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

株式併合とは?良いか悪いか

1対10の株式併合では10株が1株になり、株価は10倍、保有額は変わりません。計算は中立ですが、実施企業には特徴があります。

株式併合は、企業が発行済み株式をより少数の高価格の株式にまとめる手法です。1対10の株式併合では、保有する10株が1株になり、1株当たりの株価は10倍になります。保有ポジションの総額は変わりません。株式分割の逆に当たり、株式分割では1株が複数の低価格の株式になります。仕組み上、価値は中立です。ただし、株式併合を実施する企業には特徴的な傾向があります。以下のパネルでは、実際の企業群を対象に、併合後1年間の推移を示します。

株式併合で保有株はどう変わるのか

実施日に、会社は旧株の一定数を、より少ない新株に置き換えます。同時に、株価も同じ比率で調整されます。例えば、株価0.60ドルの銘柄を200株保有しているとします。保有額は120ドルです。会社が1対20の株式併合を実施すると、保有株数は10株になり、株価はおよそ12.00ドルになります。保有額は引き続き120ドルです。持ち分比率は変わらず、時価総額も変わりません。翌朝になっても、事業の内容に変化はありません。

変わるのは株数です。発行済み株式数は併合比率に応じて減少します。それに伴い、実際に市場で取引できる浮動株も減少します。

表記は「新株数対旧株数」で示します。1対20の株式併合では、旧株20株が新株1株になります。1対4の株式分割では、旧株1株が新株4株になります。最初の数字が2番目の数字より小さい場合は、株式併合です。

株式併合で端株はどうなりますか?

株式数は、ほとんどの場合、割り切れません。1対10の株式併合で45株を保有していると、新株数は4.5株になりますが、多くの企業は端株を発行しません。発表資料には、通常適用される二つの処理のいずれかが明記されます。端株相当の市場価値を企業が支払う「現金精算」か、次の整数株へ切り上げる処理です。現金精算の場合、実際には発注していない少額の売却が株式併合によって生じ、それに伴う税務書類も発行される可能性があります。

なぜ企業は株式併合を実施するのか

企業が最もよく挙げる理由は、取引所の上場基準への適合です。NasdaqとNYSEはいずれも、上場株式に最低1.00ドルの株価基準を設けています。ただし、判定方法は異なります。Nasdaqでは、終値ベースの買い気配値が30営業日連続で1.00ドルを下回ると、基準不適合の通知を受けます。NYSEでは、30取引日の平均終値を同じ基準と比較します。いずれの場合も、基準未達は上場廃止に向けたカウントダウンの始まりです。株式併合を実施すれば、算術的に表示株価を引き上げられます。そのため、発表では通常、「最低買い気配値要件への適合を回復するため」と明記されます。その他の理由としては、機関投資家や指数提供会社が設ける最低株価基準、極端に低い株価の銘柄に対する証券会社の取引制限、株価が高く見えることによる印象面の改善などがあります。

株式併合をしても、基礎となる事業は変わりません。そのため、株式併合自体は価値中立です。情報を含むのは、どの銘柄が株式併合の対象になるかという点です。典型的な対象は、すでに株価が1.00ドルの基準まで下落した銘柄です。

リバース・スプリットはどの程度一般的ですか?

株式分割は珍しいように感じられます。誰もが知る企業が一年か二年に一度、株式分割を発表すると、大きなニュースになります。しかし、記録が示す実態は異なります。

クエリ2026年に実施された米国株式分割:株式併合対株式分割
株式併合株式分割併合の分割比率
83018781.6
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    countIf(adjustment_type = 'reverse_split') AS reverse_splits,
    countIf(adjustment_type = 'forward_split') AS forward_splits,
    round(100.0 * countIf(adjustment_type = 'reverse_split')
        / greatest(countIf(adjustment_type IN ('reverse_split', 'forward_split')), 1), 1) AS reverse_pct_of_splits
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE toYear(execution_date) = 2026
  AND execution_date <= today()
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2026年に入ってから、米国市場では830件のリバース・スプリットに対し、187件のフォワード・スプリットが実施されました。実施された分割の81.6%はリバース・スプリットでした。2026年は例外ではありません。2019年以降の各年でも、件数は同様の傾向を示しています。

クエリ年別の株式併合対株式分割(2019年から現在まで)
株式併合株式分割併合/分割
2019606956.4
20206851175.9
20214911742.8
20226221304.8
20238371655.1
20248712573.4
202510382404.3
20268301874.4
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    toYear(execution_date) AS year,
    countIf(adjustment_type = 'reverse_split') AS reverse_splits,
    countIf(adjustment_type = 'forward_split') AS forward_splits,
    round(countIf(adjustment_type = 'reverse_split')
        / greatest(countIf(adjustment_type = 'forward_split'), 1), 1) AS reverse_per_forward
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE execution_date >= '2019-01-01'
  AND execution_date <= today()
GROUP BY year
ORDER BY year
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対象期間のすべての年で、リバース・スプリットがフォワード・スプリットを上回りました。2019年は606952021年は4911742026年は830187でした。フォワード・スプリット一件につき、リバース・スプリットは4.4件ありました。大きなニュースになるフォワード・スプリットは、企業アクションの予定表では例外であり、通常の事象ではありません。

分割の種類に関するデータ注記

企業アクションのデータフィードでは、調整の種類をリバース・スプリット、フォワード・スプリット、株式配当の三つに分類しています。有名な「分割」の一部は株式配当として実施されました。例えばNVIDIAの2021年の4-for-1分割です。ここでの件数には、リバース・スプリットまたはフォワード・スプリットと分類された記録だけを含めています。

最も一般的な株式併合比率は何ですか?

株式併合比率は切りのよい数字に集中します。比率は算術的な条件も満たす必要があります。0.10ドルの株価を1.00ドルまで引き上げるには、少なくとも10株を1株にまとめる株式併合が必要です。より大幅な併合なら、株価にさらなる余裕を持たせられます。以下は、旧株を新株一株にまとめる標準的な形式で数えた、2026年の分布です。

クエリ2026年に最も多い株式併合比率
比率株式併合
1-for-10172
1-for-2074
1-for-557
1-for-356
1-for-2539
1-for-434
1-for-3033
1-for-5033
1-for-1531
1-for-830
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    concat('1-for-', toString(split_from)) AS ratio,
    count() AS reverse_splits
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE adjustment_type = 'reverse_split'
  AND toYear(execution_date) = 2026
  AND execution_date <= today()
  AND split_to = 1
GROUP BY split_from
ORDER BY count() DESC, split_from ASC
LIMIT 10
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2026年に最も一般的な株式併合比率は1-for-10で、執行件数は172件です。切りのよい比率による併合が大半を占めます。旧株20株、30株、50株を一株にまとめるような大幅な併合も、多くの投資家の想定をはるかに上回る頻度で発生しています。

直近の株式併合の事例

以下の一覧には、記録上直近の12件の株式併合を、いずれも新株対旧株の比率で示しています。

クエリ記録上、最近実施された米国株式併合
execution_dateティッカー比率新株1株当たり旧株数
2026-09-04TANH1-for-5050
2026-09-04CLGN1-for-1010
2026-09-02BURU1-for-4040
2026-09-02VRHI1-for-2.52.5
2026-09-01LGCL1-for-125125
2026-09-01FGL1-for-100100
2026-09-01DBCCF1-for-1515
2026-09-01FEED1-for-1212
2026-09-01KAPA1-for-77
2026-09-01NIVF1-for-33
2026-08-31OMH1-for-5050
2026-08-31HCWC1-for-3535
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    execution_date,
    ticker,
    concat(toString(split_to), '-for-', toString(split_from)) AS ratio,
    round(split_from / split_to, 2) AS old_shares_per_new
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE adjustment_type = 'reverse_split'
  AND execution_date <= today()
  AND split_from > split_to
  AND ticker != 'SPCX'
ORDER BY execution_date DESC, split_from / split_to DESC, ticker ASC
LIMIT 12
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銘柄の多くは一般に広く知られた名称ではなく、株式併合を実施する銘柄は小型株に偏っています。併合比率にも大きなばらつきがあります。実施日の朝には、各銘柄が併合比率を乗じた価格で寄り付きます。未調整のデータフィードでは、これは一晩で株価が急騰したように見えます。相対出来高を確認すれば、実際の売買関心による値動きかどうかを見分ける手掛かりになります。また、株式併合の一括実施によって、こうした値動きが一つのセッション中にスクリーナー上へ分散して表示されることもあります。

リバース・ストックスプリットは良いのか悪いのか。実施後の値動きが示すこと

スプリット自体は、価値を変えません。この説明だけで十分かを検証するため、実際の期間内に実施されたすべてのリバース・スプリットを対象に、実施日の終値を記録します。そのうえで、同じ期間のS&P 500 ETFと比較しながら、各銘柄のその後の値動きを追跡します。

クエリその後の動き:株式併合後の中央値の変動とSPYの比較(4~9か月前に実施)
期間測定対象の分割株式の中央値(%)株式の絶対値中央値(%)SPYの中央値(%)乖離の中央値(%)分割日未満の割合
1 week after (5 sessions)314-7.77.70.2-865
1 month after (21 sessions)310-10.710.71.2-11.963.9
3 months after (63 sessions)301-22.622.67.7-30.467.4
各数値の背後にある正確なSQL
WITH cohort AS (
    SELECT ticker, min(execution_date) AS ex
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE adjustment_type = 'reverse_split'
      AND execution_date >= today() - INTERVAL 270 DAY
      AND execution_date <= today() - INTERVAL 120 DAY
      AND ticker != 'SPCX'
    GROUP BY ticker
),
bars AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d,
           toFloat64(argMax(close, window_start)) AS px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE (ticker IN (SELECT ticker FROM cohort) OR ticker = 'SPY')
      AND window_start >= today() - INTERVAL 275 DAY
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
series AS (
    SELECT ticker,
           arrayMap(x -> x.1, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS days,
           arrayMap(x -> x.2, arraySort(x -> x.1, groupArray((d, px)))) AS prices
    FROM bars
    GROUP BY ticker
),
spy AS (
    SELECT days AS spy_days, prices AS spy_prices
    FROM series
    WHERE ticker = 'SPY'
),
horizons AS (SELECT arrayJoin([5, 21, 63]) AS h),
fwd AS (
    SELECT c.ticker AS ticker,
           h.h AS h,
           indexOf(s.days, c.ex) AS i0,
           indexOf(spy.spy_days, c.ex) AS j0,
           (s.prices[i0 + h.h] / s.prices[i0] - 1) * 100 AS ret,
           (spy.spy_prices[j0 + h.h] / spy.spy_prices[j0] - 1) * 100 AS spy_ret
    FROM cohort AS c
    INNER JOIN series AS s ON s.ticker = c.ticker
    CROSS JOIN horizons AS h
    CROSS JOIN spy AS spy
    WHERE i0 > 0
      AND j0 > 0
      AND length(s.prices) >= i0 + h.h
      AND s.prices[i0] > 0
)
SELECT multiIf(h = 5, '1 week after (5 sessions)',
               h = 21, '1 month after (21 sessions)',
               '3 months after (63 sessions)') AS horizon,
       count() AS splits_measured,
       round(quantileDeterministic(0.5)(ret, cityHash64(ticker)), 1) AS median_stock_pct,
       round(abs(quantileDeterministic(0.5)(ret, cityHash64(ticker))), 1) AS median_stock_pct_abs,
       round(quantileDeterministic(0.5)(spy_ret, cityHash64(ticker)), 1) AS median_spy_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(ret, cityHash64(ticker))
             - quantileDeterministic(0.5)(spy_ret, cityHash64(ticker)), 1) AS median_gap_pct,
       round(100.0 * countIf(ret < 0) / count(), 1) AS pct_below_split_day
FROM fwd
GROUP BY h
ORDER BY h
自分で実行する

実施後一週間分の値動きが確認できるリバース・スプリット314件では、実施日の終値を基準とした中央値が7.7%下落しました。1カ月後の中央値は-10.7%、3カ月後は-22.6%でした。これに対し、同じ期間のS&P 500 ETFの中央値は7.7%で、差は-30.4ポイントでした。平均値を一部の大幅下落銘柄が押し下げただけでもありません。3カ月後に実施日の終値を下回っていた銘柄は、全体の67.4%に達しました。これは10銘柄中7銘柄を上回る割合です。

「良くも悪くもない」という説明では、この点が抜け落ちます。算術上は中立でも、その手法を選ぶ銘柄群は中立ではありません。数値を解釈する際には、二つの点に注意が必要です。実施日の株価は、すでに株式併合後の価格です。したがって、ここで示す値動きの中に、スプリット自体による倍率変化は含まれていません。また、この測定値には生存銘柄による上振れがあります。判定時点でも売買が成立している銘柄だけが集計対象となるためです。対象銘柄数は、1週間後の314から3カ月後には301へ減少します。脱落した銘柄については、次のパネルで確認します。

逆株式分割を実施した銘柄は上場廃止になるのでしょうか?

12~18カ月前に逆株式分割を実施し、その後一年分の取引データがある銘柄群を対象に、一年後の状況でティッカーを分類しました。対象は、分割前に通常取引時間中の売買が継続していたすべての企業です。

クエリ株式併合企業の1年後の状況(12~18か月前に実施)
1年後の結果企業数コホート比(%)
Still trading, no second reverse split13350.4
Still trading, split again in reverse6323.9
Stopped printing trades6825.8
各数値の背後にある正確なSQL
WITH cohort AS (
    SELECT ticker, min(execution_date) AS ex
    FROM global_markets.stocks_splits
    WHERE adjustment_type = 'reverse_split'
      AND execution_date >= today() - INTERVAL 540 DAY
      AND execution_date <= today() - INTERVAL 365 DAY
      AND ticker != 'SPCX'
    GROUP BY ticker
),
repeats AS (
    SELECT c.ticker AS ticker, count() AS later_reverse_splits
    FROM cohort AS c
    INNER JOIN global_markets.stocks_splits AS s ON s.ticker = c.ticker
    WHERE s.adjustment_type = 'reverse_split'
      AND s.execution_date > c.ex
      AND s.execution_date <= c.ex + INTERVAL 365 DAY
    GROUP BY c.ticker
),
bars AS (
    SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS d
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM cohort)
      AND (
            (window_start >= today() - INTERVAL 545 DAY AND window_start < today() - INTERVAL 360 DAY)
            OR window_start >= today() - INTERVAL 45 DAY
          )
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, d
),
status AS (
    SELECT c.ticker AS ticker,
           countIf(b.d < c.ex) AS pre_split_days,
           countIf(b.d >= today() - 45) AS recent_days,
           any(ifNull(r.later_reverse_splits, 0)) AS later_reverse
    FROM cohort AS c
    INNER JOIN bars AS b ON b.ticker = c.ticker
    LEFT JOIN repeats AS r ON r.ticker = c.ticker
    GROUP BY c.ticker
    HAVING pre_split_days > 0
)
SELECT multiIf(recent_days = 0, 'Stopped printing trades',
               later_reverse > 0, 'Still trading, split again in reverse',
               'Still trading, no second reverse split') AS outcome_one_year_on,
       count() AS companies,
       round(100.0 * count() / sum(count()) OVER (), 1) AS pct_of_cohort
FROM status
GROUP BY outcome_one_year_on
ORDER BY indexOf(['Still trading, no second reverse split',
                  'Still trading, split again in reverse',
                  'Stopped printing trades'], outcome_one_year_on)
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50.4%に当たる133社は、一年後も二度目の逆株式分割を実施せず、取引を継続していました。残りは、規模がほぼ同じ二つの失敗パターンに分かれます。23.9%(63社)は、12カ月以内に「もう一度」逆株式分割を実施しました。最初の株式併合では、株価を一年間しきい値以上に維持できなかったことになります。25.8%(68社)は、通常取引時間中の売買が完全に止まっていました。

「売買が止まった」という分類は、上場廃止の代理指標であり、届出に基づく判定ではありません。米国の取引所からOTC市場へ移った銘柄は、清算された銘柄と同じように、この取引所上場銘柄のデータから消えます。ここでは両者を区別していません。いずれの場合も、ティッカーは元の上場市場には残っていません。リターンのデータと合わせて見ると、逆株式分割銘柄の中央値は数カ月後に下落しており、約四分の一が一年以内に上場銘柄のデータから消えています。

一度のリバース・スプリットをセッションごとに追う

中央値では仕組みが見えにくいため、ここでは一銘柄を詳しく見ます。Asset Entities(ASST)の記録上、リバース・スプリットは2回あります。July 2024の1対5、続いてFebruary 6, 2026に実施された1対20です。

クエリASSTの記録上の株式併合履歴
execution_date比率月ラベル日付ラベルsplit_fromsplit_to
2024-07-021-for-5July 2024July 2, 202451
2026-02-061-for-20February 2026February 6, 2026201
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    execution_date,
    concat(toString(split_to), '-for-', toString(split_from)) AS ratio,
    concat(monthName(execution_date), ' ', toString(toYear(execution_date))) AS month_label,
    concat(monthName(execution_date), ' ', toString(toDayOfMonth(execution_date)), ', ',
           toString(toYear(execution_date))) AS date_label,
    split_from,
    split_to
FROM global_markets.stocks_splits
WHERE ticker = 'ASST'
  AND adjustment_type = 'reverse_split'
ORDER BY execution_date
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以下の価格パネルでは、二度目の株式併合を追います。対象期間は実施の五セッション前から、その後約三カ月までです。

クエリASST:1対20の株式併合前後の日次終値(実施日:2026-02-06)
69 rows (showing 20)
日付日付ラベル終値
2026-01-30January 30, 20260.81
2026-02-02February 2, 20260.72
2026-02-03February 3, 20260.68
2026-02-04February 4, 20260.59
2026-02-05February 5, 20260.49
2026-02-06February 6, 202611.92
2026-02-09February 9, 202610.14
2026-02-10February 10, 20269.18
2026-02-11February 11, 20268.09
2026-02-12February 12, 20267.7
2026-02-13February 13, 20268.31
2026-02-17February 17, 20268.18
2026-02-18February 18, 20268.06
2026-02-19February 19, 20268.12
2026-02-20February 20, 20268.15
2026-02-23February 23, 20267.36
2026-02-24February 24, 20267.16
2026-02-25February 25, 20268.54
2026-02-26February 26, 20268.2
2026-02-27February 27, 20267.94
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT
    toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS date,
    concat(monthName(date), ' ', toString(toDayOfMonth(date)), ', ', toString(toYear(date))) AS date_label,
    round(toFloat64(argMax(close, window_start)), 2) AS close
FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
WHERE ticker = 'ASST'
  AND window_start >= toDateTime('2026-01-30 00:00:00')
  AND window_start < toDateTime('2026-05-09 00:00:00')
  AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
       + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
GROUP BY date
ORDER BY date
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実施前最後の終値はFebruary 5, 2026の$0.49で、上場維持基準の$1.00を大きく下回っていました。実施当日の翌セッションの終値は$11.92でした。これは売買によるものではなく、20対1の株式併合だけによるものです。未調整のスクリーナーなら、一晩で20倍の「上昇」と表示されたでしょう。

その後の動きは、中央値が示す展開を予想させる一方、個別銘柄には異なる結果もあり得ることを示しています。三週間以内に、株価はFebruary 24, 2026の$7.16で引け、併合当日の終値を大きく下回りました。その後は持ち直し、パネルの最終時点ではMay 8, 2026に$15.92で引け、併合後の出発点を上回りました。一銘柄の結果は分布全体を示すものではありません。コホートの中央値は下落しましたが、この銘柄は下落しませんでした。したがって、上のパネルは中央値と比率として示しており、予測として示しているわけではありません。

よくある質問

併合は良いことですか、悪いことですか?

仕組み自体は中立です。株価は倍率分だけ上がり、株式数は同じ倍率で減るため、保有ポジションの価値は変わりません。重要なのは企業の属性です。4~9カ月前に併合を実施した銘柄では、実施日の終値と比べて3カ月後の中央値が22.6%下落していました。同じ期間のS&P 500 ETFの中央値は7.7%でした。これは銘柄群の傾向であり、個別株にそのまま当てはまるものではありません。

併合後、株価は通常下落しますか?

ここで測定した銘柄群では、下落するケースのほうが多くなっています。併合を実施した銘柄のうち、3カ月後に併合日の終値を下回っていた銘柄は67.4%で、下落率の中央値は-22.6%でした。この集計は、その時点でも取引が成立していた銘柄だけを対象としています。そのため、全体の母集団に比べて下落傾向を過小評価しています。

併合銘柄は上場廃止になりますか?

上場廃止になる銘柄もあります。12~18カ月前に併合を実施した企業のうち、1年後に上場市場で通常取引の約定が途絶えていた企業は25.8%でした。また、同じ12カ月以内に2回目の併合を実施した企業は23.9%でした。再度の併合を行わず、取引を継続していた企業は50.4%でした。

併合で損失が発生しますか?

併合の仕組み自体では発生しません。0.50ドルの株式100株は、5.00ドルの株式10株になっても、いずれも50ドルのポジションです。保有比率も変わりません。直接的に現金が発生するのは端株が生じる場合です。保有株数を併合比率で割り切れない場合、通常は余った端株が現金で支払われます。

1対10の併合とは何ですか?

10株が1株になります。株価は10倍になります。0.80ドルの株式を1,000株保有している場合、8.00ドルの株式100株となり、ポジションの価値は同じ800ドルです。2026年の記録では、最も一般的な併合比率は1-for-10で、実施件数は172でした。


上記の各パネルは、保存された検証可能なクエリです。監査するにはSQLを展開してください。Strasmore terminalでは、任意のティッカーについて同じ質問を分割履歴に対して確認できます。