下落比率

調査対象ユニバース内のティッカーのうち、最新のAI予測が下向きであるものの割合。SDクラスタリングにおける中核的な弱気ブレッドス統計。

Down Ratio（ダウン・レシオ）は、テクニカル分析や機械学習モデルで用いられる弱気の市場ブレッドス指標であり、特定のユニバース内で価格下落が予測される資産の割合を測定する。これは、下落価格予測を持つ個別銘柄の数を、何らかの予測を受けた全銘柄数で割ることで算出される。この指標は、単一の指数や資産に依存するのではなく、幅広い株式バスケット全体にわたる弱気センチメントを投資家が把握するのに役立つ。 系統的クラスタリングモデルでは、Down Ratio は市場全体の下落トレンドを特定するための主要なフィルターとして機能する。特定の取引日が弱気と分類されたり、下落シグナルを発したりするには、Down Ratio が統計的に有意な閾値を上回る必要がある。予測モデルはしばしば構造的バイアスを示したり、慎重に傾いたりするため、この比率の過去平均は50%を大きく上回る可能性があり、真の弱気クラスターを示すために必要な閾値は通常、単純過半数よりはるかに高く設定される。 投資家は Down Ratio を監視して、市場全体の脆弱性が広がる期間を特定する。Down Ratio が高いことは広範な弱さを示し、市場下落が少数のウェイトの大きい出遅れ銘柄ではなく、多くの参加銘柄によって引き起こされていることを示唆する。逆に、Down Ratio が低いことは、下落が予想される銘柄がごく少数であることを示しており、これは市場の底堅さや強気への潜在的な転換を示す可能性がある。よくある落とし穴の一つは、50%をわずかに上回る Down Ratio を積極的な売りシグナルと解釈してしまうことである。この比率を過去の基準値や標準偏差の閾値と比較しなければ、投資家は通常の市場ノイズを市場全体の下落と誤解する可能性がある。

500銘柄の大型株を対象とした精選調査では、機械学習モデルがそれらすべてについて価格予測を生成する。このモデルは、これらの銘柄のうち390銘柄が次の対象期間に値下がりすると予測し、残りの110銘柄は上昇すると予測している。ダウン比率は390 / 500 = 0.78、つまり78%と計算される。この調査における過去の2標準偏差の閾値が78.6%である場合、この結果は高確信度の弱気クラスタリングシグナルを発動させるにはわずかに届かない。