用語集(随時更新)

最終更新: 2026年5月11日

本ページは、本サイトの記事に登場する 専門用語をジャンル横断でまとめたリファレンス です。各記事の説明だけで足りないときの戻り先として活用できます。

語数は記事の追加に合わせて増えていきます。

想定読者・前提

本サイトの記事を読み進めるなかで分からない単語に出会った人
株式・統計・プログラミングの用語を最低限のセットで一望したい人
厳密な学術的定義よりも、コードと結びついた実務寄りの説明 を求めている人

各用語は「ひとこと定義 → 補足 → 関連語」の順で記載しています。

株式・市場用語

株価(Price)

ある銘柄が市場で売買されている値段。本サイトでは特に断りがなければ 終値(close) を指すことが多くなっています。

終値(Close)

その日の取引時間の最後に成立した価格。日次データの基準として最も使われます。

関連: 始値、高値、安値、調整済み終値

調整済み終値(Adjusted Close)

株式分割や配当の影響を取り除いた終値。バックテストで連続性のある時系列を作るときは、生の終値ではなく調整済み終値を使います。

関連: 株式分割、配当、データリーク

出来高(Volume)

その日に成立した株数の合計。流動性の指標として使われます。

売買代金(Turnover)

終値 × 出来高 のような形で求められる金額ベースの取引規模。出来高より銘柄間の比較に向いています。

PER(株価収益率、Price Earnings Ratio)

株価 ÷ 1 株あたり純利益(EPS)。利益に対して市場が何倍の値段を付けているかを示します。業種によって平均値が大きく異なるため、業種を揃えた比較が前提になります。

PBR(株価純資産倍率、Price Book-value Ratio)

株価 ÷ 1 株あたり純資産(BPS)。純資産に対する株価の倍率。1 倍を割ると簿価未満と評価されることになります。

ROE(自己資本利益率、Return on Equity)

当期純利益 ÷ 自己資本。株主の出資に対してどれだけ利益を生んだかを示します。

営業日(Business Day)

市場が開いている日。土日祝・年末年始は除外されます。pandas の bdate_range などで生成できます。

分析・統計用語

リターン(Return)

ある期間の値動きを比率で表したもの。単純リターン = (終値_t / 終値_{t-1}) - 1 が基本です。対数リターンは ln(終値_t / 終値_{t-1}) で、合算が線形になる利点があります。

関連: 対数リターン、ボラティリティ

ボラティリティ(Volatility)

価格変動の大きさ。日次リターンの標準偏差を年率化(× √252)したものを指すことが多くなります。

関連: 標準偏差、シャープレシオ

移動平均(Moving Average, MA)

直近 $n$ 期間の平均で時系列を平滑化したもの。単純移動平均(SMA)と指数加重移動平均(EMA)があります。

\mathrm{SMA}_t = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} P_{t-i}

関連: SMA、EMA、ゴールデンクロス

ゴールデンクロス / デッドクロス

短期 MA が長期 MA を 下から上に抜ける のがゴールデンクロス、上から下に抜ける のがデッドクロス。テクニカル分析の代表的なシグナルです。

シャープレシオ(Sharpe Ratio)

(平均リターン − 無リスク金利) ÷ リターンの標準偏差。取ったリスクに対するリターン効率を表します。年率化して比較するのが一般的です。

関連: ボラティリティ、リターン

最大ドローダウン(Max Drawdown, MDD)

資産曲線の高値からの最大の落ち込み幅(率)。値が大きい(マイナスが深い)ほど痛みが大きい戦略です。

バックテスト(Backtest)

過去データに対して戦略を当てはめ、損益や指標を計算する検証作業。未来のデータを混入させない ことが最重要の前提になります。

関連: データリーク、先読みバイアス

データリーク(Data Leakage)

訓練・検証時に「本来見えないはずの未来情報」が入り込むこと。バックテストでは「当日のシグナルを当日終値で約定」が代表的な誤りです。

関連: 先読みバイアス、バックテスト

プログラミング・環境用語

Python

汎用プログラミング言語。データ分析・機械学習・株式分析の標準言語の 1 つ。本サイトでは 3.12 系を前提にします。

pip

Python の標準パッケージ管理ツール。pip install pandas のように使います。

venv(仮想環境)

プロジェクトごとに独立した Python 環境を作る仕組み。グローバル環境を汚さないために用います。

Jupyter Notebook / JupyterLab

セルごとにコードと結果を残せる対話的な実行環境。学習・探索的分析に向きます。

Google Colab

ブラウザだけで Python が動くクラウド版の Notebook。インストール不要で始められる選択肢です。

IDE / エディタ

統合開発環境(Integrated Development Environment)、または高機能エディタ。本サイトでは VSCode を標準にしています。

Linter / Formatter

ソースコードの問題箇所を指摘するツール(Linter)と、整形を自動化するツール(Formatter)。Python では ruff・black が代表的です。

Git

ソースコードのバージョン管理システム。commit で記録、push で共有先に送ります。

GitHub

Git リポジトリのホスティングサービス。コードの公開・共同編集・履歴確認に使います。

リポジトリ(Repository)

Git で管理される 1 つのプロジェクト単位。ローカル と リモート の対が基本です。

API キー

外部 API を呼び出すときの本人確認用の文字列。コードに直書きしない のが原則です。

関連: 環境変数、.env、シークレット

環境変数

OS 側で設定される変数。Python からは os.environ["NAME"] で参照できます。API キーの保管先として使われます。

.env ファイル

KEY=value 形式のテキストファイル。python-dotenv ライブラリで読み込み、環境変数として扱えます。.gitignore に必ず登録します。

.gitignore

Git の追跡対象から除外するファイルを列挙する設定ファイル。.env などのシークレットはここで除外します。

生成AI 関連

生成AI(Generative AI)

テキストやコードを生成する AI モデル全般の呼び方。本サイトでは特定ツール名を出さず、「生成AI」と総称します。

プロンプト(Prompt)

生成AI に与える指示文。「目的・入力・出力・制約」の 4 点で構造化すると安定した結果が得やすくなります。

コンテキスト(Context)

生成AI が一度に参照できる情報の塊。長い会話ではコンテキストが圧迫され、古い情報が抜け落ちる場合があります。

まとめ

本ページは記事横断のリファレンスとして 常時更新 される
記事中で初出の用語に出会ったら、まずここで意味を引いて戻る運用が想定される
用語の説明は厳密な学術定義より、コードと結びついた実務寄り を優先する
不足している語があれば、関連カテゴリの記事を読み進めるなかで補完できる

記事 1-1: このサイトの読み方
記事 5-1: J-Quants API とは何か — データソースの全体像
記事 3-2: pandas 入門 — DataFrame と Series