２０００／１０／１５

「窓埋め」という事が言われます。
窓を開けて上昇もしくは下落した相場は、程なくして窓を埋める値位置まで戻ってくると されています。これについて検証してみました。

１９８５年１０月１９日から２０００年９月１２日までの東京ゴムについて、 終値に対してそれぞれ、０％、１％、２％、３％、以上の大きさの窓を開けた日を抽出し、 それぞれについて、その後１日、２日、５日、１０日の間に窓が埋められたかを調べました。
また、始値〜終値、終値〜翌始値、のボラティリティーを測定し、 それに沿ったランダムウォークモデルによるシミュレーションも行いました。
実際の窓を埋める確率が、ランダムウォークモデルでの窓埋めの確率に比べて有意に高ければ、 窓を埋めるという主張が裏付けられる事になります。
調査日数は、実際の値動きについてが３３８３日。シミュレーションの方が３３８３０日です。
以下が結果です。

終値に対し０％以上の大きさの窓
	実際のデータ		シミュレーション
埋まるまでの日数	窓の個数	割合	窓の個数	割合
１日以内	３２１	26.9%	３４１５	29.4%
２日以内	４６３	38.8%	４９２８	42.4%
５日以内	６５５	54.9%	６９１４	59.5%
10日以内	７６７	64.3%	８１２４	70.0%
条件無し（全個数）	１１９２	100.0%	１１６１３	100.0%

終値に対し１％以上の大きさの窓
	実際のデータ		シミュレーション
埋まるまでの日数	窓の個数	割合	窓の個数	割合
１日以内	２７	10.7%	３８３	13.6%
２日以内	５３	20.9%	６８０	24.1%
５日以内	９４	37.2%	１２００	42.5%
10日以内	１３７	54.2%	１５６５	55.5%
条件無し（全個数）	２５３	100.0%	２８２２	100.0%

終値に対し２％以上の大きさの窓
	実際のデータ		シミュレーション
埋まるまでの日数	窓の個数	割合	窓の個数	割合
１日以内	５	7.7%	３３	5.4%
２日以内	９	13.8%	９６	15.6%
５日以内	１８	27.7%	２０５	33.3%
10日以内	３４	52.3%	３０５	49.6%
条件無し（全個数）	６５	100.0%	６１５	100.0%

終値に対し３％以上の大きさの窓
	実際のデータ		シミュレーション
埋まるまでの日数	窓の個数	割合	窓の個数	割合
１日以内	１	4.8%	０	0.0%
２日以内	４	19.0%	０	0.0%
５日以内	８	38.1%	１	6.7%
10日以内	１０	47.6%	５	33.3%
条件無し（全個数）	２１	100.0%	１５	100.0%

この結果を見る限り、終値に対する窓の大きさが０％、１％、２％の場合には、 窓を埋める確率はランダムウォークモデルと比べて近いか、若干小さいという事が見て取れます。
３％の場合には窓の数がシミュレーションに比べて非常に多いですが （シミュレーションのサンプル数が実際のデータの１０倍である事に注意）、 これはストップ幅による制限が原因であると思われます。この場合についても、 データ数が少ないため確かな事は言えないでしょう。

結論としましては、 東京ゴムに関しては、窓を埋める動きとしてランダムなもの以上のものは見出せない、という事になりました。