Strasmore Research
学習 Matt Connor著者: Matt Connor ・更新: 2026-07-24 · data as of July 24, 2026 · refreshed weekly

今週の出来高急増銘柄ランキング

直近1週間の相対的な出来高を算出しました。過去40日間の平均と比較し、週間の騰落率や取引額の規模も掲載しています。

「異例の出来高」とは、市場全体ではなく、その銘柄自身の通常時と比較して、取引量が大幅に増加している状態を指します。時価総額が極めて大きい銘柄が4,000万株を取引するのは日常的なことですが、小型株がそれを行うのは特筆すべき事象です。

このページでは、直近1週間の異例の出来高銘柄をランク付けしています。各銘柄の直近5日間の平均出来高を、その前の40日間の平均出来高で割った数値を使用しています。なお、すべての銘柄が実際に取引可能なものであることを保証するため、下限として金額の基準を設けています。データは毎週更新され、「データ基準日」が対象期間を示します。

この指標である「相対出来高」の詳細については、こちらのガイドをご参照ください。

今週の出来高急増銘柄

3つの指標が重要です。倍率は、通常の取引量に対してどの程度増加したかを示します。基準値は、通常の取引量を示します。基準値が低い状態での大きな倍率は、取引が活発な状態での緩やかな倍率よりも、重要性は低くなります。金額は、その活動が経済的に実質的なものかを示します。最後の列は、週の始値から終値までの変化率であり、多くの出来高スクリーニングでは省略される項目です。

クエリ今週の相対出来高上位：週間取引額$500M超の銘柄における、過去5日間とそれ以前40日間の比較
各数値の背後にある正確なSQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           argMaxIf(s.day_open, c.rn, c.rn <= 5) AS week_open,
           argMinIf(s.day_close, c.rn, c.rn <= 5) AS week_close,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(adv_recent / 1e6, 2) AS recent_adv_m,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m,
       round(dollar_recent / 1e9, 2) AS week_dollar_bn,
       round(100.0 * (week_close / week_open - 1), 1) AS week_pct
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 8

各行の読み方は以下の通りです：

  • JLHL — 通常の99.2倍で、リストのトップ：16.95M株の取引（基準値は0.17M）、取引額は$0.68B、始値から終値までの変化は160.6%。
  • AGEN — 0.62M株の基準値に対し41.1倍、取引額は$0.88B。週の騰落率は54.3%。
  • IONS — 4.7倍。ただし、基準値は1.43Mと少なく、取引額も$2.1Bのみ。週の騰落率は-19.6%。
  • ALNY — 2.3倍。1日の取引量は0.83M株（通常は1.91M株）。始値から終値までの変化は-26.2%。
  • BBIO — 2.1倍、取引額は$2.25B、週の騰落率は-0.2%。
  • MULL — 1.96M株の基準値に対し2.1倍、取引額は$0.52B、始値から終値までの変化は-22.8%。
  • HLI — 1.9倍、1日の取引量は0.9M株、取引額は$0.61B。週の騰落率は5.6%。
  • QGEN — 8行目かつ最後の行。1.8倍、取引額は$0.76B、変化率は8.7%。

ランキングに方向性は含まれません。右側の2つの列がそれを裏付けています。リストの首位銘柄は週の始値から160.6%変化しましたが、8番目の銘柄は8.7%変化しました。同じスクリーニングでも、結果は正反対です。取引高の増加は、銘柄の浮動株が真に試されているセッションであることを示します。ただし、そのテストにおいてどちらの勢力が優勢であったかは示しません。

倍率の算出方法

過去40セッションの1日平均出来高が200,000株の銘柄を例に挙げます。直近1週間の出来高が、1,000,000株、1,400,000株、900,000株、1,100,000株、600,000株であった場合、5セッションの平均は1,000,000株となります。これを割り算すると、1,000,000 ÷ 200,000 = 5.0x となります。同じ銘柄の基準値を2,000,000株とした場合、同じ週の数値は0.5xになります。分子は今週の数値であり、分母は銘柄の通常の取引量です。（分母は、通常の20セッションではなく40セッションで測定された平均1日出来高です。）

なぜ40セッションなのか。これは約2カ月間に相当します。過去の単発的な急増が分母に過度な影響を与えないのに十分な長さであり、かつ現在の取引状況を反映できる短さでもあります。なぜ分子は5セッションなのか。1週間分を対象にすることで、取引停止や単発のブロック取引が数値に与える影響を抑えるためです。

この計算には重要な警告があります。基準値が低いほど、倍率は割安に見えます。今週のリーダー銘柄の基準値は、わずか0.17M株です。これほど規模が小さいと、混雑したセッションが1回あるだけで週平均が押し上げられます。だからこそ、掲載基準として6桁の基準値と週5億ドルの出来高が求められているのです。

このような週はどの程度珍しいのか？

倍率は、その算出元となる分布に対してのみ意味を持ちます。同一の対象、同一の期間において、条件を満たす銘柄を倍率ごとに分類した結果は以下の通りです。

クエリ今週の対象全銘柄の取引状況（相対出来高別）
各数値の背後にある正確なSQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
scored AS (
    SELECT ticker,
           multiIf(adv_recent / adv_base >= 10, 1,
                   adv_recent / adv_base >= 5, 2,
                   adv_recent / adv_base >= 3, 3,
                   adv_recent / adv_base >= 2, 4,
                   adv_recent / adv_base >= 1.5, 5,
                   adv_recent / adv_base >= 1, 6, 7) AS bucket_key
    FROM per_name
),
buckets AS (
    SELECT arrayJoin([(1, '10x or more'), (2, '5x to 10x'), (3, '3x to 5x'), (4, '2x to 3x'),
                      (5, '1.5x to 2x'), (6, '1x to 1.5x'), (7, 'below 1x')]) AS bk
)
SELECT bk.2 AS rvol_bucket,
       countIf(scored.bucket_key = bk.1) AS names,
       round(100.0 * countIf(scored.bucket_key = bk.1) / count(), 1) AS pct_of_universe,
       count() AS universe_names
FROM scored CROSS JOIN buckets
GROUP BY bk
ORDER BY bk.1 ASC

今週は647の株式およびETFが基準値を上回りました。そのうち、2は通常の10倍以上で取引されており、これは全銘柄の0.3%に相当します。また、0が5倍から10倍の範囲に、1が3倍から5倍の範囲に位置しました。上記のリーダーボードは、これら上位の銘柄から抽出されています。それ以下の層では、3の銘柄が通常の2倍から3倍（全銘柄の0.5%）で取引され、5が1.5倍から2倍の範囲（0.8%）に収まりました。さらに19は、条件を満たす銘柄の2.9%にあたる、わずかな上昇である1倍から1.5倍の範囲に留まりました。

表の反対側、誰もスクリーンショットを撮らない領域があります。617の銘柄（全銘柄の95.4%）が、今週は自身の40日移動平均を下回って取引されました。これこそが市場の通常の状態であり、だからこそ上位銘柄の数値は、単なる誤差ではなく真の異常値と言えるのです。

異例な出来高は継続するか？

異例な出来高は数日間続くという説があります。この場合、リストの上位にある銘柄は、すでに大きな動きを終えている可能性があります。これは検証可能です。上位8銘柄について、5セッションのうちベースラインの2倍以上となった回数、最大出来高を記録したセッションの規模、および最大セッションから週の最終セッションまでの間隔を調査しました。

クエリ継続性の確認：上位8銘柄の5日間の日次相対出来高
各数値の背後にある正確なSQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leaders AS (
    SELECT ticker, adv_recent / adv_base AS rvol_week, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
    LIMIT 8
),
daily AS (
    SELECT l.ticker AS ticker,
           l.rvol_week AS rvol_week,
           c.rn AS rn,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leaders l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 5
)
SELECT ticker,
       round(max(rvol_week), 1) AS week_rvol,
       countIf(rvol_day >= 2) AS days_above_2x,
       round(max(rvol_day), 1) AS peak_day_rvol,
       argMax(rn, (rvol_day, -rn)) - 1 AS sessions_since_peak
FROM daily
GROUP BY ticker
ORDER BY days_above_2x ASC, peak_day_rvol ASC, ticker ASC

継続性順に並べると、最も継続性が低い銘柄は HLI で、5セッションのうち 1 でベースラインの2倍を超え、ピークは 6.2x でした。最も継続性が高いのは JLHL で、5セッションのうち 3 で達成し、ピークは 404.6x でした。これらは単発の取引ではなく、複数セッションにわたるイベントです。週次ボードと日次ボードで同じ銘柄が選ばれやすいのは、このメカニズムによるものです。

最後の列はタイミングに関する指標です。最大出来高を記録した日から週の最終セッションまでのセッション数を示します。HLI の 4、JLHL の 4 です。この間隔がゼロより大きい場合、最大の取引は週の終わりに先立って発生しています。このボードは終了した週の状況を示すものであり、次週を予測するものではありません。

リーダー銘柄の15セッションにおける日次推移

週平均では詳細な形状は見えません。以下に、直近15セッションにおける現在のリーダー銘柄の相対出来高（各セッションの出来高を40セッションの基準値と比較したもの）と、各セッションの始値から終値までの変化率を示します。

クエリリーダー銘柄の日次推移：日次相対出来高および始値から終値までの変化（直近15セッション）
各数値の背後にある正確なSQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars,
           argMin(toFloat64(open), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_open,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND dollar_recent >= 500000000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
),
leader AS (
    SELECT ticker, adv_base
    FROM per_name
    ORDER BY adv_recent / adv_base DESC, ticker ASC
    LIMIT 1
),
path AS (
    SELECT formatDateTime(s.d, '%Y-%m-%d') AS session_date,
           formatDateTime(s.d, '%b %e') AS session_label,
           s.vol / l.adv_base AS rvol_day,
           100.0 * (s.day_close / s.day_open - 1) AS day_pct
    FROM sess s
    INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    INNER JOIN leader l ON s.ticker = l.ticker
    WHERE c.rn <= 15
)
SELECT session_date,
       session_label,
       round(rvol_day, 1) AS rvol_day,
       round(day_pct, 1) AS day_pct,
       round(max(rvol_day) OVER (), 1) AS peak_rvol_day
FROM path
ORDER BY session_date ASC

15セッション前、この銘柄の出来高は基準値の0.5倍であり、通常通りの静かな動きでした。この期間中の最大出来高は404.6倍に達しました。直近のJul 15セッションでは、出来高は依然として0.7倍で、始値から終値までの変化率は-3.5%でした。

チャートの傾向に注目してください。出来高は規則的に減少しているわけではありません。出来高の増加はクラスター（塊）として発生します。ピークの後のセッションでは、減衰するのではなく、再び加速することがあります。「出来高が減少している」という主張は、推測ではなく、日次のシリーズを確認して判断すべき理由がここにあります。日次シリーズは、相対出来高ガイドで構築され、VWAPで使用されるイントラデイのペース測定の起点となります。

フィルタリングの対象となる銘柄

データの正確性を保つため、以下の4つのルールを適用しています。これらにより、一部の銘柄はリストから除外されます。

  1. 週間の売買代金が5億ドル以上であること。 出来高のみを基準にすると、100万株程度の取引でもランキングに入ってしまいます。
  2. 1日あたりの取引数が10万株以上であること。 分母を、端数処理による誤差ではなく、実態のある数値にするためです。
  3. 直近40セッションのうち、少なくとも35セッションで取引があること。 これにより新規上場銘柄を除外しています。IPO直後の銘柄は比較対象となる「通常時」が存在せず、長期間リストを占拠してしまうためです。
  4. 再利用されたティッカーシンボルの除外。 取引所が新しい銘柄に割り当てた古いシンボルは、ベンダーの履歴上で異なる2社が混在し、基準値が実態と乖離するためです。

ルール1は、極端な倍率を示す銘柄を除外するために適用されます。ルール1によって除外された主な6銘柄は以下の通りです。

クエリドルフロア除外による極端な倍率：今週の取引額$500M未満の銘柄における相対出来高上位
各数値の背後にある正確なSQL
WITH sess AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           sum(toFloat64(volume)) AS vol,
           sum(toFloat64(close) * toFloat64(volume)) AS dollars
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= now() - INTERVAL 70 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 570
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 960
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    GROUP BY ticker, d
),
cal AS (
    SELECT d, row_number() OVER (ORDER BY d DESC) AS rn
    FROM (SELECT DISTINCT d FROM sess)
),
per_name AS (
    SELECT s.ticker AS ticker,
           avgIf(s.vol, c.rn <= 5) AS adv_recent,
           avgIf(s.vol, c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS adv_base,
           sumIf(s.dollars, c.rn <= 5) AS dollar_recent,
           countIf(c.rn <= 5) AS recent_sessions,
           countIf(c.rn BETWEEN 6 AND 45) AS base_sessions
    FROM sess s INNER JOIN cal c ON s.d = c.d
    GROUP BY s.ticker
    HAVING adv_base > 100000 AND recent_sessions = 5 AND base_sessions >= 35
       AND dollar_recent > 0 AND dollar_recent < 500000000
)
SELECT ticker,
       round(adv_recent / adv_base, 1) AS rvol_week,
       round(dollar_recent / 1e6, 1) AS week_dollar_m,
       round(dollar_recent / (adv_recent * 5), 2) AS avg_share_price,
       round(adv_base / 1e6, 2) AS baseline_adv_m
FROM per_name
ORDER BY rvol_week DESC, ticker ASC
LIMIT 6

SOBR は通常の109.8倍の取引がありましたが、週間の売買代金は平均株価1.04ドルで、わずか262.4Mドルでした。次いで除外されたのは、ZBAO（72Mドル、平均株価0.44ドル、109.3倍）、WRAP（162.5Mドル、51.8倍）、CPHI（31.8Mドル、38.1倍）、KAPA（9.5Mドル、36.7倍）、LGPS（57.5Mドル、20.2倍）です。これらは実体のある取引であり、これらの銘柄にとって極めて異例な動きですが、少額の取引に対して倍率が過大に見える傾向があります。

異例な出来高の要因

板の動きを速める要因として、以下のものが挙げられます。まず、予定されている唯一の供給源である決算発表週。次に、市場の意見とは無関係に機械的な出来高をもたらす、合併や増資、指数への採用・除外といったコーポレート・イベント。そして、価格の変動速度に出来高が積み上がるスクイーズの動態であり、これは ショートスクイーズの解説 に記載されているパターンです。最後に、流通株式数が落ち着くまで独自の動きを見せる新規上場銘柄です。通常の週の板は、これらの混合に加え、一、二つの不可解な動きが含まれます。その不可解な動きこそが、時間をかけて分析する価値のあるものです。

異例な出来高に関するFAQ

株式の異例な出来高とは何を指しますか？

公式な基準はありません。以下の分布を参考にしてください。今週、本ページの基準を満たした647銘柄のうち、通常の10倍以上で取引されたのは2銘柄のみであり、95.4%銘柄は平均を下回る取引でした。おおよそ2倍を超える数値は、特定の週における市場の上位数パーセントに含まれます。

異例な出来高は強気（bullish）ですか、それとも弱気（bearish）ですか？

どちらでもありません。出来高は市場の関心を示しており、関心は株価の上昇と下落の両方において発生します。今週、指数リーダーは始値から5セッションで160.6%、8番目の銘柄は8.7%となりました。両者は全く同じ基準で判定されています。

異例な出来高はどのくらいの期間続きますか？

通常、1日よりも長く続きます。継続性パネルでは、各銘柄のベースラインの2倍を超えるセッション数をカウントしています。今週は5セッション中1（HLI）から3（JLHL）でした。最も出来高が多いセッションは、通常、週の最終日ではなく、週の終わり前に発生します。

なぜリストにはドル建ての出来高下限が設定されているのですか？

出来高の基準（倍率）が非常に大きく、実際の投資額が少ない低価格銘柄が大量に表示されるのを防ぐためです。今週、除外された最大の銘柄は、総額$262.4M、平均株価$1.04で、通常の109.8倍の取引がありました。週間の5億ドルの下限設定により、リストのすべての銘柄に経済的な実態を持たせています。

異例な株式の出来高はオプション市場にも現れますか？

はい、多くの場合現れます。株式の活発な取引とオプションの活発な取引は、同じ銘柄で同時に発生する傾向があるため、トレーダーは両方を注視します。ただし、オプションの活動は異なる方法で測定されます。取引枚数はフロー（流動）の数値であり、建玉（open interest）は未決済のポジション数をカウントします。これらは異なる指標です。「異例なオプション活動」のアラートを解釈する前に、オプションの出来高と建玉の違いを確認してください。

上記の数値はすべて、保存・バージョン管理されたクエリです。各パネルの下にあるSQLを展開して正確な測定値を確認するか、Strasmoreターミナルで任意の期間に対して同じスクリーニングを実行してください。

#relative volume#unusual volume#leaderboards#market structure