東証『寄り付きVWAP回帰』戦略徹底マニュアル（構築・検証・運用・改良まで完全解説）

本記事では、東証デイトレードにおける「寄り付きVWAP回帰（Opening Range VWAP Mean Reversion）」を、システム構築者・裁量トレーダー双方が実務に落とし込めるよう、理論・データ準備・シグナル生成・執行・検証・リスク管理・拡張運用まで徹底的に解説します。一般的な教科書的解説ではなく、実際に「稼働できるルールブック」を想定しています。

1. 戦略コンセプトの起源と理論的背景
2. データ環境と準備
3. 戦略ロジックの数理定義
4. 執行ルールの詳細
5. ケーススタディ：実データによる例
6. 実装コード（Python版）
7. リスク管理と資金配分
8. 拡張運用：ペア取引・AI活用
9. Q&A（現場でよく出る疑問）
10. まとめ

1. 戦略コンセプトの起源と理論的背景

寄り付きは機関投資家の寄付成行・寄付指値、大口リバランス注文、前日PTSの残存オーダーなど多様なフローが集中します。このため短時間で価格が大きく動き、しばしばVWAPから乖離します。金融市場における均衡回帰性（mean reversion）は流動性供給者の存在から必然的に生じやすく、東証の午前中はその傾向が強く見られます。

2. データ環境と準備

必要データ：1分足OHLCV、ティック気配（理想）。最低でも1分足と出来高は必須。
ツール：Python（pandas, numpy, backtrader）、あるいはTradingViewのPine Script。
検証環境：2015年以降の東証1分足データを使えば、数千サンプルのバックテストが可能。

注意点として、証券会社の提供データは一部気配・板厚情報を欠落する場合があるため、証券APIやデータベンダー（QUICK, Refinitiv, Bloomberg）を組み合わせると精度が向上します。

3. 戦略ロジックの数理定義

OR-VWAPを以下で定義します：

OR-VWAP = Σ(P_i × V_i) / Σ(V_i), i=9:00〜9:05

ここで P は取引価格、V は出来高。9:05以降の価格系列 P_t に対して：

z_t = (P_t - OR-VWAP) / σ

σは直近60営業日9:05〜9:30の1分リターン標準偏差を用いて推定。条件：

z_t ≤ −k → ロング
z_t ≥ k → ショート
k = 1.2（初期値）、調整可

4. 執行ルールの詳細

単に逆張りするだけでなく、実務的には以下の条件を必須とします：

板厚判定：回帰方向の板が逆方向より厚い。
出来高減速：直前の急伸急落後に約定数が鈍化。
逆指値同時設定：ATR1分足の1.2倍を基準とする。

利確は「VWAP到達時全決済」。ここを超えた利益は追わず、戦略の一貫性を重視します。

5. ケーススタディ：実データによる例

仮に某自動車株で以下のケースを考えます：

9:05 OR-VWAP = 1,200円
9:15 価格が1,176円（−2σ）
ATR1分足 = 3.8円

1,177円でロング、損切り1,172円、利確1,199円に設定。11分後に1,199円到達で+22円/株の利益。勝率55%、平均損益比1.25を長期的に確保できる設計を目指します。

6. 実装コード（Python版）

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.read_csv("tse_1min.csv")
df["vwap"] = (df["price"]*df["volume"]).rolling(5).sum()/df["volume"].rolling(5).sum()
or_vwap = df.loc[df["time"]<"09:06","vwap"].iloc[-1]

sigma = df["returns"].std()
k = 1.2

signals = []
for i,row in df.iterrows():
    z = (row["price"]-or_vwap)/sigma
    if z<=-k:
        signals.append("long")
    elif z>=k:
        signals.append("short")
    else:
        signals.append("hold")
df["signal"] = signals

7. リスク管理と資金配分

1トレード損失は資金の1%未満。
同時保有は5銘柄以内、セクター分散を徹底。
ドローダウンが−2%に達したら取引停止。

8. 拡張運用：ペア取引・AI活用

本戦略はペアトレードに拡張可能。例えばトヨタとホンダで相対VWAP乖離を取引する方法です。また、機械学習モデルを使って「乖離後の回帰確率」を分類器で予測すれば、シグナル精度をさらに向上できます。

9. Q&A（現場でよく出る疑問）

Q1: zスコアの閾値はどう最適化する？
A: グリッドサーチで1.0〜2.0を0.1刻みで検証し、平均損益比が最大となる点を採用します。

Q2: イベント日はどう対応する？
A: 決算日、指数リバランス日は除外が原則。AIニューススクレイピングで自動検知が可能です。

Q3: 順張り転用は可能？
A: 乖離拡大が止まらない場合はブレイクアウト戦略に切替。ただし別システムで管理すべきです。

10. まとめ

寄り付きVWAP回帰は、個人投資家でも実装可能な「市場構造由来の癖」を捉える戦略です。ユニバース設計、板読み、堅実な損切りを組み合わせれば、再現性のあるアルファ源泉になります。まずは小資金・低ロットで実践し、ログを記録して改善を重ねることが最重要です。