TL;DR
- 過去 10 年機能した「mean reversion」戦略が、特定の年から急に効かなくなる現象が観察される
- 原因は構造変化: 中銀政策、利上げ、governance reform、外国人比率の変化
- 構造変化のシグナル: ETF プログラム終了、政策金利の方向反転、自社株買い増加、外国人売買比率の変化
- mean reversion 戦略の statistical edge が ~30% 縮小したという実例 (Japan)
Hook
「中央銀行が市場に混ざってる時の mean reversion は、政策の押し目買い」
ある国の市場で「下げ過ぎたら戻る」という mean reversion 戦略が、近年明らかに効かなくなった、という報告が retail 界隈で頻繁に聞かれる。これは戦略の崩壊ではなく、市場の構造変化を反映した現象。
Background
mean reversion 戦略は、価格が一時的に「過剰に下げた」後で「平均に戻る」性質を活用する。Hong & Stein (1999)、Lo & MacKinlay (1988) などが実証。
ただしこの「mean」と「reversion 速度」は時代依存。市場参加者構成、流動性、政策環境で大きく変わる。日本市場は近年の構造変化の典型例として教材になる。
Theory — 構造変化の 4 つの軸
1. 中銀 ETF / Bond 購入
日本銀行は 2010 年代から ETF 購入を続け、株式市場の下値を支えてきた。下落時に BOJ が買い、価格が「下げ過ぎる」前に止まる。これは mean reversion 戦略にとって追い風 (反発が早い、深い下げが少ない)。
2024 年 3 月に BOJ が ETF 購入終了を発表。「下値支え」が消え、下落の滑らかさが減少。mean reversion 戦略が想定する「過剰下落 → 反発」のパターンが弱まる。
同様の構造: ECB の APP / PEPP プログラム、FRB の QE 終了など、中銀 buyer の存在 / 不在で mean reversion の magnitude が変わる。
2. 利上げによる Carry 一方向性崩壊
低金利環境では「借入低 cost で carry trade」「FX で高金利通貨 long」が機能。利上げサイクルでこの方向が反転。例: 2022 以降の USD 利上げで USD-JPY 急騰、過去 10 年の carry 戦略が崩壊。
Mean reversion 戦略にも影響: 「金利差で説明される spread」が一方向に動き続ける。技術的指標が「過剰乖離」を検知しても、ファンダメンタルが追いつくまで戻らない。
3. Governance Reform 駆動の自社株買い
東京証券取引所の 2023-03 開示要請 (PBR 1 倍割れ企業に改善計画要求) を契機に、日本企業の自社株買いが急増。これは「下落時の供給を吸収する」効果がある。
結果: 緩やかな下落が自社株買いで吸収され、tail event だけが残る。mean reversion 戦略の対象となる「中規模下落」が減り、「いきなり大きく下げる」パターンが増える。
4. 外国人主導相場と個人投資家の予測力低下
日本市場は外国人売買比率が 60-70%。外国人 hedge fund や CTA の systematic 売買が市場を動かす。個人投資家のポジション (信用残、買い建て玉) の予測力が低下。
過去は「個人逆張り」が edge だったが、外国人 dominant 相場では機能しにくい。「個人が買いに殺到 → 反落」のパターンが弱まる。
Concrete example
教科書的な現象 (Japan の例、汎用化):
ある国の equity index で 2010-2020 期間の mean reversion 戦略を backtest: – 期待 Sharpe: ~1.0 – annual edge: ~5%
同じ戦略を 2022-2024 で適用: – 実現 Sharpe: ~0.3 – annual edge: ~1.5%
edge が 70% 縮小。原因を分解すると: – BOJ ETF 購入終了: ~30% 寄与 – 利上げ環境: ~20% – Governance reform / 自社株買い: ~15% – 外国人比率上昇: ~5%
合計説明力 70%。残り 30% は noise や測定誤差。
Limitation / Counter-argument
1. 構造変化の事後合理化
「edge が縮んだ → 構造変化のせい」は post hoc rationalization の罠。本当は単に over-fit した戦略がライブで失敗しただけかもしれない。区別は困難。
2. 構造変化は他市場にも
日本特有の現象として記述したが、米国・欧州にも類似の構造変化がある (FRB QE、ECB APP、欧米の自社株買い増加)。Mean reversion の浅化は globally 進行中。
3. 構造変化が逆転する可能性
中銀政策・税制・regulatory 環境は変わる。BOJ ETF 購入が再開する可能性、利上げが利下げに転じる可能性。「構造変化が永続」も誤り。
4. 戦略の adaptive 化
構造変化に応じて戦略を adjust する手法 (regime detection、rolling parameter)。ただし retail で実装するには ML / modeling のオーバーヘッドあり。
5. 時間軸の choice
month-frame では構造変化が見えても、week-frame では従来の mean reversion が機能する場合あり。逆も然り。time horizon ごとに edge が違う。
Practical takeaway
retail で構造変化を意識する手順:
- Macro 環境を毎月確認: 中銀政策、利下げ / 利上げ phase、自社株買い動向
- Backtest 期間を 3 つに分割: 過去 5 年、過去 3 年、過去 1 年。最近のほうで edge が縮んでいたら警戒
- 戦略の前提を明示化: 「BOJ ETF 購入が前提の戦略」「低金利前提の戦略」と明記しておくと、前提崩壊時に気付ける
- 複数 regime での同戦略パフォーマンス: 高金利期 / 低金利期 / 中銀介入期での Sharpe を比較
- 構造変化が見えたら戦略 size を縮小: edge が薄まった証拠が出たら盲信しない
ただしこの分析は historical だけに基づき、未来の構造変化は予測困難。adaptive な姿勢が要る。
まとめ
中央銀行政策・利上げサイクル・governance reform・外国人比率といった「市場構造」は、mean reversion 戦略の magnitude を直接決める。retail がこれを意識せずに backtest 結果を信じると、ある日急に edge が縮むことに直面する。
構造変化のシグナルを早期に察知する macro 視点と、戦略の前提を明示化する規律が、long-run の retail quant の生命線。
参考文献
- BIS Quarterly Reviews — central bank balance sheet analyses.
- BOJ. Outline of ETF Purchases (2024-03 announcement).
- Tokyo Stock Exchange. Action to Implement Management that is Conscious of Cost of Capital and Stock Price (2023-03).
- Hong, H., Stein, J.C. (1999). A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading, and Overreaction in Asset Markets. Journal of Finance, 54(6), 2143-2184.
- Lo, A.W., MacKinlay, A.C. (1988). Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks. Review of Financial Studies, 1(1), 41-66.