By Matt Connor · · Updated 2026-07-24低ボラティリティ・アノマリーとは
リスクとリターンの関係性を検証します。大型株25銘柄の過去2年間の実績から、低ボラティリティ銘柄の優位性を詳しく解説します。
金融理論では、より多くのリスクを取る投資家には、そのリスクに見合う高いリターンが支払われるべきだとされています。しかし、「低ボラティリティ・アノマリー」と呼ばれる現象は、これがしばしば成立しないという長年の観測結果を指します。市場の歴史を振り返ると、ボラティリティの低い銘柄が、ボラティリティの高い銘柄と同等、あるいはそれ以上のリターンを維持しつつ、保有者の資産変動を大幅に抑えてきた期間が多く存在します。本記事では、過去約2年間にわたる主要な大型株25銘柄の実現ボラティリティと総リターンを比較します。その関係性は、教科書が示す整然とした右肩上がりの直線ではなく、ばらつきの大きい不安定なものとなっています。
低ボラティリティ・アノマリーとは
ここでのボラティリティとは、年率ボラティリティ（日次リターンの標準偏差を年率に換算したもの）を指します。年率16%程度は株式として穏やかであると言えますが、50%を超える銘柄は、1日で数パーセントの変動を日常的に繰り返す銘柄です。あらゆる金融課程で教えられるCAPM（資本資産価格モデル）では、ボラティリティが高くなるほど期待リターンも高くなるという、直線的な関係を予測しています。
数十年にわたる学術研究により、実際にはそれとは逆の傾向があることが判明しました。低ボラティリティ・ポートフォリオは、歴史的に、はるかに低いリスクで、高ボラティリティ銘柄と同等、あるいは時にはそれ以上のリターンを提供してきました。この理論と実績の乖離が「アノマリー」です。これは市場で最も研究されているパターンの一つであり、現在販売されている「min-vol（最小ボラティリティ）」や「low-vol（低ボラティリティ）」ファンドの根拠となっています。
銘柄別のボラティリティとリターン
以下のチャートは、一般的な大型株25銘柄について、同じ期間の年率ボラティリティと総リターンを算出し、ボラティリティの低い順に並べたものです。もし教科書通りであれば、左から右に向かって、ボラティリティの棒グラフに合わせてリターンの棒グラフも上昇していくはずです。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH d AS (
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','PEP','WMT','MCD','MO','VZ','XOM','JPM','HD','COST','UNH','MRK','LLY','HON','LMT','CAT','TXN','ORCL','NVDA','TSLA','AMD','NFLX')
AND window_start >= now() - INTERVAL 800 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
),
r AS (
SELECT ticker, dt, c,
c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
FROM d
)
SELECT ticker,
round(stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS annual_vol_pct,
round((exp(sum(log(1 + ret))) - 1) * 100, 1) AS total_return_pct
FROM r
WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
GROUP BY ticker
ORDER BY annual_vol_pctしかし、実際にはそうなっていません。このセットの中で最も穏やかな銘柄はS&P 500指数（ティッカー：SPY）であり、年率ボラティリティは16%、総リターンは42.8%です。横断的に見ると、最も穏やかな個別銘柄の中には強い利益を上げたものがある一方で、最もボラティリティの高い銘柄のいくつかは、横ばいかマイナスとなっています。リターンの棒グラフは分散しており、ボラティリティの棒グラフと直線的な関係にはありません。これがアノマリーの正体です。つまり、右側の高いボラティリティは、確実なリターンの向上をもたらしていません。
追加のボラティリティが実際に生んだもの
25銘柄をボラティリティに基づいて3つのグループに分けると、この点がより明確になります。各グループの中央値リターンと、最悪のパフォーマンスから最高のものまでの範囲を表示することで、平均値に対する結果の広がりを可視化しています。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH d AS (
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','PEP','WMT','MCD','MO','VZ','XOM','JPM','HD','COST','UNH','MRK','LLY','HON','LMT','CAT','TXN','ORCL','NVDA','TSLA','AMD','NFLX')
AND window_start >= now() - INTERVAL 800 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
),
r AS (
SELECT ticker, dt,
c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
FROM d
),
pername AS (
SELECT ticker,
stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100 AS vol,
(exp(sum(log(1 + ret))) - 1) * 100 AS tr
FROM r
WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
GROUP BY ticker
),
ranked AS (
SELECT ticker, vol, tr, ntile(3) OVER (ORDER BY vol) AS bucket FROM pername
)
SELECT multiIf(bucket = 1, '1. Calmest third', bucket = 2, '2. Middle third', '3. Wildest third') AS vol_group,
round(median(vol), 1) AS median_vol_pct,
round(median(tr), 1) AS median_return_pct,
round(min(tr), 1) AS worst_return_pct,
round(max(tr), 1) AS best_return_pct,
round(max(tr) - min(tr), 0) AS range_pct
FROM ranked
GROUP BY bucket
ORDER BY bucketこの特定の期間においては、最もボラティリティの高いグループが最高の中央値リターン87.1%を記録し、最も穏やかなグループの20.6%を上回りました。これは事実であり、重要な点です。2年という期間は短く、過去2年間は一部の大型のボラティリティの高いテクノロジー株やモメンタム株が好調でした。一方で、最もボラティリティの高いグループがもたらしたのは「分散」でもあります。そのリターンは-15.8%から+223.3%の範囲に及び、その差は239ポイントに達しました。最も穏やかなグループの差は92ポイント以内に収まっています。高ボラティリティは、リターンの中心値を押し上げるよりも、結果の範囲（コンティニュアム）をはるかに広げました。ボラティリティの高いグループの投資家には、表の中で最高の利益を得るチャンスもあれば、最悪の結果を出すチャンスも同様に存在したのです。
終点と同じくらいプロセスが重要である
総リターンという単一の数値だけでは、投資の過程（値動き）は見えません。期間の開始時に100ドルを投資した場合、毎週どのように推移するかを追うことで、ボラティリティの影響を実感できます。
各数値の背後にある正確なSQL
WITH d AS (
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 ('KO','SPY','NVDA')
AND window_start >= now() - INTERVAL 800 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
),
r AS (
SELECT ticker, dt,
c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
FROM d
),
f AS (
SELECT ticker, dt, ret FROM r WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
cum AS (
SELECT ticker, dt,
100 * exp(sum(log(1 + ret)) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt)) AS idx
FROM f
),
wk AS (
SELECT ticker, toMonday(dt) AS week, argMax(idx, dt) AS wv
FROM cum GROUP BY ticker, week
)
SELECT week,
round(maxIf(wv, ticker = 'KO'), 1) AS ko_calm,
round(maxIf(wv, ticker = 'SPY'), 1) AS spy_market,
round(maxIf(wv, ticker = 'NVDA'), 1) AS nvda_wild
FROM wk
GROUP BY week
ORDER BY weekここで、穏やかな銘柄はコカ・コーラ（KO）、激しい銘柄はエヌビディア（NVDA）、中央の線は市場（S&P 500）です。最終週までに、KOの100ドルは129.9に、S&P 500は142.8に、NVDAは226.8になりました。NVDAがこの期間で勝利を収めましたが、その過程は非常に激しく、一度ならず二度と、10桁パーセント単位の損失を記録しています。KOはほとんど変動することなく、他の2つのラインを下回りました。どちらの結果も教科書通りではありません。穏やかな銘柄は今回市場に勝てず、ボラティリティの高い銘柄はアノマリーに従ったのではなく、アノマリーに反して利益をもたらしました。これが短期的な期間における実態です。アノマリーとは数十年にわたって測定される傾向であり、特定の2年間の期間を保証するものではありません。
なぜアノマリーは実在するが、法則ではないのか
低ボラティリティに関する知見の最も強力な結論は、控えめなものです。長期的な視点では、より穏やかな銘柄を購入してもリターンが損なわれることはなく、リスクを大幅に削減できるということです。これは数千の銘柄と長年にわたる平均に関する記述であり、24ヶ月間の25銘柄を支配するルールではありません。今回のようにボラティリティの高いモメンタム銘柄が急騰する期間があるからこそ、このパターンは「法則」ではなく「アノマリー」と呼ばれます。どの大型株が実際に最も穏やかであったかについての詳細は、最も穏やかな大型株をご覧ください。逆に、少数のボラティリティの高い勝者に依存することは、独自の集中リスクを伴います。また、アノマリーが報いる性質は、他者が恐怖を感じている時に買う戦略に近いものです。
FAQ
低ボラティリティ・アノマリーとは何ですか？
長期的な視点において、低ボラティリティ銘柄が、はるかに低いリスクで、高ボラティリティ銘柄と同等、あるいはそれ以上のリターンを上げてきたという、長年観測されているパターンです。これは、リスクが高いほどリターンも高くなるという教科書的な予測に反するものです。
低ボラティリティ銘柄は本当に高ボラティリティ銘柄に勝てるのですか？
数十年にわたるサンプルでは、リスク調整後のベースでほぼ同等、あるいはそれ以上のパフォーマンスを示すことが研究で判明しています。ただし、どのような短期的な期間においても、結果が逆転する可能性があります。ここで測定した2年間の期間では、最もボラティリティの高いグループが最高の中央値リターンを記録しましたが、結果の範囲は圧倒的に広いものでした。
低ボラティリティ投資は優れた戦略ですか？
低ボラティリティ投資は、歴史的にリターンを大きく損なうことなくリスクを削減してきたため、「min-vol」ファンドが存在します。ただし、特定の年におけるアウトパフォームを保証するものではなく、投機的な銘柄が市場を牽引する場合、大きく出遅れる可能性があります。
株式のボラティリティはどのように測定されますか？
一般的な指標は年率ボラティリティです。これは日次リターンの標準偏差に、252（年間の取引日数）の平方根を掛けたものです。数値が高いほど、上下どちらの方向にも大きな日次変動があることを意味します。
上記のすべてのパネルは、保存され、検証可能なクエリです。計算内容を確認するには、各チャートの下にあるSQLを開くか、Strasmoreターミナルで自身の銘柄ポートフォリオに対して同様のボラティリティ対リターンのテストを実行してください。