データと計算方法¶

本レポートの定量評価は、すべて公開された価格データから機械的に算出している。ここでは、対象期間・ベンチマークの取り方・為替換算・各指標の定義・優劣の判定基準・データ品質による除外候補までを、再現可能なかたちで記録する。本編・他の Appendix に現れる価格由来の数値は、すべてこの方法で計算したものであり、その出所は本ページ末尾の脚注に集約する[1]。

数値の丸め方針¶

本レポートに記載する価格由来の数値は、計算結果を次のとおり丸めて表記する。元の計算値は data/quant/results.json に full precision で保存してある。

年率リターン・ボラティリティ・最大ドローダウン・超過リターン: パーセント表示で小数第 1 位まで（例: 16.3%）
シャープレシオ: 小数第 2 位まで（例: 0.80）
相関係数: 小数第 2 位まで（例: 0.24）

丸めは表記のためだけに行い、優劣の判定には full precision の値を用いている。

評価期間¶

評価は 10 年を主軸とし、加えて 5 年・3 年の窓でも同じ指標を算出して頑健性を確認する。各窓の起点・終点は次のとおりで、いずれも 2026 年 5 月 22 日を終端とする。

窓	起点	終点
10 年	2016-05-26	2026-05-22
5 年	2021-05-25	2026-05-22
3 年	2023-05-25	2026-05-22

実際に評価に使った営業日数は候補によって異なる。国内上場銘柄（日経225 ETF など）は 10 年窓で 2,459 営業日、米国上場銘柄（VOO・QQQ など）は取引所カレンダーの違いから 2,369 営業日となる。年率換算はこの実営業日数にもとづいて行う（後述）。

ベンチマーク代理¶

日経225 の配当込みトータルリターンの代理として、日経225連動型上場投資信託（1321.T）の調整後終値を用いる。指数そのものの理論値ではなく、実際に東証で売買できる ETF を代理に選んだのは、比較対象となる他の候補も「実際に買える対象」であり、同じ土俵で並べるためである。

この選択には副作用がある。ETF の調整後終値には信託報酬などの経費率ドラグ（おおむね年 0.2% 程度）が織り込まれており、指数の理論トータルリターンよりわずかに低く出る。これはベンチマーク・候補の双方（ETF を用いる候補）に同様に効くため相対比較への影響は限定的だが、絶対水準の読み取りには留意が必要である。本レポートは「買えるもの同士の比較」というリアリズムを優先し、この代理を採用する。

為替換算¶

USD 建ての候補（VOO・QQQ・GLD・USMV など）は、円建ての投資家から見た実際のリターンを評価するため、USD/JPY（JPY=X）の同日レートを掛けて円換算したうえで指標を算出する。これにより、海外資産のリターンには為替変動の影響がそのまま含まれる。評価期間中、USD/JPY は 2016 年の約 111 円から 2026 年の約 159 円へと約 43%（年率およそ 3.6%）円安方向に動いており、円建てで見た USD 資産のリターンはこの円安の影響を強く受けている。

円換算はあくまで「過去にこう動いた」という記録であり、将来の為替は織り込めない。円高方向に巻き戻った場合に各候補がどう評価され直すかという FX 調整後の試算は、本レポートでは行わない（限界として明記する）。円高シナリオでの再評価は読者に委ねる。

指標の定義¶

各候補の日次リターン系列・価格系列から、次の指標を計算する。リスクフリーレートは円のゼロ金利環境を踏まえ 0% を既定とし、年率換算には 1 年あたり 252 営業日を用いる。

年率リターン（CAGR）: 終値と始値の比を実営業日数で年率化する。$(P_{\text{end}} / P_{\text{start}})^{252 / n_{\text{days}}} - 1$
年率ボラティリティ: 日次リターンの標準偏差に $\sqrt{252}$ を掛ける
シャープレシオ: $(\text{年率リターン} - \text{リスクフリーレート}) / \text{年率ボラティリティ}$。リスクフリーレートは 0% とする
最大ドローダウン: 期間中の累積価値が、それまでの最高値からどれだけ下落したかの最大幅。$\min_t (V_t / \max_{s \le t} V_s - 1)$
対ベンチマーク超過リターン: 候補の年率リターンからベンチマーク（1321.T）の年率リターンを引いた値
対ベンチマーク相関: 候補の日次リターンとベンチマークの日次リターンの相関係数

買い持ち（リバランスなし）¶

すべての候補は買い持ち（buy-and-hold、リバランスなし）で評価する。期間の起点で一度だけ保有し、その後は売買しない。複数資産からなる配分候補（株60/債40 など）は、起点で各資産に固定ウェイトを配分したあとはリバランスせず、ウェイトは時間とともにドリフトする。リバランスや積立を前提にすると結果が前提に強く依存するため、最も単純で前提の少ない買い持ちに統一した。

リスク調整後の優劣判定（Pareto 基準）¶

シャープレシオだけで順位づけすると、低ボラ・低リターンの候補が機械的に上位に来てしまう。そこで「リスク調整後で日経225を上回る」を、次の Pareto 的な基準で事前に定義する。

ある候補が robust outperformer であるとは、対 1321.T で

(a) シャープレシオが高く、かつ
(b) 最大ドローダウンの悪化が許容幅（3 ポイント以内）にとどまる

という 2 条件を、10 年・5 年・3 年の 3 窓すべてで同時に満たすことをいう。

3 窓のうち一部の窓でのみこの条件を満たす候補は marginal とする。たとえば S&P500（VOO）は 10 年窓で最大ドローダウンが -34.2% とベンチマークの -31.2% より約 3.0 ポイント悪く、許容幅 3 ポイントをわずかに超えるため robust には入らず marginal となる。いずれの窓でも条件を満たさない候補は underperform とする。

この基準は「高リターンだけでは足りない」ことを意図的に課している。たとえば半導体 ETF（SMH）や NVIDIA はシャープレシオが日経225を大きく上回るが、最大ドローダウンが日経225より大幅に悪いため、Pareto 基準では脱落して underperform に分類される。

データ品質による除外候補¶

事前登録したユニバースのうち、価格データの品質または取得可能性の問題で評価から除外した候補がある。捏造や補完は行わず、除外した事実と理由を明示する。

候補	分類	除外理由
TOPIX ETF（`1306.T`）	insufficient	調整後終値に分割調整漏れと見られる不連続があり、リターン系列が信頼できないため除外
日経高配当50 ETF（`1489.T`）	insufficient	同上（分割調整漏れと見られるデータ異常）
NASDAQ100 ETF（`1545.T`、円建上場）	insufficient	同上（分割調整漏れと見られるデータ異常）
CPOバスケット（等ウェイト）	insufficient	構成銘柄の新光電気工業（`6967.T`）が 2025 年に非公開化したため、過去系列を一貫した形で再構成できず除外

これらの除外により、本来は「円建てで FX を内包した NASDAQ100」（1545.T）や国内ブロード・高配当との直接比較ができなくなった点は、本レポートの限界の一つである。

前向き評価レイヤー（本レポートの主軸）¶

ここまでは既存のヒストリカル評価（data/quant/results.json、yfinance の配当・分割調整済み終値、円換算）の方法であり、本レポートでは踏み台として流用する（候補別評価 ―― 全件開示と客観スコアの既存分類）。以下は、本レポートが主軸に据えたデータ駆動の発見と客観スコアリングの方法である。「発見（recall）」と「選定（precision）」を分け、選定者の予断による恣意的な銘柄選定を排する。

発見 ―― 指数アウトパフォーム・スクリーン¶

quant/discovery.py。過去1年で指数を上回った大型個別株を Stooq 価格から機械的に抽出する。テーマを事前に決め打ちしない。

通貨内比較: 日本株は日経225（1321.T）、米国株は S&P500（VOO）と同一通貨で比較し、為替交絡を排す。
窓: トレイリング1年（終端 2026-05-22）、最低営業日数 200。
フィルタ: 個別株のみ（ETF/REIT/先物/債券を除外）、対指数超過 +5pp 以上、平均売買代金（終値×出来高）下限以上（日本 ¥3億／米国 $10M）、単日リターン異常ガード（分割調整漏れ等を除外）。超過降順で各市場 top-150。出力 data/quant/outperformers.json。
大型フィルタ＋強化: quant/enrich.py が yfinance .info で時価総額・セクター・ファンダを付与し、時価総額フロア（日本 ¥1000億／米国 $2B）で大型に絞る（IPO直後・低位株回復のアーティファクトを除外）。
キュレーション: 残った大型アウトパフォーマーのうち AI・半導体クラスタを採用し、非AI（地銀・バイオ・鉱山・燃料電池・太陽光・宇宙防衛・暗号資産等）は除外。NVIDIA・TSMC・Broadcom は過去1年のアウトパフォーム上位外のため母集団に含めない（AI計算 ―― 構造的アンカーと、今年の現実で定性言及）。

スコアカード（データ源）¶

yfinance .info（取得日 2026-05-25 スナップショット、quant/fundamentals.py、data/quant/fundamentals.json）。
取得項目: 時価総額・実績PER・予想PER・PEG・売上/EPS成長・PSR、信頼ソース（コンセンサスレーティング recommendationMean・目標株価・現値）、クオリティ（ROE・粗利）。
欠損の扱い: 取得できない項目は N/A（捏造・補完なし）。.info は時点依存で日々変動し、価格系列ほど再現性が高くない。一部の値（例: ADR 換算由来の PSR）は異常値があり単独では参考にしない。

価格データ（Stooq）と配当調整の検証¶

価格データは、ローカルの Stooq バルクアーカイブ（data/raw/d_jp_txt.zip / d_us_txt.zip）を正とする（quant/stooq.py）。実装に先立ち、Stooq の <CLOSE> が配当調整済みかを既存 results.json（yfinance・配当込）と同期間（10年窓）で照合した（work/verify_stooq_dividend.py）。

候補	yfinance(配当込TR)	Stooq	差
日経225 ETF（`1321.T`, 円・FX交絡なし）	16.3%	14.1%	+2.2pp（≒配当利回り）
米総合債（AGG）	5.5%	0.0%	+5.4pp（配当＋FX）
金（GLD, 無配当）	17.8%	13.5%	+4.3pp（≒円安寄与）

FX 交絡のない 1321.T で差が配当利回りに一致することから、Stooq の終値は分割調整済み・配当未調整と判定した。したがって Stooq 由来の系列は通貨内のリスク調整指標（ボラ／シャープ／最大DD／相関）に用い、配当込トータルリターン・絶対リターンの基準は既存 results.json（円換算）を正とする。クリーンな USD/JPY スポットはアーカイブに無いため、前向きスコアカード（比率指標で FX 不要）以外で円換算が必要な比較は限界として明示する。

ハードフィルタ（リスクゲート）¶

quant/scorecard.py。スコアリングの母集団から次を除外し、理由を明示する（フォールバックせず例外を理由化）。

データ不足: 成長 or バリュエーションが欠損で評価不能。
金利感応度ゲート: 予想PER 60 超 × 売上成長 10% 未満。高PER×低成長は金利上昇に最も弱いため。

客観複合スコア（恣意的選定の排除）¶

quant/scoring.py。母集団を6つの factor で評価し、特定銘柄を恣意的に選ばず、順位をスコアで決める。

factor	中身（欠損時フォールバック）	区分
リターン実績	1年対指数超過リターン（discovery 由来）	実績
成長	売上成長（欠損時 EPS 成長 YoY）	ファンダ
バリュエーション	予想PER（欠損時実績PER）＝低いほど高評価	ファンダ／金利環境
アナリスト評価	コンセンサスレーティング（1=strong buy ほど高評価）	信頼ソース
アナリスト上値余地	目標株価／現値 − 1	信頼ソース
クオリティ	ROE	ファンダ

各 factor をユニバース内 percentile（0〜1、高いほど良い）に変換し、等重平均で複合スコアとする。percentile 化で factor 間の単位・外れ値を吸収し、単一指標（PEG 等）が循環ピーク銘柄に支配される pathology を避ける。
欠損の扱い: factor 単位でフォールバック後も無ければその factor を分母から除く。6 factor 中 4 未満しか揃わない銘柄は insufficient として除外（0.5 で埋めない）。
重みは設計上の選択だが、固定・一律適用であり、銘柄ごとの上書き（「特定銘柄を入れる」）はしない。
マーケット環境は (1) リターン実績と (3) バリュエーション（金利感応度の逆）に内包。信頼ソースは (4)(5) のアナリスト・コンセンサスで操作化した（客観・再現可能）。
3表: 同一スコアを日米統合ユニバースで算出し、日米／日本株／米国株の3ビューに切る（スコアは全体相対）。
感応度: 6 factor を1つずつ除いて top-3 を再計算する leave-one-out を実装し、結果が weights に支配されないことを示す（候補別評価 ―― 全件開示と客観スコア）。
分散は強制しない: 純客観スコアの順位をそのまま用いる。分散が必要なら「1サブテーマ最大N社」等の明示ルールを併用する（恣意的ピックではなくルール）。

定性情報の扱い（スコア外）¶

顧客集中・モート・採用時期などの定性情報は、再現性を保つため客観スコアには含めず、本文の補足とする。顧客集中は IR 一次情報（米=10-K、日=有価証券報告書）で確認し、代表例として Coherent の開示（2025 会計年度に売上10%超の顧客が2社。出典: Coherent 2025 Annual Report https://www.coherent.com/content/dam/coherent/site/en/documents/investors/annual-filings/2025/coherent-annual-report-2025.pdf）を NVIDIA Rubin と CPO（光電融合 / Co-Packaged Optics）投資調査レポートで用いる。未取得は N/A とし推測で埋めない。