正則化PCAで米国→日本の業種モメンタムを捉える — 時差を利用したクロスマーケット戦略

Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 +0000

米国市場の業種別リターンから翌日の日本市場を予測する — そんな論文の解説が X で話題になっていました。ポイントは「正則化 PCA（主成分分析）」によるノイズ除去です。本記事ではこの手法の仕組みと、なぜ通常の PCA より優れた結果を出せるのかを整理します。

基本アイデア：時差を利用した業種間伝播

米国市場が夜に動き、数時間後に日本市場が開く。同業種のリターンは国をまたいで伝播する傾向がある — この「時差」を収益機会として捉えるのが基本的な発想です。

具体的には、米国の 11 業種の当日リターンから、日本の 17 業種の翌日リターンを予測します。

分析対象は 日米の業種別 ETF です。

米国市場の終値で確定した情報が、翌朝の日本市場の寄付きから日中にかけて反映される — この「リード・ラグ仮説」を ETF の日次リターンデータで検証する構成です。

業種別 ETF の価格データは誰でも無料で入手できます。

米国の業種 ETF（SPDR Select Sector シリーズ）

XLK（テクノロジー）、XLF（金融）、XLE（エネルギー）など 11 セクターの ETF が上場しています。Yahoo Finance や Google Finance で日次データを取得可能です。

日本の業種 ETF（TOPIX-17 業種別シリーズ）

NEXT FUNDS TOPIX-17 シリーズ（野村アセットマネジメント）など、17 業種に対応する ETF があります。JPX（日本取引所グループ）や Yahoo!ファイナンスで取得できます。

Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 +0000

Python基礎から機械学習、ディープラーニング、LLM/RAG開発、MLOpsまで。6ヶ月でAIエンジニアになるための学習ロードマップを、MIT・Stanford・Harvardの無料コースで構成。