【日経平均】一番相場が高い月、一番相場が低い月は何月？2000年からのデータを月ごとに分析してみる。
こんにちは。
今回は2000年からの日経平均のデータを月別で分析し、相場が高い月と低い月を見ていこうと思います。
まずは結論から。
・最大：4月 （平均比：+2.63%）
・最小：9月 （平均日：-2.09%）
※調査期間：2000年5月16日～2022年5月13日
※日経平均の価格を基準としているため、年毎にデータに反映される重みが異なります
月ごとのデータと考察
まずは月ごとの平均比を見てみましょう。
| 1月 | 2.15% |
| 2月 | 2.11% |
| 3月 | -3.49% |
| 4月 | -3.17% |
| 5月 | -4.57% |
| 6月 | -1.18% |
| 7月 | -2.94% |
| 8月 | -2.56% |
| 9月 | 2.23% |
| 10月 | -0.24% |
| 11月 | 5.41% |
| 12月 | 6.24% |
（すべての月を合わせた平均値と、対象月のみの平均値にどれだけ差があるかを示しています。）
今回計算対象とした2000年からの日経平均の推移も見てみます。
※データをもとに筆者がスプレッドシートで作成
数値としては「春～夏は相場が低い」「冬は相場が高い」ということが読み取れますね。
また、最も相場の大きい12月と最も相場の小さい5月は10%以上の差がありました。
ただし、ここで気になるのは「偶然10%の差があるだけ」という懸念です。
過去に1949年からの日経平均データで同様の検証をしてみましたが、その際の変動は今回の結果よりも圧倒的に小さいものでした。
スプレッドシートはセル範囲をランダムにする機能があるため、
これを使って日付部分のみをランダム化し、「ランダムな価格変化と比べて現実の相場はどのような特徴があるのか」を見ていきたいと思います。
これを5回繰り返した結果下記のようになりました。
| 1回目 | 2回目 | 3回目 | 4回目 | 5回目 | |
| 1月 | 0.36% | 0.89% | -2.76% | 0.82% | 2.24% |
| 2月 | -0.77% | -1.58% | -0.6% | -1.15% | -1.94% |
| 3月 | 0.67% | -1.57% | 1.52% | 1.44% | -1.33% |
| 4月 | 0.21% | 0.77% | -0.97% | 0.7% | 1.32% |
| 5月 | -1.22% | 1.69% | 3.05% | -0.78% | -1.08% |
| 6月 | -0.27% | -0.37% | 0.2% | 1.55% | 1.07% |
| 7月 | 2.48% | 0.54% | -1.38% | -1.44% | 2.7% |
| 8月 | 1.32% | -1.23% | 2.19% | -1.06% | -2.58% |
| 9月 | -2.94% | 2.28% | 1.16% | 0.26% | 1.93% |
| 10月 | -1.11% | -1.41% | -3.54% | -0.45% | -4.08% |
| 11月 | -0.51% | -2.11% | 1.31% | 0.86% | -0.11% |
| 12月 | 1.77% | 2.08% | -0.17% | -0.74% | 1.85% |
あくまで5回の試行ですが、明らかに実際の相場の方が値の上下が激しいですね。
実はこの結果、1949年～2022年の日経平均データで検証した時とは真逆だったりします。
2000年以降に関していえば、季節による価格変動が激しくなっていると言えそうです。
計算方法
今回の計算方法は「相場の値」を基準にして平均や比率を求めています。
そのため、相場が高い年ほど結果に強く反映されることになり、1年1年の重みは必ずしも同一ではありません。
重みが同じパターンについても今後計算してみたいですね。
実際に使用したツールや関数については、1949年から計算をした以下のページに載せてあります。
まとめ
今回は2020年からのデータを用いて、日経平均価格についての月ごとの傾向を見ていきました。
この記事が少しでもあなたのお役に立てていれば幸いです。
それではまた！
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日経平均推移のデータソース（※英語サイト）：
https://www.macrotrends.net/2593/nikkei-225-index-historical-chart-data
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