著者: Days to coverとは？空売り比率の解説
Days to cover（ショートカバー日数）は、空売り残高を1日の平均売買高で割った指標です。決済に要する日数を表します。
Days to cover（ショート・カバー日数）は、空売り残高を1日平均売買高で割ったものです。これは、すべての空売りポジションを買い戻すのに、その銘柄の全取引量で何日分が必要かを示します。この指標はshort interest ratio（空売り比率）とも呼ばれ、両者は同じ意味です。これは、決済（エグジット）までの流動性に対して、空売りポジションがどれほど密集しているかを示す標準的な指標です。本ページでは、最新の取引所報告データを用い、この指標の読み方、注目する投資家、およびこの指標では判別できない点について解説します。
Days to cover（ショートカバー日数）の計算方法
報告されたショートインタレスト（現在空売りされている全株式数）を、その銘柄の1日平均出来高で割って算出します。例えば、空売り残高が2,000万株で、1日の出来高が1,000万株の銘柄の場合、days to coverは2.0日となります。この数値は「時間」の目安です。空売り勢が通常の1日分の出来高分をすべて買い戻して決済する場合、どれくらいの時間を要するかを示しています。実際の決済はこれほど単純には進みませんが、この比率は比較に有用です。10日という数値は、1日の数値よりもはるかに買い戻しが集中していることを意味します。
2026年6月30日の決済に基づく、よく知られた4つの銘柄：
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND ticker IN ('AAPL', 'GME', 'MU', 'TSLA')
ORDER BY ticker価格水準ではなく、形状に注目してください。AAPLの空売り残高は140.5百万株で、GMEの55.9百万株の2倍以上ですが、days to coverはわずか1.73です。1日の出来高が81.1百万株であるため、この空売りポジションは取引量に対して極めて小規模です。対照的なのがGMEです。空売り残高はより少ないものの、1日の出来高が5.2百万株であるため、days to coverは10.75日となります。2021年のショートスクイーズを引き起こした銘柄は、今回も買い戻しが集中しています。生のショートインタレストは株式数を表し、days to coverは「決済にかかる時間」を表します。
高いDays to Cover（カバーまでの日数）の定義とは？
市場全体と比較します。6月30日の決済時点における、すべての流動性の高い銘柄（1日平均出来高が500万株以上）を対象としています。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT multiIf(days_to_cover <= 1, '1 (the reported floor)',
days_to_cover < 2, '>1 to 2 days',
days_to_cover < 5, '2 to 5 days',
days_to_cover < 10, '5 to 10 days',
'10+ days') AS bucket,
count() AS names
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND avg_daily_volume >= 5000000
AND days_to_cover IS NOT NULL
GROUP BY bucket
ORDER BY min(days_to_cover)大半は低い数値です。323の銘柄が報告されている下限値を示し、188の銘柄が1日から2日の間に位置しています。流動性の高い銘柄の多くは、2セッション以内に空売りポジションを解消できる計算です。2日から5日の範囲には340の銘柄が含まれます。それ以上の数値になると、数は急激に減少します。5日から10日の範囲は91、10日以上はわずか5です。5日は珍しく、2桁の数値は極めて稀です。
データに関する注意点：このフィードでは比率の下限を1.0としています。そのため、実際の計算値が0.5日となるメガキャップ銘柄であっても、1.0と表示されます。「1」は「1日以下」と読み替えてください。
小型株において高いDays to Coverは正常か？
分母は出来高であるため、流動性の低い銘柄では、流動性の高い銘柄なら容易に吸収できるポジションでも、混雑しているように見えることがあります。決済ファイルを4つの出来高ティアに分割することで、流動性と混雑を区別できます。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT multiIf(avg_daily_volume < 1000000, 'under 1M shares/day',
avg_daily_volume < 5000000, '1M to 5M',
avg_daily_volume < 20000000, '5M to 20M',
'20M+ shares/day') AS adv_tier,
count() AS names,
if(count() < 1000,
toString(count()),
concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_fmt,
round(min(days_to_cover), 2) AS lowest_reported,
round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 2) AS median_days_to_cover,
round(countIf(days_to_cover >= 5) / count() * 100, 1) AS pct_above_5_days,
round(countIf(days_to_cover = 1) / count() * 100, 1) AS pct_at_floor
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND days_to_cover IS NOT NULL
AND avg_daily_volume > 0
GROUP BY adv_tier
ORDER BY min(avg_daily_volume)出来高が増えるにつれて、5日を超える銘柄の割合は減少します。1日あたりの出来高が100万株未満の16,020銘柄のうち23.9%、1M–5Mティアで19.1%、5M–20Mティアで12.1%、そして最も出来高の多い220銘柄のうちわずか3.6%です。6日という数値はマイクロキャップでは一般的ですが、1日2,000万株を取引する銘柄では極めて異例です。
ただし、低出来高ティアの両端は分かれています。100万株未満の銘柄の46.5%が下限値ちょうどを記録しています。これは、極めて少ない出来高に対して極めて少ない空売り残高であることを意味し、中央値が1.21日へと押し下げられています。これは2.77である1M–5Mティアを下回ります。下限値はすべてのティアで見られます。各ティアで報告された最低値は1です。
現在、どの銘柄に注文が集中しているか？
この比率は、スクリーニングに活用できます。流動性が高く（1日の平均出来高が500万株以上で、薄い板による誤差がないもの）、最新の決済データに基づく、最も注文が集中している銘柄は以下の通りです。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT ticker,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND avg_daily_volume >= 5000000
AND days_to_cover IS NOT NULL
AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker ASC
LIMIT 12MPT がリストのトップで、期間は 16.93 日です。1日の出来高が 8.2 百万株に対し、138.1 百万株の空売りがあります。12 の銘柄すべてが 8.39 日を超えており、GMEもその一つです。注目すべき点は、大型株が含まれていないことです。この集中は、中型株および高流動性の中小型株に発生しています。これは 空売り残高の多い銘柄 のスクリーンに表示される銘柄群です。これらのリストを現在のポジションとして読み解く前に、後述するデータの鮮度に関する注意点を確認してください。
分母と分子の両方が変動する
多くの解説者が見落としがちな点として、分母の方が変動しやすいという性質があります。決算発表、指数への採用、あるいはSNSでの拡散などにより、空売りポジションが全く解消されなくても、出来高の急増によってDays to cover（ショートカバーまでの日数）が半分になることがあります。逆に、出来高が減少すると、新規の空売りがなくても比率は上昇します。2021年のGMEのショートスクイーズは、その典型的な例です。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT settlement_date,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
round(max(days_to_cover) OVER (ORDER BY settlement_date), 2) AS peak_days_to_cover,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
AND settlement_date >= '2020-06-30'
AND settlement_date <= '2021-01-29'
ORDER BY settlement_date最初の決済時点では、54.6 million株の空売りに対し、1日平均出来高はわずか3.2 million株であり、17.03 days to coverでした。その後、比率は25.82 daysまで上昇しました。チャートを見ると、空売りポジションがほとんど動いていない間、秋の間を通じて比率は一桁から二桁の間で変動しています。そしてスクイーズが発生しました。2021年1月29日の決済時、1日平均出来高は96.8 million株へと急増し、Days to coverは1（最低値）を記録しました。その時点でも21.4 million株の空売りが残っていました。一部の空売りポジションは解消されましたが、比率の急落は、主に分母の変動によるものです。
Days to cover と float に対する空売り比率の比較
もう一つの混雑指標は、float に対する空売り比率です。これは、1日の出来高ではなく、流通株式数で割った空売り株数を示します。float に対する比率は、所有株のうちどれだけが空売りされているかを測定します。一方、days to cover は、決済（エグジット）の難易度を測定します。これらは同じ銘柄に対しても異なる評価を下します（以下の分母はファンダメンタルズのスナップショットに基づく発行済株式総数です。真の float は内部者保有や制限付き株式を除外するため、ベンダーが算出する float 比率はより高い数値になります）：
各数値の背後にある正確なSQL
WITH share_counts AS (
SELECT ticker,
argMax(market_cap / price, date) AS shares_outstanding,
argMax(date, date) AS as_of
FROM global_markets.stocks_ratios
WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'GME')
AND market_cap > 0
AND price > 0
GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(si.short_interest / sc.shares_outstanding * 100, 2) AS pct_of_shares_out,
round(si.days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
formatDateTimeInJodaSyntax(sc.as_of, 'MMMM d, yyyy') AS share_count_as_of
FROM global_markets.stocks_short_interest AS si
INNER JOIN share_counts AS sc ON sc.ticker = si.ticker
WHERE si.settlement_date = '2026-06-30'
ORDER BY pct_of_shares_out DESC発行済株式数に対する比率（July 14, 2026 時点の株数）で順位を付けると、GME が 12.45% で首位となり、days to cover でも 10.75 で首位です。その後、両指標の評価は分かれます。MU は空売り比率（2.8%）で2位ですが、days to cover では 1 という最下位に位置しています。これは、同社の株の多くが空売りされており、かつ出来高が十分にあるため、決済に1日しかかからないことを意味します。AAPL はその逆です。6銘柄の中で空売り比率は 0.96% と最も低いですが、1.73 日という days to cover により、中位に位置しています。2つの指標により、「最も混雑している」銘柄の回答が2つ存在することになります。
Days to coverの利用目的とその手法
空売り勢の決済規模の判断。 空売りポジションの真のリスクは、価格変動だけでなく「出口の広さ」にあります。Days to coverが10日間の銘柄において、全員が同時に決済を試みると、通常の価格帯では買い戻しを吸収できません。そのため、ポジション規模はそれに応じて縮小されます。
スクイーズの兆候を探るスクリーニング。 モメンタム・トレーダーは、上記のパネルのようなスクリーニングを行います。高いDays to coverを条件とし、取引可能な流動性でフィルタリングすることで、急騰が既存の空売りポジションの買い戻しを誘発する銘柄を探します。彼らがスクリーニングしているのは、イベントそのものではなく、その「前提条件」です。
リスク管理部門による混雑状況の把握。 ファンドはポートフォリオ全体でこの指標を追跡します。複数のポジションが他者の「混雑した空売り」と重なっている場合、個別の銘柄チャートには現れない相関的な決済リスクが発生します。このリスクは、Days to cover、daily short volume、および借入コストによって測定されます。
高いDays to coverはショートスクイーズを予測するか？
いいえ。Days to coverは混雑状況を示すものであり、予測するものではありません。スクイーズは貸株プロセスを通じて発生します。株の借入コストが上昇し、貸し手が株の返却を要求します。ブローカーは市場価格でポジションを決済するバイインを発行し、価格上昇に伴いショートポジションの維持コストが上がるため、マージン担当者が追加担保を要求します。流動性の低い市場でショートセラーが買い戻しを行うことで価格がさらに上昇し、次のサイクルが始まります。Days to coverは、その買い注文の列の長さを測定する指標です。誰かがその扉を開けるかどうかについては何も示しません。
今回の決済時点の91の流動性銘柄のDays to coverは5日から10日の間で、5は10日を超えていました。これほど高い数値がニュースになるスクイーズを引き起こすことは稀です。高いDays to coverは一般的ですが、スクイーズは一般的ではありません。また、この比率は遅行指標でもあります。GMEの数値は、スクイーズの最中であった2021年1月29日の決済時点で、すでに1日まで低下していました。
データの鮮度はどの程度か？
Days to cover（空売り残高のカバー日数）は、日次統計ではありません。Short interest（空売り残高）は証券取引所によって月に2回報告されます。また、そのデータは対象となる決済日から大幅に遅れて届きます。
各数値の背後にある正確なSQL
SELECT settlement_date,
formatDateTimeInJodaSyntax(settlement_date, 'MMMM d, yyyy') AS settlement_label,
formatDateTime(toDate(min(_ingest_time)), '%Y-%m-%d') AS arrived_in_warehouse,
dateDiff('day', settlement_date, toDate(min(_ingest_time))) AS lag_days,
count() AS names_reported,
if(count() < 1000,
toString(count()),
concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_reported_fmt
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= '2026-03-01'
AND settlement_date <= '2026-06-30'
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date8 決済分が4ヶ月にわたって報告されます。月に2回であり、毎日更新されるわけではありません。22,207 決済分を対象とした2026年6月30日のファイルは、決済日から11日後に公開されました。March 13, 2026 のファイルは19日を要しました。あらゆるウェブサイトに掲載されている「現在の」Days to cover（ここに記載されているすべての数値を含む）は、1〜数週間前のポジションを記録したものです。なぜ空売り残高は2週間前のものなのか では、そのスケジュールについて解説しています。
FAQ
Days to cover（買い戻し日数）の目安となる数値は？
公式な基準はありません。市場の分布を参考にしてください。2026年6月30日の決済時点において、323の銘柄は報告された下限である1日、91は5日から10日、5は10日を超えていました。出来高の規模と比較することも重要です。出来高が100万株未満の銘柄のうち、5日を超えるものは23.9%であり、最も取引量の多い銘柄では3.6%でした。
Days to coverはショート・インタレスト・レシオと同じですか？
はい。どちらも「空売り残高を平均出来高で割る」という一つの計算式に基づいています。ソースによってはSIRと略されることもあります。ベンダーによって平均に用いる出来高の期間が異なるため、サイトによって比率がわずかに異なる場合があります。
Days to coverが高いとショートスクイーズが発生しますか？
いいえ。これは日々の出来高に対して空売りがどれほど密集しているかを示すものであり、前提条件であって予測ではありません。スクイーズは、借入コスト、株の強制返還、買い戻し、マージンコールによって発生します。高いDays to coverを示す銘柄は、実際にスクイーズが発生する銘柄よりもはるかに多く存在します。例えばGMEの比率は、スクイーズの最中であった2021年1月29日の決済時点で、すでに1日まで低下していました。
Days to coverは毎日更新されますか？
いいえ。空売り残高は月に2回報告され、公開にはタイムラグがあるため、Days to coverの更新はおよそ2週間ごとです。2026年3月から6月にかけて8回の決済がありました。6月30日のファイルは、決済から11日後にこの倉庫に届きました。
空売り筋が買い戻しを行わなくても、Days to coverは低下しますか？
はい、常に起こり得ます。出来高が急増すると分母が大きくなり、空売りポジションに変化がなくても比率は低下します。GMEは2021年1月29日の決済時点で、21.4百万株の空売り残高がありながら、1日のDays to coverを記録しました。この大幅な低下の主な要因は、空売りの解消ではなく、スクイーズによる膨大な出来高です。
上記の数値はすべて、取引所が報告する空売り残高ファイルに基づく保存されたクエリです。各パネルのSQLを展開するか、Strasmoreターミナルを使用してウォッチリストのDays to coverを取得してください。