学習

著者: Matt Connor 2026-07-12 ・更新: 2026-09-05 · data as of September 5, 2026 · refreshed weekly

今週の異常出来高銘柄ランキングと測定方法

今週の異常出来高銘柄を、直近五セッションと過去40セッションの平均売買高で比較して順位付けします。週次リターンや希少性、継続性も確認できます。

異常な出来高とは、市場全体ではなく、その銘柄自身の通常水準を大きく上回る取引を指します。メガキャップ株で4,000万株が取引されても通常の一日ですが、小型株なら大きな出来事です。このページでは、直近で終了した週の異常な出来高の銘柄を順位付けしています。各銘柄について、直近五セッションの平均出来高を、その前の40セッションにおける同銘柄の平均出来高で割って算出しています。さらに、実際に取引可能な銘柄だけが各行に含まれるよう、売買代金の下限を設けています。週次で更新され、「data as of」の表示が対象期間を示します。この指標であるrelative volumeについては、独自の詳しい解説があります。

今週の異常出来高銘柄ランキング

三つの列が役割を果たします。倍率は、銘柄の出来高が通常をどれだけ上回ったかを示します。基準値は通常の出来高を示します。基準値が極端に少ない銘柄の大きな倍率は、活況な市場での控えめな倍率より小さな出来事です。金額は、その売買が経済的に意味のある規模だったかを示します。最後の列は今週の始値から終値までの変化率で、多くの出来高スクリーナーが除外している項目です。

クエリ今週の相対出来高上位：直近5セッションとその前の40セッションを比較（今週の売買代金が$500M以上の銘柄）

ティッカー	週次相対出来高	直近平均日次出来高（百万）	基準平均日次出来高（百万）	週間売買代金（十億ドル）	週間変化率（%）
GPRO	31.6	167.8	5.31	1.15	181.1
BIAF	9.2	16.84	1.84	0.8	114.3
EIX	5.5	11.99	2.17	3.33	1.8
PCG	4.3	87.73	20.22	5.93	7.3
FRVO	4.1	12.12	2.96	1.11	22.4
DLLL	3.4	4.17	1.22	0.55	25.5
DELL	2.6	13.53	5.18	32.05	13.7
GTLB	2.5	8.81	3.49	2.18	11.1

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

自分で実行する

各行を順に確認します。

GPROは通常の31.6倍で、ランキング首位です。1日当たり167.8M株が取引され、基準値は5.31M株、売買代金は$1.15B、始値から終値までの変化率は181.1%でした。
BIAFは1.84M株の基準値に対して9.2倍で、売買代金は$0.8Bでした。今週の変化率は114.3%でした。
EIXは5.5倍ですが、基準値は2.17M株と少なく、売買代金も$3.33Bにとどまりました。今週の変化率は1.8%でした。
PCGは4.3倍で、1日当たり87.73M株が取引されました。通常は20.22M株です。始値から終値までの変化率は7.3%でした。
FRVOは4.1倍で、売買代金は$1.11Bでした。今週の変化率は22.4%でした。
DLLLは1.22M株の基準値に対して3.4倍で、売買代金は$0.55B、始値から終値までの変化率は25.5%でした。
DELLは2.6倍で、1日当たり13.53M株、売買代金は$32.05Bでした。今週の変化率は13.7%でした。
GTLBは8番目で最後の銘柄です。2.5倍で、売買代金は$2.18B、変化率は11.1%でした。

方向性はランキングの要素ではありません。右端の二つの列がそれを明確に示しています。ランキング首位の銘柄は、始値から181.1%の位置で週を終えました。一方、8番目の銘柄は始値から11.1%の位置で終えました。同じスクリーニングでも、結果は正反対です。大きな出来高は、その銘柄の浮動株が実際に試されているセッションを示します。それが上昇側と下落側のどちらが勝ったかを示すわけではありません。

倍率の計算方法

過去四十セッションの1日平均が20万株だった銘柄を考えます。直近の一週間の出来高が、100万株、140万株、90万株、110万株、60万株だったとします。五セッション平均は100万株です。計算すると、100万株 ÷ 20万株 = 5.0x です。同じ銘柄の基準値を200万株にすると、まったく同じ週でも0.5xになります。分子は今週の出来高で、分母はその銘柄の通常の水準です。（分母は1日平均出来高そのもので、通常の二十セッションではなく四十セッションで算出します。）

なぜ四十セッションなのでしょうか。暦で約二カ月に相当するため、一度の急増が分母を大きく左右することを防ぎながら、現在の取引状況もなお反映できます。分子に五セッションを使うのは、丸一週間を対象にするためです。これにより、取引停止となった一セッションや一度限りの大口取引が数値を左右することを防げます。

この計算は、重要な注意点も示しています。基準となる出来高が少ないほど、倍率は低く見えます。今週の首位銘柄の1日平均基準値はわずか5.31M株です。その水準では、一度の取引集中で週平均全体が押し上げられます。だからこそ、掲載対象となるには、基準値が六桁規模で、かつ週間出来高が$500M以上であることをボードは求めています。

このような週はどれほどまれか？

マルチプルは、それが属する分布と比較して初めて意味を持ちます。同じユニバース、同じ期間を対象に、条件を満たす銘柄をマルチプル別に分類します。

クエリ適格銘柄全体の今週の取引状況を相対出来高別に区分

相対出来高バケット	銘柄数	全銘柄に占める割合（%）	全銘柄数
10x or more	1	0.1	868
5x to 10x	2	0.2	868
3x to 5x	3	0.3	868
2x to 3x	13	1.5	868
1.5x to 2x	19	2.2	868
1x to 1.5x	129	14.9	868
below 1x	701	80.8	868

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

自分で実行する

今週、868銘柄の株式とETFが基準値を上回りました。そのうち、1銘柄は自身の通常値の10倍以上で取引され、ユニバースの0.1%を占めました。さらに2銘柄が5倍から10倍の区分に入り、3銘柄が3倍から5倍の区分に入りました。上のランキングは、この表の上位にある薄い層から抽出したものです。その下では、13銘柄が自身の通常値の2倍から3倍で取引され、ユニバースの1.5%を占めました。また、19銘柄が1.5倍から2倍の区分に入り、2.2%を占めました。さらに129銘柄は、単に高い水準にある1倍から1.5倍の範囲にとどまり、条件を満たした銘柄の14.9%を占めました。

表の反対側は、誰もスクリーンショットを撮らない部分です。701銘柄、つまりユニバースの80.8%は、今週、自身の四十セッション平均を下回って取引されました。これが市場の通常の状態です。だからこそ、ランキング上位は単なる丸め誤差ではなく、本当の外れ値なのです。

異常な出来高は持続するのか

一般には、異常な出来高は数日間続くため、このようなランキングの上位銘柄は、すでに値動きの大部分を終えていると考えられています。これは検証できます。上位八銘柄それぞれについて、五セッションのうち基準値の二倍以上となったセッション数、単一セッションでの最大出来高、そしてその最大セッションから週の最終セッションまでに何セッション空いていたかを確認します。

クエリ持続性チェック：上位8銘柄の5セッションにわたる日次相対出来高

ティッカー	週間相対出来高	2倍超の日数	日次相対出来高ピーク	ピークからのセッション数
GTLB	2.5	1	7.5	2
DELL	2.6	2	6.5	2
DLLL	3.4	3	10.1	2
FRVO	4.1	3	10.5	3
BIAF	9.2	3	24	2
PCG	4.3	4	6.8	3
EIX	5.5	4	10.4	3
GPRO	31.6	4	66.7	3

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

自分で実行する

持続性の順に並べると、ランキングで最も持続性が低い銘柄である GTLB は、五セッションのうち 1 セッションで基準値の二倍を超え、最大で 7.5x となりました。最も持続性が高い GPRO は、五セッション中 4 セッションで基準値の二倍を超え、最大値は 66.7x でした。これは単一の約定ではなく、複数セッションにわたる動きです。そのため、週次のランキングと日次のランキングでは、同じ銘柄が上位に入る傾向があります。

最後の列はタイミングを示します。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間隔は、GTLB では 2、GPRO では 3 です。この間隔がゼロを上回る場合、最も活発な売買は週の終了前にすでに発生していました。このランキングが示すのは終了した週の状況であり、始まる週の予測ではありません。

主要銘柄の15セッションを日別に見る

週次平均では形状が見えません。現在の主要銘柄について、直近15セッションの各セッションの相対出来高を示します。各セッションの出来高を同じ40セッションの基準値と比較し、各セッションの始値から終値までの変化と並べています。

クエリ首位銘柄の日次推移：日次相対出来高と始値から終値までの変化（直近15セッション）

セッション日	セッションラベル	日次相対出来高	日次変化率（%）	相対出来高ピーク日
2026-08-17	Aug 17	1	4.9	66.7
2026-08-18	Aug 18	1.1	-3.7	66.7
2026-08-19	Aug 19	1.2	6.3	66.7
2026-08-20	Aug 20	0.9	-0.7	66.7
2026-08-21	Aug 21	1.2	0.2	66.7
2026-08-24	Aug 24	0.9	-5	66.7
2026-08-25	Aug 25	1	0.2	66.7
2026-08-26	Aug 26	1.5	-1.4	66.7
2026-08-27	Aug 27	1.3	0.5	66.7
2026-08-28	Aug 28	1.6	-1.7	66.7
2026-08-31	Aug 31	20.7	43.4	66.7
2026-09-01	Sep 1	66.7	-8.5	66.7
2026-09-02	Sep 2	41.5	40.1	66.7
2026-09-03	Sep 3	27.5	-21.9	66.7
2026-09-04	Sep 4	1.7	0.6	66.7

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

自分で実行する

15セッション前、この銘柄は基準値の1倍で推移しており、特に目立たない落ち着いた銘柄でした。この期間で最も出来高が多かったセッションは66.7倍に達しました。直近のセッションでは、Sep 4、出来高はなお基準値の1.7倍で、始値から終値までの変化は0.6%でした。

このチャートが示していない点に注意してください。出来高は規則正しく減少していません。高水準の出来高は集中して発生し、ピーク後のセッションで再び加速することもあります。そのため、「出来高が減少している」という見方は、日次系列を確認せずに前提とすべきではありません。日中ペースの指標も、同じ日次系列を起点に構築できます。この指標は相対出来高ガイドでゼロから作成し、VWAPで使用しています。

画面から除外される銘柄

四つのルールでランキングの客観性を保っています。ただし、それぞれのルールによって、読者が見たいと思う銘柄も除外されます。

週次の売買代金が5億ドル以上。 出来高だけでランキングを作ると、100万株の売買が小口取引にすぎない銘柄で埋まってしまいます。
一日当たりの基準出来高が10万株超。 分母が丸め誤差ではなく、実態のある数値になるようにします。
直近40セッションのうち35セッション以上で取引されていること。 新規上場銘柄を除外するためです。新規IPOには割り算に使える意味のある「通常値」がなく、そのままでは数週間にわたりこのランキングを独占してしまいます。
再利用されたシンボルを一つ除外。 取引所が最近、別の新規上場銘柄に割り当て直したティッカーです。ベンダーの履歴では二つの異なる企業がつなぎ合わされており、その基準値は架空のものになります。

最も極端な倍率を示す銘柄を除外するのは、ルール1です。これにより除外された倍率上位六銘柄は次のとおりです。

クエリ売買代金の下限で除外される極端な倍率：今週の売買代金が$500M未満の銘柄における最高相対出来高

ティッカー	週次相対出来高	週間売買代金（百万ドル）	平均株価	基準平均日次出来高（百万）
CLGN	148.2	127.6	0.68	0.25
HKPD	97.1	20.5	0.3	0.14
VVOS	76.4	84.5	0.32	0.68
PASW	72.9	44.9	0.19	0.65
VIOT	69.7	69	1.5	0.13
FAMI	67.2	213.6	0.25	2.59

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,
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    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

自分で実行する

CLGNは通常の148.2倍で取引されましたが、週全体の売買代金はわずか127.6百万ドル、平均株価は0.68ドルでした。その背後には、97.1倍で20.5百万ドルを記録したHKPD（平均株価0.3ドル）、76.4倍で84.5百万ドルのVVOS、72.9倍で44.9百万ドルのPASW、69.7倍で69百万ドルのVIOT、そして67.2倍で213.6百万ドルのFAMIが続きます。いずれも実際に取引され、各銘柄としては明らかに異例の動きでした。ただし、このカテゴリーでは、倍率が非常に小さな資金量を誇張して見せています。

異常な出来高の発生源

繰り返し現れる要因を押さえると、ボードを素早く読み進められます。決算発表週は、予定された発生源です。企業イベントには、合併、株式の公募、指数への採用・除外が含まれます。これらは投資判断とは無関係の機械的な出来高を生みます。ショートスクイーズの動きでは、価格の変動速度に出来高が積み上がります。このパターンはショートスクイーズの解説で説明しています。新規上場銘柄は、浮動株が市場に定着するまで、自身の売買をほぼ独占します。通常、どの週のボードもこれらの組み合わせです。そこに、本当の謎が一つか二つ加わります。追加で一分をかける価値があるのは、その謎の銘柄です。

異常な出来高に関するFAQ

株式で異常な出来高とみなされる基準は何ですか？

公式の基準値はありません。そのため、分布を確認します。今週、このページの基準値を超えた868銘柄のうち、通常の10倍以上を取引した銘柄は1だけでした。一方、実際の出来高が自身の平均を下回った銘柄は80.8%ありました。おおむね2倍を超えれば、特定の週における市場全体の上位数％に入る水準です。

異常な出来高は強気ですか、それとも弱気ですか？

どちらでもありません。異常な出来高は注目を示すもので、株価の上昇局面でも急落局面でも生じます。今週、ボードの首位銘柄は5セッションを、始値の約定価格から181.1%で終え、8位の銘柄は11.1%で終えました。両銘柄はまったく同じ指標で選定されています。

異常な出来高はどのくらい続きますか？

通常は一日より長く続きます。継続性パネルでは、各銘柄が基準値の2倍を超えたセッション数を集計しています。今週は、5セッション中1（GTLB）から、5セッション中4（GPRO）までの範囲です。最も出来高が膨らむセッションは通常、週の最終日ではなく、週の終了前に訪れます。

なぜリストに売買代金の下限を設けているのですか？

下限を設けずに株数だけでスクリーニングすると、倍率は大きくても実際の資金流入が少ない低価格ティッカーで埋まってしまうためです。今週、除外された最大の銘柄は通常の148.2倍を取引しましたが、総売買代金は127.6百万ドル、平均株価は1株0.68ドルでした。週次の5億ドルという下限により、ボード上の各行が実質的な規模を持つ銘柄になります。

異常な株式出来高はオプション市場にも表れますか？

多くの場合、表れます。同じ銘柄で株式の売買が活発になると、オプションの売買も活発になる傾向があるため、トレーダーは両方を確認します。ただし、オプションの活動は別の方法で測定されます。取引された契約数はフローの数値である一方、建玉は現在も残っているポジション数を示します。両者は異なる問いに答えるため、「異常なオプション活動」アラートを読み解く前に、オプション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、バージョン管理された保存クエリに基づいています。各パネルの下にあるSQLを展開すれば、測定方法を正確に確認できます。また、Strasmore terminalで同じスクリーニングを任意の期間にわたって実行することもできます。

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