Strasmore Research
学習 Matt Connor著者: Matt Connor ・更新: 2026-08-08

浮動株式数と発行済み株式数の違い

浮動株式数は公開市場で売買できる株式数で、発行済み株式数から固定保有分を差し引いた推計値です。低フロート銘柄の取引も解説します。

株式のフロートとは、公開市場で実際に売買できる株式数を指します。発行済み株式数から、インサイダー保有分、譲渡制限付き株式、その他の安定保有株など、自由に売買できない株式を差し引いたものです。発行済み株式数は企業が発行した株式の総数です。フロートはそのうち売買可能な部分であり、常に同数以下になります。多くの定義はここで終わりますが、本ページではさらに踏み込みます。各株式数の出所、どの程度の水準を「低フロート」と呼ぶのか、低フロート銘柄がどのように取引されるのかを説明します。

最初に重要な点があります。フロートは推計値であり、報告された数値ではありません。企業は四半期ごとにSEC提出書類で発行済み株式数を報告します。しかし、「フロート」を報告する提出書類上の項目はありません。データベンダーや指数プロバイダーは、それぞれどの保有分を固定保有とみなすかを判断してフロートを算出しており、結果は一致しません。当社のデータウェアハウスには、提出書類や上場記録に記載された株式数をそのまま収録していますが、フロートの項目はありません。

発行済み株式数と浮動株式数の違いとは

三つの株式数は階層を成しており、それぞれ上位の株式数の一部です。

  1. 授権株式数は、定款で認められた発行可能な株式数の上限です。株主総会の決議がなければ引き上げられません。
  2. 発行済み株式数は、発行済みで投資家が保有するすべての株式数です。インサイダー保有分も含みます。SEC提出書類に記載される株式数であり、時価総額と一株当たり利益の算定に使われます。
  3. 浮動株式数は、発行済み株式のうち公開市場で自由に売買できる株式数です。残りは、特定の日に売却できない、または現実的には売却しない保有者の手元にあります。

違いを一行で示すと、発行済み株式数は存在する株式数であり、浮動株式数は取引される株式数です。発行済み株式数は監査済みで提出書類に記載され、データソースが変わっても同一です。一方、浮動株式数は算定値であり、報告義務のある数値ではないため、ベンダーごとに異なります。時価総額には発行済み株式数を使い、指数の組入比率や低浮動株スクリーニングには浮動株式数を使います。

浮動株に含まれない株式は、よくある保有形態に集中しています。創業者や経営幹部の持ち分、IPO後のロックアップ期間中にある初期投資家の持ち分、通常は180日間のロックアップ期間中にある親会社の大口保有分、権利確定前の従業員向け株式などです。企業が自社株買いを行った株式は、発行済み株式数から完全に除外されます。株式分割では発行済み株式数と浮動株式数が同じ比率で増加し、株式併合では両方が同じ倍率で減少します。浮動株式数が発行済み株式数に対して変動する要因は別にあります。ロックアップ期間の終了やインサイダー売却は売買可能な株式を増やし、公募増資などの追加発行は新株を発行し、自社株買いは株式を市場から引き上げます。

発行済み株式数はどこから来るのか?SEC提出書類

発行済み株式数は、裏付けとなる記録を伴う報告事実です。すべての10-Kと10-Qには株式数が記載されています。表紙には基準日時点のスナップショットがあり、損益計算書には一株当たり利益の算定に使う基本株式数と希薄化後株式数が示されています。「希薄化後」には、オプション、ワラント、転換証券が株式に転換された場合に存在する株式が加わります。直近の四半期提出書類に基づく大型株三銘柄は次のとおりです。

クエリ直近の四半期損益計算書に基づく発行済み株式数:メガキャップ3社
ティッカー期間終了日提出日基本株式数(b)希薄化後株式数(b)
NVDAApr 26, 2026May 20, 202624.2924.39
AAPLDec 27, 2025Jan 30, 202614.7514.81
MSFTDec 31, 2025Jan 28, 20267.437.46
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT tk AS ticker,
       concat(formatDateTime(argMax(period_end, (filing_date, period_end)), '%b'), ' ', toString(toDayOfMonth(argMax(period_end, (filing_date, period_end)))), ', ', toString(toYear(argMax(period_end, (filing_date, period_end))))) AS period_ended,
       concat(formatDateTime(argMax(filing_date, (filing_date, period_end)), '%b'), ' ', toString(toDayOfMonth(argMax(filing_date, (filing_date, period_end)))), ', ', toString(toYear(argMax(filing_date, (filing_date, period_end))))) AS filed_on,
       round(argMax(basic_shares_outstanding, (filing_date, period_end)) / 1e9, 2) AS basic_shares_b,
       round(argMax(diluted_shares_outstanding, (filing_date, period_end)) / 1e9, 2) AS diluted_shares_b
FROM global_markets.stocks_income_statements
ARRAY JOIN tickers AS tk
WHERE tk IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA')
  AND timeframe = 'quarterly'
  AND filing_date <= '2026-07-10'
  AND basic_shares_outstanding > 0
  AND diluted_shares_outstanding > 0
GROUP BY tk
ORDER BY diluted_shares_b DESC
自分で実行する

上段を確認してください。NVDAの提出書類には、Apr 26, 2026終了四半期について、May 20, 2026提出時点で、基本株式数24.29十億株、希薄化後株式数24.39十億株と記載されています。AAPLは基本株式数14.75十億株、MSFT7.43十億株です。すべての数値は、日付入りの行に示された特定の提出書類までたどれます。SECの代表的な提出書類では、これらの書類を順に説明しています。これらの書類に浮動株数は記載されていません。成熟した大型株では、発行済み株式のほぼすべてが自由に売買されるため、浮動株数の推計値は発行済み株式数に近くなります。一方、新規上場銘柄では、両者に大きな差が生じます。

低フロート株とは何を指すのか

「低フロート」に公式な基準値はありません。そのため、この表現は簡単に使える一方、明確な定義が難しくなっています。発行済み株式数の分布を見れば、一定の目安を設定できます。米国上場企業のうち、直近の四半期報告書がある企業について、最新の普通株式数を集計すると、次のようになります。

クエリ直近の四半期提出書類がある全企業の発行済み株式数:パーセンタイル(百万株)
企業数P10株式数(m)P25株式数(m)中央値株式数(m)P75株式数(m)P90株式数(m)
61113.915.650.1148.2452.6
各数値の背後にある正確なSQL
WITH latest AS (
    SELECT tk AS ticker,
           argMax(basic_shares_outstanding, (filing_date, period_end)) AS shares
    FROM global_markets.stocks_income_statements
    ARRAY JOIN tickers AS tk
    WHERE timeframe = 'quarterly'
      AND filing_date >= '2025-10-01'
      AND filing_date <= '2026-07-10'
      AND basic_shares_outstanding > 0
    GROUP BY tk
)
SELECT count() AS companies,
       round(quantileDeterministic(0.10)(shares, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p10_shares_m,
       round(quantileDeterministic(0.25)(shares, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p25_shares_m,
       round(quantileDeterministic(0.50)(shares, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS median_shares_m,
       round(quantileDeterministic(0.75)(shares, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p75_shares_m,
       round(quantileDeterministic(0.90)(shares, cityHash64(ticker)) / 1e6, 1) AS p90_shares_m
FROM latest
自分で実行する

6111社の中央値は、発行済み株式数50.1百万株です。下位10%は3.9百万株以下、下位25%は15.6百万株以下で、上位10%は452.6百万株から始まります。通常、この表現が避けている答えは明確です。発行済み株式数が約15.6百万株未満の企業は、単一のインサイダー保有分を差し引く前から市場の最も薄い下位25%に位置し、実際のフロートはさらに少なくなります。スクリーニング基準はデータ提供会社によって異なります。厳格な基準では、この表の下位25%の範囲内、すなわち15.6百万株未満に線引きします。

低フロート株は本当に値動きが大きいのでしょうか

低フロート銘柄のスクリーニングが依拠する主張はこれです。そして検証できます。各企業を、直近に報告された発行済み株式数で分類します。そのうえで、2026年7月10日までの20セッションについて、各セッションの高値・安値の値幅を安値に対する比率で測定し、売買代金も確認します。株式数はフロートの代理指標であり、フロートそのものではありません。ただし、測定可能な指標です。

クエリ発行済み株式数階層別の日中高安値幅とドル出来高:米国普通株、通常取引時間、2026年6月11日〜7月10日
株式数区分企業数日中値幅中央値(%)日中値幅P90(%)日次売買代金中央値(m)
under 20M shares10934.8213.280.49
20-50M shares9713.949.64.89
50-200M shares15323.648.1619.94
200M-1B shares8042.727.0775.22
over 1B shares2211.684.6599.47
各数値の背後にある正確なSQL
WITH latest AS (
    SELECT tk AS ticker,
           argMax(basic_shares_outstanding, (filing_date, period_end)) AS shares
    FROM global_markets.stocks_income_statements
    ARRAY JOIN tickers AS tk
    WHERE timeframe = 'quarterly'
      AND filing_date >= '2025-10-01'
      AND filing_date <= '2026-07-10'
      AND basic_shares_outstanding > 0
    GROUP BY tk
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           toFloat64(max(high)) AS hi,
           toFloat64(min(low)) AS lo,
           toFloat64(argMax(close, window_start)) AS last_price,
           sum(toFloat64(volume) * toFloat64(close)) AS dollar_volume
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE window_start >= toDateTime('2026-06-11 09:30:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 9
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 16
      AND NOT (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = 9
               AND toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 30)
    GROUP BY ticker, session
    HAVING lo > 0 AND last_price >= 1
)
SELECT multiIf(l.shares < 20e6, 'under 20M shares',
               l.shares < 50e6, '20-50M shares',
               l.shares < 200e6, '50-200M shares',
               l.shares < 1000e6, '200M-1B shares',
               'over 1B shares') AS share_count_tier,
       uniqExact(d.ticker) AS companies,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * (hi - lo) / lo, cityHash64(d.ticker, d.session)), 2) AS median_daily_range_pct,
       round(quantileDeterministic(0.9)(100 * (hi - lo) / lo, cityHash64(d.ticker, d.session)), 2) AS p90_daily_range_pct,
       round(quantileDeterministic(0.5)(dollar_volume, cityHash64(d.ticker, d.session)) / 1e6, 2) AS median_daily_dollar_volume_m
FROM daily AS d
INNER JOIN latest AS l ON d.ticker = l.ticker
GROUP BY share_count_tier
ORDER BY min(l.shares)
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この段階表は単調で、通説が示す方向に並んでいます。発行済み株式数がunder 20M shares1093社では、日次の高値・安値の中央値が4.82%でした。一方、over 1B shares221銘柄では1.68%でした。段階が上がるごとに、通常の一日の値幅は縮小します。3.94%、3.64%、2.72%です。極端な値動きはさらに大きくなります。最も薄い層では、90パーセンタイルに当たる日の値幅が13.28%に達し、最大層の4.65%のおよそ3倍でした。

流動性の列は、その仕組みを示しています。最も薄い層では、1セッション当たりの株式売買代金の中央値が0.49百万ドルでした。最大層では99.47百万ドルでした。一日の需要がその厚みの一部にぶつかると、価格は次の売り手を探してさらに動きます。ただし、注意点があります。株式数が少ない企業は、小型企業や低価格銘柄と重なりやすいため、各層には複数の違いがあります。通常の出来高を大きく上回って取引される日、つまり相対出来高が示す日は、薄いフロートが試される日です。そして、値動きの鋭さは上にも下にも表れます。

IPOで浮動株はどのように生まれるのか

上場初日の浮動株は、通常、ある程度把握できる一つの数字から始まります。それは、公募で実際に売り出された株式数です。未売出しの株式、創業者保有株、従業員向け付与株式、ベンチャー投資家の保有株は、発行済みではあるものの、まだ取引できません。その大半にはロックアップが設定されています。これにより、IPOの記録は例外的な意味を持ちます。取引可能な株式数が最も明確な時点で、実際の浮動株を測定できるからです。上場記録には、売出し株式数と発行済み株式数が併記されています。その比率が、会社全体に占める浮動株の割合です。2026年上半期に実施された、1億ドル以上の米国普通株IPOでは(上半期のIPO一覧):

クエリ上場時の浮動株:公表された発行済み株式数に占める募集株式数、2026年上半期の米国IPO(1億ドル以上)
IPO件数公募比率中央値P25比率P75比率浮動株比率30%以下
3930.217.347.719
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT count() AS ipos,
       round(quantileDeterministic(0.5)(max_shares_offered / shares_outstanding, cityHash64(issuer_name)) * 100, 1) AS median_pct_offered,
       round(quantileDeterministic(0.25)(max_shares_offered / shares_outstanding, cityHash64(issuer_name)) * 100, 1) AS p25_pct,
       round(quantileDeterministic(0.75)(max_shares_offered / shares_outstanding, cityHash64(issuer_name)) * 100, 1) AS p75_pct,
       countIf(max_shares_offered / shares_outstanding <= 0.30) AS floated_30pct_or_less
FROM global_markets.stocks_ipos
WHERE listing_date >= '2026-01-01'
  AND listing_date <= '2026-06-30'
  AND ipo_status = 'history'
  AND currency_code = 'USD'
  AND security_type = 'CS'
  AND total_offer_size >= 100000000
  AND shares_outstanding > 0
  AND max_shares_offered > 0
  AND max_shares_offered < shares_outstanding
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39件の上場案件を測定したところ、売出し株式数の中央値は記録上の発行済み株式数の30.2%でした。上場時の浮動株は、会社の少数持分にとどまりました。中央の半分は17.3%から47.7%の範囲で浮動株を設定し、39件のうち19では浮動株比率が30%以下でした。新規上場企業の時価総額は、実際に取引される株式の価値の数倍に達することがあります。この差が、時価評価された浮動株と発行済み株式の違いです。上半期に測定した案件のうち、規模上位8件は次のとおりです。

クエリ2026年上半期の米国IPOで測定対象となった最大級8件:上場時の募集株式数と発行済み株式数
企業名上場済み公募株式数(m)発行済み株式数(m)公募株式比率
Innio N.V.2026-06-049075012
Madison Air Solutions Corp.2026-04-1682.7164.550.3
Fervo Energy Co.2026-05-1370261.326.8
Quantinuum Inc.2026-06-042831.489.3
Arxis Inc.2026-04-1640.560.966.5
X-Energy Inc.2026-04-2444.326416.8
Liftoff Mobile Inc.2026-02-0625.4172.414.7
Equipmentshare.Com Inc2026-01-2330.5213.714.3
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT issuer_name AS company,
       toString(listing_date) AS listed,
       round(max_shares_offered / 1e6, 1) AS shares_offered_m,
       round(shares_outstanding / 1e6, 1) AS shares_outstanding_m,
       round(100 * max_shares_offered / shares_outstanding, 1) AS pct_of_shares_offered
FROM global_markets.stocks_ipos
WHERE listing_date >= '2026-01-01'
  AND listing_date <= '2026-06-30'
  AND ipo_status = 'history'
  AND currency_code = 'USD'
  AND security_type = 'CS'
  AND total_offer_size >= 100000000
  AND shares_outstanding > 0
  AND max_shares_offered > 0
  AND max_shares_offered < shares_outstanding
ORDER BY total_offer_size DESC
LIMIT 8
自分で実行する

最大の測定案件では、Innio N.V.が記録上の750百万株のうち90百万株を売り出し、上場時の浮動株比率は12%でした。各行には二つの留意点があります。売出し株式数は各案件のレンジ上限であり、発行済み株式数は上場対象の一つの株式クラスだけを対象としています。そのため、複数議決権株式などを持つ会社では比率が高く見えることがあります。新たな浮動株が公開市場で取引され始めた事例については、SpaceXの2026年6月上場をご覧ください。

IPOの浮動株測定方法

集計の詳細:

クエリ2026年上半期の米ドル建て上場全件から測定対象まで
2026年上半期IPO件数大型普通株IPO件数両方の株式数があるものプレースホルダー行を除外測定対象IPO件数
1846040139
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT count() AS ipos_h1_2026,
       countIf(security_type = 'CS' AND total_offer_size >= 100000000) AS large_common_stock_ipos,
       countIf(security_type = 'CS' AND total_offer_size >= 100000000
               AND shares_outstanding > 0 AND max_shares_offered > 0) AS with_both_share_counts,
       countIf(security_type = 'CS' AND total_offer_size >= 100000000
               AND shares_outstanding > 0 AND max_shares_offered > 0
               AND max_shares_offered >= shares_outstanding) AS dropped_placeholder_rows,
       countIf(security_type = 'CS' AND total_offer_size >= 100000000
               AND shares_outstanding > 0 AND max_shares_offered > 0
               AND max_shares_offered < shares_outstanding) AS measured_ipos
FROM global_markets.stocks_ipos
WHERE listing_date >= '2026-01-01'
  AND listing_date <= '2026-06-30'
  AND ipo_status = 'history'
  AND currency_code = 'USD'
自分で実行する

上半期には、米ドル建ての上場案件が184件市場に登場しました。そのうち、1億ドル以上の普通株案件は60件で、株式数の両方を確認できた案件は40件でした。売出し株式数が発行済み株式数以上として記録された行は、仮置きデータとして除外しました(ここでは1件)。その結果、測定対象は39件となりました。株式数が欠落している案件は除外し、推測で補完していません。

ロックアップ満了で浮動株はどう変わるのか

ロックアップ満了は、上場間もない企業の浮動株が予定に沿って変化する最大の機会です。インサイダーやIPO前の投資家が売却できるようになり、発行済みではあるもののロックアップされていた株式が取引可能なプールに加わります。一般的な期間は一百八十日です。データ上の限界も明確です。ロックアップ満了日は、いかなる市場データフィードにも記録されていません。その情報は目論見書に記載され、段階的に解除されることも多く、前倒しで解除される場合もあります。測定できるのは、その日付の前後における市場の値動きです。2025年12月に上場し、百八十日目が2026年6月15日となったMedlineを事例にします。

クエリMedline (MDLN):180日目までの20セッションと、それ以降の全セッションの比較、通常取引時間の出来高と日中値幅
期間上場日公募株式数(m)セッション数最初のセッション最後のセッション1日当たり出来高中央値 m日中値幅中央値(%)
1. 20 sessions beforeDec 17, 2025248.420May 15Jun 128.614.53
2. from the 180-day markDec 17, 2025248.418Jun 15Jul 106.424.14
各数値の背後にある正確なSQL
WITH ipo AS (
    SELECT concat(formatDateTime(listing_date, '%b'), ' ', toString(toDayOfMonth(listing_date)), ', ', toString(toYear(listing_date))) AS listed_on,
           round(max_shares_offered / 1e6, 1) AS shares_offered_m
    FROM global_markets.stocks_ipos
    WHERE ticker = 'MDLN'
      AND ipo_status = 'history'
      AND listing_date >= '2025-12-01'
      AND listing_date <= '2025-12-31'
    LIMIT 1
),
daily AS (
    SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           toFloat64(max(high)) AS hi,
           toFloat64(min(low)) AS lo,
           sum(toFloat64(volume)) AS shares_traded
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MDLN'
      AND window_start >= toDateTime('2026-05-15 09:30:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-11 00:00:00', 'America/New_York')
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= 9
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 16
      AND NOT (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) = 9
               AND toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) < 30)
    GROUP BY session
    HAVING lo > 0
)
SELECT if(session < toDate('2026-06-15'), '1. 20 sessions before', '2. from the 180-day mark') AS window,
       any(listed_on) AS listed_on,
       any(shares_offered_m) AS shares_offered_m,
       count() AS sessions,
       concat(formatDateTime(min(session), '%b'), ' ', toString(toDayOfMonth(min(session)))) AS first_session,
       concat(formatDateTime(max(session), '%b'), ' ', toString(toDayOfMonth(max(session)))) AS last_session,
       round(quantileDeterministic(0.5)(shares_traded, cityHash64(session)) / 1e6, 2) AS median_daily_volume_m,
       round(quantileDeterministic(0.5)(100 * (hi - lo) / lo, cityHash64(session)), 2) AS median_daily_range_pct
FROM daily
CROSS JOIN ipo
GROUP BY window
ORDER BY window
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MedlineはDec 17, 2025に上場し、248.4百万株を公募しました。May 15からJun 12までの20セッションでは、1日当たりの出来高中央値が8.61百万株で、日中の高値・安値のレンジは4.53%でした。基準日からJul 10までの18セッションでは、出来高は6.42百万株、レンジは4.14%となり、いずれも低調でした。

この点は、よく語られる見方とは逆であるため、改めて考える価値があります。カレンダーから算出した日付はイベントそのものではありません。実際の満了は段階的に生じる可能性があり、すでに前倒しで実施されている場合もあります。インサイダーが売却しないこともあります。浮動株の変化は価格フィードではなく、開示書類に記載されます。カウントダウンではなく、目論見書を確認すべきです。

浮動株比率はなぜ指数ウエートに影響するのか

米国の主要な指数ファミリーは、一般投資家が売買できる株式だけを算入した、浮動株調整後の時価総額で構成銘柄のウエートを決めます。同じ時価総額の企業でも、一方の浮動株比率が低ければ、指数ウエートは大きく異なります。各指数提供会社は浮動株調整のルールを公表しており、これは銘柄の公式な浮動株に最も近い基準です。

株式浮動株式数に関するFAQ

浮動株式数と発行済み株式数の違いは何ですか?

発行済み株式数は、企業が発行し、投資家が保有するすべての株式数です。四半期ごとにSEC提出書類で報告されます。浮動株式数は、そのうち公開市場で自由に取引できる株式数です。発行済み株式数から、インサイダー保有株、譲渡制限株、その他の特定株主保有株を差し引いたものです。発行済み株式数は存在する株式数で、監査の対象となります。浮動株式数は実際に取引される株式数で、推計値です。規模は常に発行済み株式数以下です。

浮動株式数の少ない銘柄とは何ですか?

浮動株式数の少ない銘柄とは、自由に取引できる株式が少ない銘柄です。上場直後でロックアップ期間中のIPO銘柄、インサイダー保有比率が高い企業、小規模企業などが該当します。公式な基準値はありません。ただし、分布は目安になります。直近の四半期提出書類がある米国上場企業では、発行済み株式数の中央値が50.1百万株、下位四分位点が15.6百万株以下です。

浮動株式数の多い銘柄より、浮動株式数の少ない銘柄のほうが値動きは大きくなりますか?

2026年7月10日までの20セッションで測定すると、答えはイエスです。発行済み株式数が2,000万株未満の企業では、日中の高値と安値の差の中央値が4.82%でした。発行済み株式数が10億株を超える企業では1.68%でした。両者の間では、規模が一段上がるごとに差は縮小しました。最も浮動株式数が少ない層の一日当たり売買代金の中央値は0.49百万ドルでした。最大層は99.47百万ドルでした。

ロックアップ期間が終了すると、株価には何が起きますか?

インサイダーやIPO前の投資家が保有する株式は、売却可能になります。その結果、浮動株式数が増加します。これが実際の売買記録に表れるかは別の問題です。Medlineでは、180日目からの18セッションの一日当たり売買高の中央値が6.42百万株でした。180日目までの20セッションでは8.61百万株でした。実際のロックアップ終了日は目論見書で確認できます。


上記の各表は保存済みクエリです。各パネルの下にあるSQLを展開するか、Strasmore端末で任意のtickerについて同じ集計を取得してください。

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