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著者: Matt Connor 2026-07-11 ・更新: 2026-08-02

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9時30分の始値までの差として解説します。SPYの夜間ギャップ、月曜に広がる傾向、逆指値のリスクを紹介します。

ギャップとは、あるセッションの終値と次のセッションの始値の差です。通常取引時間中の売買を挟まず、価格チャート上で急に動くことを指します。

株価が夜間に上昇または下落してギャップを形成するのは、構造的な理由があります。取引所のセッションは6.5時間ですが、残りの17.5時間にも決算、ニュース、海外市場の取引、薄商いの時間外取引が発生します。それらがすべて、翌朝の始値に一度に反映されます。

このページはギャップを断定するのではなく、計測します。対象は、2026年上半期の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過程を捉えた8％超の夜間変動1件です。

ギャップアップまたはギャップダウンとは

ギャップアップとは、当日の始値が前日の通常取引終了時の終値を上回ることです。ギャップダウンとは、それを下回ることです。ここでいう始値は、寄り付きオークションで決まる東部時間午前9時30分の価格です。このオークションでは、夜間に滞留した注文を集約し、単一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にも、時間外取引とプレマーケット取引では実際の約定が発生します。ただし、通常取引時間中と比べて出来高は一部にとどまります。そのため、公式の始値は市場全体の注文が初めて本格的に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されます。

価格発見が完全に止まることはありません。指数先物はほぼ一日中取引され、ニューヨーク市場が休場している間も海外市場が水準を形成します。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分までに、オークションは水準を推測するのではなく、夜間の取引市場がすでに描いた水準を追認します。

通常のオーバーナイトギャップの大きさは？

SPY（S&P 500 ETF）について、2026年上期の各セッションを、オーバーナイト（前日終値から寄り付きまで）と日中（寄り付きから終値まで）の変動に分けています。

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と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のオーバーナイトの平均絶対ギャップは0.45%でした。寄り付きから終値までの平均絶対変動は0.53%でした。取引できない時間帯の急変は、その後の取引可能な一日の全変動に近い大きさです。0.5％以上のギャップは41回発生し、およそ三セッションに一回の割合でした。

月曜日は株価のギャップが大きくなりやすいですか？

月曜日の寄り付きには、週末の休場時間が17.5時間ではなく65時間にわたって同じ値動きの要因を引き延ばす、という見方があります。この経験則は検証できます。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です。（月曜日が祝日の場合、その週末のギャップは火曜日の寄り付きに現れるため、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〜2026年6月

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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この経験則はデータでも確認できます。月曜日の平均絶対ギャップは、119回の月曜日で0.52%でした。5曜日の中で最も大きく、火曜日の0.36%、水曜日の0.39%、木曜日の0.45%、金曜日の0.39%を上回りました。裾野では、週末の影響がより明確に表れます。月曜日の90パーセンタイル・ギャップは1.11%で、火曜日の0.73%に対して大きくなりました。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、ここから方向性までは分かりません。

2026年上期の最大ギャップ

上期におけるSPYの夜間ギャップの大きい六件と、その後の各日の値動きです。

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：同日の寄り付きから引けまでの変動も表示

セッション	オーバーナイトギャップ率	残り時間の変動率
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%離れて寄り付き、その後、始値から終値まで-0.08%動きました。その日の値動きの大半は、最初の通常取引時間の取引が始まる前に発生しました。ギャップから得られる実務上の教訓は、市場が「あなた抜きで」価格を再評価できるということです。

背景のない数字は、数字の半分にすぎません。4月7日の引けから4月8日の寄り付きまでに公表された、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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取引時間外に二つのヘッドラインが流れました。いずれも米国とイランの停戦に関するもので、市場が閉じている時間帯、寄り付き前に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するのか？

指数ETFは数百社を保有するため、各銘柄の夜間サプライズが一部相殺されます。単一銘柄にはこのクッションがありません。SPYと並べた代表的な五銘柄を、同じセッションで比較します。

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一つ

ticker	セッション数	平均絶対値ギャップ率	最大ギャップ率	最大ギャップの日付
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。典型的な夜の順位は、想像どおりです。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、指数を下回りました。安定した消費関連の大型株は、ほとんどの夜間において値動きの小さい銘柄です。

クッションが消えるのは、テールの列です。SPYの半年間で最大のギャップは2.6%（April 8, 2026）でした。これに対し、五つの個別株はすべてそれを上回りました。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%（January 29, 2026）でした。個別株は平均的な夜に、必ずしも指数より騒がしいわけではありません。しかし、最悪の夜の値動きははるかに大きくなります。

寄り付き前にギャップが形成される過程を見る

MicrosoftのJanuary 29, 2026ギャップを振り返ります。前セッションは$481.72で引けました。その後に出た材料は、取引終了後の市場に織り込まれました。米東部時間午前4時のプレマーケット開始時には、価格の見直しはすでに完了していました。

クエリMSFT：2026年1月29日のギャップ形成過程、30分間隔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（千株）	累積株数（百万株）	通常出来高に占める累積比率
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

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最初のプレマーケット区間である米東部時間04:00には、すでに$454で取引されていました。前日終値を5.75%下回る水準で、128千株の出来高でした。その後の5時間は方向感なく推移しました。最終プレマーケット区間（米東部時間09:00）には、価格は終値を8.71%下回っていました。正式な寄り付きは-8.66%となり、これは夜間に4.86百万株の取引が織り込んだ水準と、丸め誤差ほどしか違いませんでした。

最後の列に注目してください。プレマーケット全体の出来高は、通常取引で売買される量の4.31%にすぎませんでした。この規模のギャップは、薄い夜間取引で「価格付け」され、午前9時30分に市場全体によって「確認」されます。この薄商いが、寄り付き前後にスプレッドが最も広がる理由です。

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、実際に起きる前の市場予想を示します。ストラドルとは、同じ権利行使価格と満期日のコールとプットを組み合わせたポジションです。その価格は、おおむね満期までに株価がどちらの方向へ動くと市場が見ているかを示します。Microsoftのアット・ザ・マネー近辺のストラドルは、1月28日の取引終了前15分間に提示され、two days laterに満期を迎えるものでした。

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日期限

権利行使価格	コール・ミッド	プット・ミッド	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の終値に最も近い権利行使価格の$482.5は、ペアで$25.69、株価の5.33%で取引を終えました。これは一晩ではなく、two full sessionsの値動きとして織り込まれた価格です。実際の夜間ギャップは-8.66%でした。オプション市場には予想値があり、その夜の値動きはそれを上回りました。隣接する権利行使価格も一致していました（5.37%は$477.5、5.37%は$485）。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、重要な仕組みが二つあります。市場が閉まっている間、オプションは再評価されません。一方で、買い持ちしているオプションのプレミアムには時間経過による減価が進みます。そして値動き全体が寄り付きの約定に反映されます。イベントが通過すると、不確実性も価格から消えます。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、オプションの買いで損失が出ることがあります。満期までの日数によって、これら二つの影響の大きさが決まります。

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どの位置にギャップがあるかで分類します。名称は説明的なもので、事後的に付けられます。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、通常のレンジ内で発生する小幅なギャップです。SPYの0.5％未満のギャップの大半がこれに当たります。
ブレイクアウェイ・ギャップ：価格がレンジを抜ける、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（継続）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際に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、上昇または下落の一巡局面で現れ、その後に価格が反転するギャップです。当日はランナウェイ・ギャップと見分けがつきません。後から得られるデータによってのみ区別できます。

最後の二つが示す重要な点は、名称がその後の値動きに左右されることです。そのため、リアルタイムで分類することはできません。

ギャップが注文に及ぼす意味

通常取引時間中にギャップの範囲内で取引が成立しないことから、三つの結果が生じます。

ストップ注文は、ストップ価格で損失を止めません。 株価がトリガー価格以上で取引されると、ストップ注文は成行注文になります。株価が50ドルで引けて44ドルで寄り付いた場合、48ドルのストップ注文は寄り付きで発動し、44ドル近辺で約定します。ギャップがストップ価格を飛び越えたためです。ストップ注文が保証するのは「執行の試み」であり、価格水準ではありません。ストップリミット注文なら受け入れる価格に上限を設けられますが、まったく約定しないリスクがあります。
市場のブレーキになるのはギャップではなく、取引停止です。 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推移することを制限します。大半の銘柄では5%または10%で、低価格銘柄では幅が広く、寄り付きと引けでは二倍になります。バンドの外で値動きが続くと、5分間の取引停止が発動します。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%（Level 1）または13%（Level 2）下落すると全銘柄の取引を停止し、20%下落すると（Level 3）その日の取引を終了させます。これらはいずれもギャップを防ぎません。取引再開後の動きを管理する仕組みです。
「ギャップを埋める」は説明であり、予定ではありません。 株価が前日終値に戻ると、トレーダーはギャップが「埋まった」と表現します。どの時間軸でも、ギャップが必ず埋まることを義務付けるものはありません。SPYの今年上半期最大のギャップ日は、寄り付き後わずか-0.08%動いただけでした。ギャップは埋まらず、反落もなく、新たな水準に移行しました。

オーバーナイトと日中取引は、統計的に異なる市場です。そのため、オーバーナイトの急変を含めるかどうかによって、月次リターンの測定方法が答えを変える理由もここにあります。

FAQ

株価が夜間に上昇または下落してギャップを形成するのはなぜですか？

市場は24時間のうち17.5時間、取引を停止しています。しかし、その間も情報は途切れません。決算は取引終了後に発表され、ニュースは取引開始前に報じられ、海外市場は夜通し取引されます。寄り付きのオークションでは、蓄積した注文が一つの価格で約定します。前日終値との差がギャップです。

夜間ギャップはどの程度の頻度で発生しますか？

極めて頻繁です。2026年上半期、SPYの夜間ギャップの平均絶対値は0.45%で、123セッションのうち41が前日終値から少なくとも0.5％離れて始まりました。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なギャップを形成しますか？

やや大きくなります。2024年1月から2026年6月までのSPYの月曜日の平均絶対ギャップは0.52%で、平日の中で最大でした。火曜日は0.36%です。週末によって取引停止時間は長くなりますが、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、取引上の俗説です。数時間以内に埋まるギャップもあれば、前日終値を二度と試さないギャップもあります。ギャップ埋めの統計は、過去のセッションの説明であり、次のセッションに関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ことがあります。ギャップの間には、それを埋める取引が存在しないためです。

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、各パネルの下にあるSQLを展開するか、任意のティッカーの月間変動を夜間と日中に分けて確認できます。

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