リターン、四半期別内訳、上期売買代金

ticker	上半期リターン（%）	第1四半期リターン（%）	第2四半期リターン（%）	上半期金額（$十億）
SNDK	830.1	160	248.4	1592.7
MU	290	14.4	229.9	2862.1
INTC	269.3	16.8	210	969
AMD	165.3	-7.1	179.8	1185.9
TXN	70.4	10.9	53.4	168.3
AVGO	6.9	-12.3	20.3	865.1
QCOM	6.3	-25.9	44.4	277.6
NVDA	5.2	-8.2	13.5	3287.9

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ticker,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS h1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q1_return_pct,
    round((argMaxIf(toFloat64(close), window_start, (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / argMinIf(toFloat64(open), window_start, window_start >= toDateTime('2026-04-01 00:00:00') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 1) AS q2_return_pct,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS h1_dollar_bn
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('MU', 'SNDK', 'NVDA', 'AMD', 'INTC', 'AVGO', 'QCOM', 'TXN')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY h1_return_pct DESC, ticker

自分で実行する

テクノロジーセクターを分解すると、上期を象徴する単一銘柄の取引が浮かび上がります。SNDKは6カ月間で830.1%のリターンを上げ、MUは290%、INTCは269.3%、AMDは165.3%となりました。一方、対象銘柄群で上期の売買代金が最大だった単一銘柄、半期売買代金が$3287.9十億のNVDAは5.2%のリターンとなり、AVGOは6.9%、QCOMは6.3%でした。構図は二つに分かれました。メモリー株とファウンドリー株が大きく上昇する一方、既存のAIアクセラレーター銘柄は横ばいで推移しました。Q2の欄が時期を示しています。MUの229.9%、INTCの210%、AMDの179.8%は、XLKが42%を記録した四半期と重なりました。セクターETFの上昇とメモリー株の再評価は、同じ3カ月間の取引に表れています。MUの6月の値動きをティック単位で分析し、NVDAの6月の詳細分析では、セッションごとの乖離を追っています。

取引金額の行方

クエリセクターETFの売買代金、2026年Q1対Q2：回復四半期には全ファンドで取引減少

ticker	第1四半期金額（$十億）	第2四半期金額（$十億）	第2四半期対第1四半期（%）
XLK	161.2	124.8	-23
XLE	184.2	132	-28
XLU	74.7	54	-28
XLC	53.7	36.7	-32
XLY	78.7	53.8	-32
XLB	52.3	34.5	-34
XLV	133.2	85.6	-36
XLF	166.8	104.9	-37
XLI	136.5	86.3	-37
XLP	104.1	59.6	-43
XLRE	24.8	13.6	-45

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ticker,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q1_dollar_bn,
    round(sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) / 1e9, 1) AS q2_dollar_bn,
    round((sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2026-04-01') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959)
         / sumIf(toFloat64(close) * toFloat64(volume), toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-03-31') AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959) - 1) * 100, 0) AS q2_vs_q1_pct
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00') AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
GROUP BY ticker
ORDER BY q2_vs_q1_pct DESC, ticker

自分で実行する

ドル建ての売買代金は一方向に動きました。11本あるセクターファンドはすべて、第2四半期の売買代金が第1四半期を下回りました。表の最上段は減少幅が最も小さいXLKで、-23%、$161.2十億から$124.8十億への減少です。最下段は-45%の不動産です。セクター連動商品は指数が下落した四半期に最も活発に取引され、相場の回復が進むにつれて売買は細りました。上のパネルから規模を示す数字を二つ挙げます。XLEは上期で最も売買されたセクターファンドで、売買代金は$316.2十億でした。MU単独の売買代金は$2862.1十億で、XLKファンドの$286十億のおよそ10倍に達しました。セクター商品は成績表であり、上期の取引の舞台は個別銘柄でした。

各セクターの売買コスト

リターンの表はどこにでもありますが、気配値の記録はそうではありません。このパネルでは、2026年6月29日の一営業日を通じ、当日に記録されたすべてのNBBO更新を基に、各ファンドの提示ベースでの売買スプレッドの中央値を計測しています。往復売買にかかるコストを示すものです。

クエリセクターETF別の中央値気配スプレッド、代表的な1セッション（2026年6月29日）、通常取引時間

ticker	スプレッド中央値（bps）	気配値更新（百万）	無効データ除外数
XLV	0.62	2.11	150
XLY	0.86	1.19	21
XLC	0.93	1.12	82
XLI	1.1	1.38	12
XLK	1.1	2.72	55
XLP	1.18	0.76	33
XLE	1.85	0.59	1
XLF	1.86	0.38	2
XLB	1.97	0.41	0
XLU	2.18	0.29	6
XLRE	2.23	0.28	0

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ticker,
    round(quantileDeterministicIf(0.5)((toFloat64(ask_price) - toFloat64(bid_price)) / ((toFloat64(ask_price) + toFloat64(bid_price)) / 2) * 10000, toUInt64(toUnixTimestamp64Micro(sip_timestamp)), bid_price > 0 AND ask_price >= bid_price), 2) AS med_spread_bps,
    round(count() / 1e6, 2) AS quote_updates_m,
    countIf(NOT (bid_price > 0 AND ask_price > 0 AND ask_price >= bid_price)) AS invalid_dropped
FROM global_markets.cache_stocks_quotes
WHERE ticker IN ('XLB', 'XLC', 'XLE', 'XLF', 'XLI', 'XLK', 'XLP', 'XLRE', 'XLU', 'XLV', 'XLY')
  AND sip_timestamp >= toDateTime64('2026-06-29 13:30:00', 9) AND sip_timestamp < toDateTime64('2026-06-29 20:00:00', 9)
GROUP BY ticker
ORDER BY med_spread_bps, ticker

自分で実行する

このセッションで最も売買コストが低かったファンドはXLVで、中央値は0.62ベーシスポイントでした。最もスプレッドが広かったのはXLREで、2.23でした。1ベーシスポイントは1パーセントの100分の1です。したがって、この表の数値はすべて、往復売買における1パーセント未満の水準に収まっています。これが「セクターETFは流動性が高い」という言葉の実際の意味です。

気配値の更新回数には表全体で約10倍の差があります。それでも中央値は、互いに数ベーシスポイント以内に集中しています。比較として、6月29日の市場マイクロストラクチャー分析では、同じセッションにおけるSPYの気配値記録を詳しく検証しています。SPYのスプレッドは、この表のどのファンドよりもさらに狭くなっています。

よくある質問

2026年上半期に最も好調だったセクターはどれですか？

テクノロジーです。XLKの上半期リターンは30.8%でした。上昇分はすべて第2四半期によるもので、第2四半期は42%、第1四半期は-8.7%でした。最も低調だったのはコミュニケーション・サービス（XLC）で、-9.3%でした。

2026年第1四半期と第2四半期では、同じセクターが上位でしたか？

いいえ。両四半期の傾向はほぼ正反対でした。エネルギーは第1四半期に36.9%で首位となりましたが、第2四半期は-11%でした。テクノロジーは第1四半期に-8.7%となり、第2四半期は42%で首位でした。公益と生活必需品は前半に上位でしたが、後半に勢いを失いました。

セクターSPDR ETFの取引コストはいくらですか？

2026年6月29日の計測対象セッションでは、提示スプレッドの中央値は0.62ベーシスポイント（XLV）から2.23（XLRE）でした。往復売買で百分の一パーセント単位の水準で、一般的な単一銘柄よりもはるかに狭いスプレッドです。

セクターETFのリターンが構成銘柄のリターンと異なるのはなぜですか？

ファンドは保有銘柄を時価総額に応じて加重するため、少数の大型銘柄が実績を大きく左右します。一方、銘柄バスケットの中央値では、すべての構成銘柄を均等に扱います。2026年上半期に差が最も大きかったのはヘルスケアで、五銘柄のバスケット中央値は21.7%、XLVは2.5%でした。

11のセクターETFとは何ですか？

XLB（素材）、XLC（コミュニケーション・サービス）、XLE（エネルギー）、XLF（金融）、XLI（資本財・資材）、XLK（テクノロジー）、XLP（生活必需品）、XLRE（不動産）、XLU（公益）、XLV（ヘルスケア）、XLY（一般消費財）です。これらを合わせると、S&P 500をセクター別に網羅します。

データ注記

詳細なデータ注記

騰落銘柄数のバスケットは、セクターごとに選んだ家計関連の大型株五銘柄による固定的な編集サンプルです。ファンドの保有銘柄ではなく、組入比率もありません。候補銘柄は上半期の株式分割カレンダーに照らしてスクリーニングしました。分足は未調整で、期間途中の分割があると寄り付きから引けまでのリターンが歪むため、そのスクリーニングで該当した分かりやすい銘柄二つを入れ替えました。このページの数値はすべて価格リターンで、配当は含みません。
バスケットの中央値には決定論的な分位点を用いています。最良・最悪の銘柄はティッカーでタイブレークするため、再生成しても同順位の並びは変わりません。
スプレッドのパネルが計測するのは、上半期全体ではなく、ラベル付けされた一セッション（2026年六月二十九日）です。十一銘柄について六カ月分の全気配テープをスキャンすると、このページの生成に設定されたクエリ上限を超えます。無効な気配値（クロスまたは片側のみ）はパネルに計上しており、黙って除外していません。
スコアカードのパネルは、上半期の振り返りに掲載しているものと同じクエリを使っています。そのため、両ページでセクターの数値が食い違うことはありません。

方法論

対象期間は2026年1月1日から6月30日までです。リターンは、各期間内の通常取引時間における最初の始値から最後の終値までで計算しています。計算は下記のクエリ内で行っています。通常取引時間は、行ごとに変換した東部時間の9時30分から15時59分で抽出しています。対象期間に含まれるEST月とEDT月をまたいでも、夏時間に対応しています。
四半期の境界は、東部時間の取引日を基準に適用しています。Q1は3月31日に終了し、Q2は4月1日に始まります。
ドル出来高は、同じクエリ内で通常取引時間中の価格と株数を乗じて合計しています。
生成処理は、アクセス制御された読み取り専用経路で実行しています。公開ページがライブデータを直接クエリすることはありません。データウェアハウスの状態は2026年7月12日時点です。

上期の全取引台帳、指数、金利、オプションの売買記録は、2026年上期の市場総括に掲載しています。セクターの切り口を変える場合も、各パネルのSQLはStrasmore terminal上でそのまま実行できます。

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