学習

著者: Matt Connor 2026-07-11 ・更新: 2026-09-27

株価はなぜ夜間にギャップアップ・ダウンするのか

株価のギャップアップ・ダウンを前日終値から午前9時30分の始値までで測定。SPYの夜間ギャップや月曜日に最大となる傾向、逆指値のリスクを解説します。

ギャップとは、あるセッションの株価終値と次のセッションの始値の差を指す。通常取引時間中の売買を挟まず、価格チャート上で株価が跳ぶ動きである。

株価が夜間に上方または下方へギャップするのには、構造的な理由がある。取引所のセッションは6.5時間だが、残る17.5時間にも企業決算、ニュース、海外取引、流動性の低い時間外取引の約定が発生する。これらがすべて、翌朝の寄り付きに一度に反映される。

このページはギャップを断定するのではなく、計測する。H1 2026のSPYの全セッション、指数と並べた身近な5銘柄、そして寄り付き前に形成を捉えた8％超の夜間変動を対象とする。

ギャップアップ、ギャップダウンとは

ギャップアップは、当日の始値が前日の通常取引終値を上回ることです。ギャップダウンは、下回ることを指します。ここでいう始値は、寄り付きオークションによって決まる東部時間午前9時30分の価格です。寄り付きオークションでは、夜間に積み上がった注文を集め、一つの価格で約定させます。前日の終値からこのオークションまでの間も、時間外取引とプレマーケット取引では実際の売買が成立します。ただし、通常取引の出来高に比べるとごく小規模です。そのため、公式の始値は市場全体の需給が初めて反映される価格であり、ギャップもこの価格を基準に測定します。

価格発見が完全に止まることはありません。指数先物はほぼ終日取引され、ニューヨーク市場が休んでいる間も海外市場が水準を形成し、プレマーケット取引は東部時間午前4時から始まります。午前9時30分のオークションは、何もないところから価格を推測するものではありません。夜間の取引市場ですでに描かれた水準を確認し、正式な始値として確定させる役割を担います。

通常のオーバーナイト・ギャップはどの程度か

2026年上期のSPY（S&P 500 ETF）の全セッションを、オーバーナイト（前日終値から寄り付きまで）と日中（寄り付きから引けまで）の値動きに分解すると、次のようになります。

クエリSPY、2026年上半期：平均絶対値オーバーナイトギャップ対平均絶対値日中変動

セッション数	平均絶対値オーバーナイトギャップ率	平均絶対値日中変動率	0.5%以上のギャップ
123	0.45	0.53	41

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT count() AS sessions,
       round(avg(abs(100 * (rth_open - prior_close) / prior_close)), 2) AS avg_abs_overnight_gap_pct,
       round(avg(abs(100 * (rth_close - rth_open) / rth_open)), 2) AS avg_abs_intraday_move_pct,
       countIf(abs(100 * (rth_open - prior_close) / prior_close) >= 0.5) AS gaps_of_half_pct_or_more
FROM (SELECT day, rth_open, rth_close, lagInFrame(rth_close) OVER (ORDER BY day) AS prior_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS rth_open,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS rth_close
        FROM (
            SELECT window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= '2025-12-29 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY day
    ))
WHERE day >= '2026-01-01' AND prior_close > 0 AND isFinite(prior_close)

自分で実行する

123セッションにおけるSPYのオーバーナイト・ギャップの平均絶対値は0.45%だった。これに対し、寄り付きから引けまでの値動きの平均絶対値は0.53%だった。取引できない時間帯に生じる値動きが、その後の取引可能な一日の値動き全体とほぼ同じ大きさだった。0.5％以上のギャップは41回発生し、およそ3セッションに1回の頻度だった。

月曜日は株価の窓がより大きく開くのか？

月曜日の寄り付きには、週末を挟むことで通常の17.5時間ではなく65時間にわたり同じ値動きの要因が作用するという見方があります。これは検証可能です。2024年1月から2026年6月までのSPYの全セッションを曜日別に分類し、平均絶対ギャップと90パーセンタイルを算出しました。90パーセンタイルは、10回に1回しか上回らないギャップの大きさを示します。（月曜日が祝日の場合、週末のギャップは火曜日の寄り付きに持ち越され、火曜日に分類しています。）

クエリSPYの曜日別オーバーナイトギャップ：全セッション、2024年1月から2026年6月まで

曜日	セッション数	平均絶対値ギャップ率	絶対値ギャップ率P90
Monday	119	0.52	1.11
Tuesday	131	0.36	0.73
Wednesday	127	0.39	0.92
Thursday	123	0.45	0.91
Friday	125	0.39	0.88

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'][dow] AS weekday,
       count() AS sessions,
       round(avg(abs(gap_pct)), 2) AS avg_abs_gap_pct,
       round(quantileDeterministic(0.9)(abs(gap_pct), toUInt64(toYYYYMMDD(day))), 2) AS p90_abs_gap_pct
FROM (
    SELECT day, toDayOfWeek(day) AS dow,
           100 * (rth_open - prior_close) / prior_close AS gap_pct
    FROM (
        SELECT day, rth_open, lagInFrame(rth_close) OVER (ORDER BY day) AS prior_close
        FROM (
            SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
                   argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS rth_open,
                   argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS rth_close
            FROM (
            SELECT window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
                FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
                WHERE ticker = 'SPY'
                  AND window_start >= '2023-12-28 04:00:00'
                  AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
            )
            GROUP BY day
        )
    )
    WHERE day >= '2024-01-01' AND prior_close > 0 AND isFinite(prior_close)
)
WHERE dow <= 5
GROUP BY dow
ORDER BY dow

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この見方はデータによって裏付けられます。119回の月曜日における平均絶対ギャップは0.52%で、5曜日の中で最大でした。これに対し、火曜日は0.36%、水曜日は0.39%、木曜日は0.45%、金曜日は0.39%でした。極端な値では、週末の影響がより明確に表れます。月曜日のギャップの90パーセンタイルは1.11%で、火曜日は0.73%でした。この効果は実在しますが小幅です。月曜日の寄り付きは分布の幅が広いだけで、別種の値動きになるわけではありません。また、ここから方向性は分かりません。

2026年上期の最大ギャップ

上期におけるSPYの夜間ギャップ上位六つと、その後の当日の値動きです。

クエリSPYの2026年上半期オーバーナイトギャップ上位六つ：同日の始値から終値までの変動

セッション	オーバーナイトギャップ率	残り時間変動率
April 8, 2026	2.6	-0.08
March 3, 2026	-1.65	0.77
March 23, 2026	1.47	-0.41
January 20, 2026	-1.46	-0.57
June 23, 2026	-1.42	-0.02
June 15, 2026	1.38	0.37

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT concat(monthName(day), ' ', toString(toDayOfMonth(day)), ', ', toString(toYear(day))) AS session,
       round(100 * (rth_open - prior_close) / prior_close, 2) AS overnight_gap_pct,
       round(100 * (rth_close - rth_open) / rth_open, 2) AS rest_of_day_pct
FROM (SELECT day, rth_open, rth_close, lagInFrame(rth_close) OVER (ORDER BY day) AS prior_close
    FROM (
        SELECT toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
               argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS rth_open,
               argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS rth_close
        FROM (
            SELECT window_start, open, close,
                   toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                   AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
            FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
            WHERE ticker = 'SPY'
              AND window_start >= '2025-12-29 04:00:00'
              AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
        )
        GROUP BY day
    ))
WHERE day >= '2026-01-01' AND prior_close > 0 AND isFinite(prior_close)
ORDER BY abs(overnight_gap_pct) DESC, day
LIMIT 6

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最大のギャップはApril 8, 2026に発生しました。SPYは前日終値から2.6%離れた水準で寄り付き、その後、始値から終値まで-0.08%動きました。当日の価格調整はすべて最初の通常取引時間の売買前に起きています。ギャップから得られる実務上の教訓は、市場が自分の売買なしに価格を改定する可能性があるということです。

ストーリーのない数字は、半分しか意味を持ちません。4月7日の引けから4月8日の寄り付きまでに公開された、SPYに関連するすべてのヘッドラインです。

クエリSPYの2026年上半期最大のオーバーナイトギャップ中に報じられたニュース

ET公表時刻	出典	見出し
Apr 08 03:28	Benzinga	Dow Jones Surges Over 2% On US-Iran Ceasefire As Bullish April Seasonality Kicks
Apr 08 08:58	Benzinga	Stock Market Today: S&P 500, Nasdaq Futures Surge As Trump Declares Ceasefire On

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT formatDateTime(toTimeZone(published_utc, 'America/New_York'), '%b %d %H:%i') AS et_published,
       JSONExtractString(toString(publisher), 'name') AS source,
       substring(title, 1, 80) AS headline
FROM global_markets.stocks_news
WHERE published_utc >= toDateTime('2026-04-07 16:00:00', 'America/New_York')
  AND published_utc < toDateTime('2026-04-08 09:30:00', 'America/New_York')
  AND has(tickers, 'SPY')
ORDER BY published_utc
LIMIT 10

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取引終了後の時間帯に、二つのヘッドラインが伝わりました。いずれも米国とイランの停戦に関するもので、Apr 08 03:28 ETとApr 08 08:58 ETにタイムスタンプが付いています。市場が閉じている寄り付き前の時間帯でした。ギャップは、取引できない時間帯に届いたニュースを価格に反映した記録です。

個別株は指数より大きくギャップを形成するのか？

指数ETFは数百社を保有するため、夜間に発生した個別銘柄のサプライズが一部相殺されます。単一銘柄にはその緩衝材がありません。SPYと、同じセッションにおける代表的な五銘柄を比較します。

クエリティッカー別オーバーナイトギャップ、2026年上半期：平均絶対値ギャップと最大ギャップ

ticker	セッション数	平均絶対値ギャップ率	最大ギャップ率	最大ギャップ日
SPY	123	0.45	2.6	April 8, 2026
KO	123	0.42	5.41	April 28, 2026
AAPL	123	0.53	2.82	May 1, 2026
MSFT	123	0.89	-8.66	January 29, 2026
NVDA	123	0.99	3.6	April 8, 2026
TSLA	123	1.05	4.97	April 8, 2026

各数値の背後にある正確なSQL

SELECT ticker,
       count() AS sessions,
       round(avg(abs(gap_pct)), 2) AS avg_abs_gap_pct,
       round(argMax(gap_pct, (abs(gap_pct), day)), 2) AS biggest_gap_pct,
       concat(monthName(argMax(day, (abs(gap_pct), day))), ' ', toString(toDayOfMonth(argMax(day, (abs(gap_pct), day)))), ', ', toString(toYear(argMax(day, (abs(gap_pct), day))))) AS biggest_gap_day
FROM (
    SELECT ticker, day, 100 * (rth_open - prior_close) / prior_close AS gap_pct
    FROM (
        SELECT ticker, day, rth_open,
               lagInFrame(rth_close) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY day) AS prior_close
        FROM (
            SELECT ticker, toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS day,
                   argMinIf(toFloat64(open), window_start, rth) AS rth_open,
                   argMaxIf(toFloat64(close), window_start, rth) AS rth_close
            FROM (
                SELECT ticker, window_start, open, close,
                       toTimeZone(window_start, 'America/New_York') >= toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 09:30:00'), 'America/New_York')
                       AND toTimeZone(window_start, 'America/New_York') < toDateTime(concat(toString(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))), ' 16:00:00'), 'America/New_York') AS rth
                FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
                WHERE ticker IN ('SPY', 'KO', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA')
                  AND window_start >= '2025-12-29 04:00:00'
                  AND window_start < '2026-07-01 08:00:00'
            )
            GROUP BY ticker, day
        )
    )
    WHERE day >= '2026-01-01' AND prior_close > 0 AND isFinite(prior_close)
)
GROUP BY ticker
ORDER BY indexOf(['SPY', 'KO', 'AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA'], ticker)

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二つの列は分けて読んでください。通常の夜間の値動きでは、想定どおりの順位になります。Teslaの平均は1.05%、Nvidiaは0.99%で、SPYの0.45%を上回りました。一方、Coca-Colaの平均は0.42%で、指数を下回っています。安定した消費関連の大型株は、多くの夜間取引で値動きが小さい銘柄です。

差が大きく表れるのは、テールの列です。SPYの上半期最大のギャップは2.6%（April 8, 2026）でした。これに対し、五つの個別株はいずれも上回りました。Coca-Colaは5.41%、Appleは2.82%、Nvidiaは3.6%、Teslaは4.97%、そして最大だったMicrosoftは-8.66%をJanuary 29, 2026に記録しました。個別株は平均的な夜間取引で常に指数より騒がしいわけではありません。しかし、最悪の夜には指数を大幅に上回る値動きになります。

寄り付き前にギャップ形成を観察する

MicrosoftのJanuary 29, 2026ギャップを振り返る。前営業日の終値は$481.72だった。その後に発生した材料は市場の引け後に織り込まれ、東部時間午前4時のプレマーケット開始時点で、価格の見直しはすでに完了していた。

クエリMSFT：2026年1月29日のギャップ形成過程、30分刻みのプレマーケット区分

ET時刻	価格	前日終値	前日終値比率	前日終値からの下落率	株数（千）	累積株数（百万）	通常出来高累積比率
04:00	454	481.72	-5.75	5.75	128	0.13	0.11
04:30	451.32	481.72	-6.31	6.31	137	0.26	0.23
05:00	450.2	481.72	-6.54	6.54	191	0.46	0.4
05:30	449.13	481.72	-6.77	6.77	111	0.57	0.5
06:00	448.85	481.72	-6.82	6.82	118	0.68	0.61
06:30	446.2	481.72	-7.37	7.37	264	0.95	0.84
07:00	447.77	481.72	-7.05	7.05	342	1.29	1.14
07:30	449.22	481.72	-6.75	6.75	305	1.6	1.41
08:00	448.86	481.72	-6.82	6.82	1010	2.61	2.31
08:30	448.59	481.72	-6.88	6.88	597	3.2	2.84
09:00	439.74	481.72	-8.71	8.71	1660	4.86	4.31

各数値の背後にある正確なSQL

WITH day_vol AS (
    SELECT sum(toFloat64(volume)) AS rth_vol
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MSFT'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-29 09:30:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-01-29 16:00:00', 'America/New_York')
),
prior AS (
    SELECT round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS prior_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MSFT'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-28 09:30:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-01-28 16:00:00', 'America/New_York')
),
buckets AS (
    SELECT toStartOfInterval(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'), INTERVAL 30 minute) AS bucket,
           round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS price,
           sum(toFloat64(volume)) AS shares
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MSFT'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-29 04:00:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-01-29 09:30:00', 'America/New_York')
    GROUP BY bucket
)
SELECT formatDateTime(bucket, '%H:%i') AS et_time,
       price,
       (SELECT prior_close FROM prior) AS prior_close,
       round(100 * (price - (SELECT prior_close FROM prior)) / (SELECT prior_close FROM prior), 2) AS vs_prior_close_pct,
       round(abs(100 * (price - (SELECT prior_close FROM prior)) / (SELECT prior_close FROM prior)), 2) AS pct_below_prior_close,
       round(shares / 1000) AS shares_thousands,
       round(sum(shares) OVER (ORDER BY bucket) / 1000000, 2) AS cum_shares_millions,
       round(100 * sum(shares) OVER (ORDER BY bucket) / (SELECT rth_vol FROM day_vol), 2) AS cum_pct_of_regular_volume
FROM buckets
ORDER BY bucket

自分で実行する

最初のプレマーケット区間である東部時間04:00には、すでに$454で取引が成立していた。前営業日終値を5.75%下回る水準で、128千株が取引された。その後の5時間は方向感なく推移した。最後のプレマーケット区間（東部時間09:00）には、価格は終値を8.71%下回る水準にあり、公式の寄り付きは-8.66%となった。これは、夜間に取引された4.86百万株が決めた水準と、丸め誤差の範囲内だった。

最後の列に注目してほしい。プレマーケット全体の取引量は、通常取引時間に取引される量の4.31%にすぎなかった。この規模のギャップは、薄商いの時間帯にわずかな取引量で「価格付け」され、9時30分に市場全体によって「確認」される。この薄商いが、寄り付き前後にspreadが最も広がる理由である。

オプション市場がその夜に織り込んでいた値動き

オプションは、実際に起きる前の値動きを市場がどう予想していたかを示します。ストラドルは、同じ行使価格・満期のコールとプットを組み合わせたポジションです。満期までに株価がどちらの方向へ動くと市場が見込んでいるかを、おおむねそのコストが示します。1月28日の取引終了前15分間に提示され、2日後に満期を迎えるMicrosoftのアット・ザ・マネー近辺のストラドルは、次の通りでした。

クエリギャップ前日の引け時点のMSFTストラドル価格：2026年1月28日、1月30日満期

権利行使価格	コール中間値	プット中間値	ストラドルコスト	予想変動率
$477.5	15.2	10.67	25.87	5.37
$480	13.8	11.95	25.75	5.35
$482.5	12.62	13.07	25.69	5.33
$485	11.47	14.42	25.89	5.37

各数値の背後にある正確なSQL

WITH prior AS (
    SELECT round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS prior_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'MSFT'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-28 09:30:00', 'America/New_York')
      AND window_start < toDateTime('2026-01-28 16:00:00', 'America/New_York')
),
quotes AS (
    SELECT toFloat64(substring(ticker, 14, 8)) / 1000 AS strike,
           substring(ticker, 13, 1) AS cp,
           round(argMax((bid_price + ask_price) / 2, sip_timestamp), 2) AS mid
    FROM global_markets.cache_options_quotes
    WHERE ticker LIKE 'O:MSFT260130%'
      AND sip_timestamp >= toDateTime('2026-01-28 15:45:00', 'America/New_York')
      AND sip_timestamp < toDateTime('2026-01-28 16:00:00', 'America/New_York')
      AND bid_price > 0
      AND ask_price > 0
    GROUP BY ticker
)
SELECT concat('$', toString(strike)) AS strike_price,
       maxIf(mid, cp = 'C') AS call_mid,
       maxIf(mid, cp = 'P') AS put_mid,
       round(maxIf(mid, cp = 'C') + maxIf(mid, cp = 'P'), 2) AS straddle_cost,
       round(100 * (maxIf(mid, cp = 'C') + maxIf(mid, cp = 'P')) / (SELECT prior_close FROM prior), 2) AS implied_move_pct
FROM quotes
WHERE abs(strike - (SELECT prior_close FROM prior)) <= 5
GROUP BY strike
HAVING countIf(cp = 'C') > 0 AND countIf(cp = 'P') > 0
ORDER BY strike

自分で実行する

481.72の終値に最も近い行使価格の$482.5は、ペアで$25.69で取引を終えました。これは株価の5.33%に相当し、1晩ではなく、丸2セッション分の想定値動きでした。実際の夜間ギャップは-8.66%に達しました。オプション市場が示していた水準を、その夜の値動きが上回ったのです。隣接する行使価格も（$477.5では5.37%、$485では5.37%）、同じ見方を示していました。したがって、これは一つの異常な気配ではなく、市場のコンセンサスでした。

ギャップをまたいでオプションを保有する場合、二つの仕組みが作用します。市場が閉まっている間、オプション価格は再評価されません。一方で、時間の経過はロング・プレミアムに不利に働きます。そして値動き全体が、寄り付きの約定価格に反映されます。イベントが終わると、不確実性が消え、その分だけ価格からも剥落します。発表の翌朝にはインプライド・ボラティリティが急低下するため、方向を正しく予想していても、ロング・オプションで損失が出ることがあります。満期までの日数が、これら二つの影響の大きさを左右します。

ギャップの種類：チャートパターンの用語

トレーダーは、より長期的な値動きの中でギャップがどこに位置するかによって名称を付けます。名称は事後的な説明であり、いずれも予測ではありません。

コモン（エリア）ギャップ：特別なニュースがなく、通常の値幅の中で発生する小幅なギャップです。SPYで半パーセント未満のギャップの大半がこれに当たります。
ブレークアウェイ・ギャップ：価格がレンジから上放れ・下放れする、または長期間意識されてきた水準を突破する際に発生するギャップです。通常は出来高を伴います。
ランナウェイ（コンティニュエーション）ギャップ：トレンドの途中で、株価がそれまでの方向に動き続ける形で発生するギャップです。
エグゾースション・ギャップ：トレンドと同じ方向に発生するものの、上昇または下落が終盤に差しかかった局面で現れるギャップです。その後、価格は反転します。当日はランナウェイ・ギャップと見分けがつかず、後のデータによってのみ区別できます。

最後の二つについては、これが実情です。名称はその後の値動きによって決まるため、リアルタイムで判断できるものではありません。

注文に対するギャップの意味

ギャップの中では通常取引時間の売買が成立しない。そのため、注文には三つの影響が生じる。

逆指値注文では、逆指値価格で損失を止められない。 株価がトリガー価格に達するか、それを通過すると、逆指値注文は成行注文になる。株価が50ドルで引け、44ドルで寄り付いた場合、48ドルの逆指値注文は寄り付きで発動し、44ドル近辺で約定する。ギャップが逆指値価格を一気に飛び越えるためだ。逆指値注文が保証するのは「注文を試みること」であり、価格水準ではない。逆指値・指値注文なら受け入れる価格に上限を設けられるが、まったく約定しないリスクがある。
市場のブレーキはギャップではなく、取引停止である。 Limit up-limit down（LULD）バンドは、株価が直近の平均価格から一定の割合を超えて約定するのを制限する。多くの銘柄では5％または10％で、低価格銘柄は幅が広い。寄り付きと引けでは幅が倍になり、バンドの外で値動きが続くと5分間の取引停止が発動する。市場全体のサーキットブレーカーは、S&P 500が前日終値から7％下落するとレベル1、13％下落するとレベル2として、すべての取引を停止する。20％下落するとレベル3となり、その日の取引を終了する。これらはいずれもギャップを防ぐものではない。取引再開後の値動きを制御する仕組みである。
「ギャップを埋める」とは説明であり、予定ではない。 トレーダーは、株価が前日終値まで戻るときに、ギャップが「埋まった」と表現する。どの時間軸でも、ギャップが必ず埋まるとは限らない。SPYでこの半年間に最大だったギャップの日は、寄り付き後にわずか-0.08%動いた。ギャップは埋まらず、反落もなく、新たな価格水準へ移行しただけだった。

オーバーナイト取引と日中取引は、統計的に異なる市場である。そのため、月次リターンの測定方法も、オーバーナイトの急変を含めるかどうかで答えが変わる。

FAQ

株価が夜間にギャップアップまたはギャップダウンする理由は何ですか？

市場は24時間のうち17.5時間閉まっていますが、情報の流れは止まりません。決算は取引終了後に発表され、ニュースは取引開始前に伝わり、海外市場は夜間も取引を続けます。寄り付きオークションでは、蓄積した注文が一つの価格で約定します。前日終値からの乖離がギャップです。

夜間のギャップはどの程度の頻度で発生しますか？

ごく一般的です。2026年上期、SPYの夜間ギャップの平均絶対値は0.45%で、123セッションの41が前日終値から少なくとも0.5％離れて寄り付きました。個別株ではさらに大きくなります。Teslaの平均は1.05%でした。

株価は月曜日により大きくギャップしますか？

わずかに、はい。2024年1月から2026年6月まで、SPYの月曜日の平均ギャップ絶対値は0.52%で、平日の中で最大でした。火曜日は0.36%でした。週末によって市場の休場時間は増えますが、方向性が決まるわけではありません。

ギャップは必ず埋まりますか？

いいえ。「ギャップは必ず埋まる」というのは相場の俗説です。数時間以内に埋まるギャップもあれば、前日終値を二度と付けないギャップもあります。ギャップが埋まる確率を示す統計は、過去のセッションの説明であり、次のセッションに対するルールではありません。

株価がギャップダウンした場合、ストップロスはどうなりますか？

寄り付きでストップ注文が発動し、市場で提示される価格で約定します。その価格はストップ価格を大きく下回る可能性があります。ギャップの間には注文を受ける取引がないためです。

上記の数値はすべて保存済みクエリです。Strasmoreターミナルでは、各パネルのSQLを展開するか、任意の銘柄の月次リターンを夜間と日中の値動きに分解できます。

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