業種ローテーション（セクター・ローテーションとも呼ばれる）は、資金が異なる業種間を循環して流れる現象を指します。従来の手法は出来高ランキングや騰落率の順位表に依存しますが、これらの指標はウェイトの大きい銘柄や個別の異常値の影響を強く受けます。例えば、時価総額の大きな銘柄がストップ高になると、業種全体の平均騰落率が歪められることがあります。
RPS（相対価格強度）は別のアプローチを提供します：各個別株の期間騰落率をまず銘柄横断のパーセンタイル順位に換算し、次に集計しますある業種内で RPS ≥ 90 の個別株が当該業種サンプルに占める割合この比率は「業種内における強勢銘柄の密度」を測るもので、計数型の指標に分類され、個別銘柄の値幅には左右されません。ある業種で構成銘柄の三分の一が市場全体の上位10%に入っている場合、資金は個別のテーマを材料にした短期的な買いではなく、その業種へ体系的に配分されていることを示しています。
コア式：業種の強勢集中度 = 当該業種で RPS ≥ 90 の銘柄数 ÷ 当該業種の有効サンプル数 × 100%
ここで RPS は期間騰落率が全市場で占めるパーセンタイル順位（0–99）であり、計算方法の詳細は別途参照されたい。 RPS 方法論。
下表は四市場の当日全有効サンプルに基づき、RPS90（約90取引日の期間）で計算したものです。分母が小さいことで過大化するのを避けるため、サンプル数 ≥ 20 の業種のみを残しています。
| 業種 | サンプル数 | RPS≥90 の銘柄数 | 強勢集中度 |
|---|---|---|---|
| 電子 | 414 | 148 | 35.7% |
| 機械設備 | 407 | 64 | 15.7% |
| 通信 | 97 | 14 | 14.4% |
| 金融業 | 87 | 12 | 13.8% |
| 有色金属 | 85 | 10 | 11.8% |
中国A株全体の強勢銘柄比率は 549 ÷ 5,212 = 10.5%。電子業種の 35.7% の集中度は市場ベンチマークの 3.4 倍であり、サンプル量は 414 銘柄に達し統計的に代表性を備えています。対して機械設備はサンプル数が近い（407 銘柄）にもかかわらず集中度はわずか 15.7% であり、両者の差は当該期における資金が電子サプライチェーンに明確に偏っていることを示しています。
| 業種 | サンプル数 | RPS≥90 の銘柄数 | 強勢集中度 |
|---|---|---|---|
| Information Technology | 57 | 22 | 38.6% |
| Technology | 498 | 151 | 30.3% |
| Health Care | 861 | 204 | 23.7% |
| ETF:Technology | 188 | 38 | 20.2% |
| Consumer Discretionary | 809 | 153 | 18.9% |
米国株全体の強勢銘柄比率は 855 ÷ 8,483 = 10.1%。これは中国A株に近接しています（これは RPS のパーセンタイル定義上当然の帰結であり、両市場のパフォーマンスが同一であることを意味しません）。注目すべきは Health Care が最大サンプル数 861 銘柄でありながら 23.7% の集中度を維持し、絶対的な強勢銘柄数（204 銘柄）は市場で最多である点で、これは「幅広さ」を伴う強勢業種に該当します。一方、Information Technology はサンプルがわずか 57 銘柄で、38.6% という高率はむしろ細分分野での集中的な爆発を反映しています。
もう一つ相互に検証可能なシグナルは ETF:Technology セクターの集中度は20.2%――ETFはパッシブ資金の配分方向を反映しており、個別銘柄のTechnologyセクター（30.3%）と方向が一致していることから、今回のテクノロジーの強さは増加資金による支援があることを示し、既存資金の単なる奪い合いではない。
| 業種 | サンプル数 | RPS≥90 の銘柄数 | 強勢集中度 |
|---|---|---|---|
| 情報技術 | 320 | 51 | 15.9% |
| 工業 | 522 | 67 | 12.8% |
| 一般消費財（非必需品） | 472 | 51 | 10.8% |
| 通信サービス | 160 | 17 | 10.6% |
| 金融サービス | 221 | 21 | 9.5% |
香港株の最強業種の集中度はわずか15.9%であり、これは中国A株の電子（35.7%）や米国株のテクノロジー（38.6%）を大きく下回る。横比較は香港株の当期の特徴を浮き彫りにする：明確な主導セクターが存在しない強勢銘柄の分布は比較的分散している。RPS指標を用いた銘柄スクリーニングを行う投資家にとって、このような市場環境では業種レベルの絞り込みの有用性が低下し、個別銘柄レベルでの選定がより重要となる。
| 業種 | サンプル数 | RPS≥90 の銘柄数 | 強勢集中度 |
|---|---|---|---|
| 銀行業 | 79 | 26 | 32.9% |
| 電気機器 | 224 | 61 | 27.2% |
| 精密機器 | 52 | 13 | 25.0% |
| ガラス・土石製品 | 49 | 9 | 18.4% |
| パルプ・紙 | 24 | 4 | 16.7% |
日本株は他の三市場と異なる構造を示している：金融（銀行業 32.9%）と製造（電気機器 27.2%、精密機器 25.0%）が同時に強い銀行業のサンプルはわずか79銘柄ながら26銘柄が全市場の上位10%に入っている。このような高い集中度は通常、利率環境の変化に関連し、典型的なマクロ主導のセクターローテーションに該当する。
RPSの数値は市場を跨いで直接比較してはならない。RPSは市場内部の銘柄横断のパーセンタイル順位であり、例えば中国A株のRPS 95と米国株のRPS 95はそれぞれの市場で上位5%に入ることを示すに過ぎず、両者の値上がり率が同等であることや投資価値が同一であることを意味しない。RPS指標はRSIとは混同してはならない。
市場を跨いで比較可能なのは構造的指標たとえば前述の業種の強さの集中度、最強業種と市場基準との倍数関係、強い銘柄の業種間での分散度合いなどである。これらは割合や分布の特性であり、各市場の絶対的な値上がり・下落の影響を受けにくい。
この原則に基づき、四市場の当期構造比較は以下の通り：
| 市場 | 全体の強勢銘柄比率 | 最強業種の集中度 | 倍数関係 | 構造特性 |
|---|---|---|---|---|
| 中国A株 | 10.5% | 電子 35.7% | 3.4× | 単一の主軸が突出している |
| 米国株 | 10.1% | 情報技術 38.6% | 3.8× | テクノロジーと医療の二本柱 |
| 香港株 | 10.1% | 情報技術 15.9% | 1.6× | 明確な主導セクターなし |
| 日本株 | 10.1% | 銀行業 32.9% | 3.3× | 金融と製造が並走している |
「倍数関係」の欄（最強業種の集中度 ÷ 全体占比）は、セクターローテーションの明瞭さを判断する実用的な指標である。数値が高いほど資金が特定業種に集中しており、トレンドフォロー戦略の有効性が高まる。香港株の1.6×という低い倍数は、当期の業種輪動が明確でないことを示唆する。
William O'NeilのCANSLIM体系における市場サイクル論と当サイトの銘柄横断的データ観察を組み合わせると、業種輪動は通常以下の進展過程を示す。なお、段階の区分は事後的な帰納による分析フレームワークであり、リアルタイムの予測力を有するものではない。
業種内で3–5銘柄がRPSを60未満から85以上へ跳ね上がるが、業種全体の集中度は依然市場基準を下回る。この段階では出来高（換手率）通常は価格上昇に先行し、資金の介入の早期の兆候である。単にRPS指標に依存していてはこの段階で機会を識別することは難しい。なぜなら銘柄横断のパーセンタイル順位の上昇は時間の蓄積を要するためである。
強い銘柄がリーダーから二三線銘柄へ拡散し、業種集中度が市場基準の2倍を超える。ここがRPSによる業種分析が最も有効なウィンドウである――前述の中国A株の電子 3.4×、米国株のテクノロジー 3.8× はいずれもこの状態にある。この段階の出来高と価格の連動の特徴は出来高が穏やかに増加することであり、爆発的な出来高ではない。もし単日で巨額の出来高が出現した場合、多くは段階的な天井を示唆する。
業種集中度が極値に達した後に低下し始めるが、絶対価格はまだ上昇している――これは典型的な頂点での分岐シグナルである。業種内で新たに強い銘柄が減少し、リーダー銘柄のRPSは高位を保つ一方で追随銘柄のRPSは弱くなる。この時点で市場の広がり（上昇銘柄数の比率）は通常すでに縮小し始めている。
業種内のRPS ≥ 90の銘柄数が4–8週の間に半分以上減少し、集中度が市場基準付近またはそれ以下へ回帰する。この過程は多くの場合資金が新しい業種へ流れることで次のラウンドのセクターローテーションを形成する。
実務上の留意点当サイトは四市場のRPSデータを毎日更新しており、連続する複数日の業種集中度の変化を比較することで現在の段階を判断できる。毎週の RPS 市場の週間レポート 当期の各市場の業種分布のデータスナップショットを記録しており、週間レポートとして縦断的比較の歴史的参照になる。
RPS指標は純粋な相対価格強度の指標であり、出来高、バリュエーションおよびファンダメンタル情報は含まれない。実務では他の次元と組み合わせてクロスチェックする必要がある。
出来高（換手率）これは保有株の入れ替わりの活発さを反映する。同じRPS 90の二銘柄でも、一方が換手率を継続的に過去高位で推移し、もう一方が穏やかである場合、前者の株主構成はより不安定である。William O'Neilはブレイクアウト形状を説明する際に「突破当日の成交量应超过 50 日均量的 40%–50%」と強調しており、これは本質的に量価の連動に関する定量的要件である。
RPSが高位にある一方、価格が 移動平均線の下にある場合、通常は強さがより早期の上昇に由来し、最近は弱含みであることを意味する――これはRPS指標が区間累積指標であることの固有の遅行性である。実務ではフィルター条件として「RPS ≥ 90 且价格在 50 日均线上方」をよく用い、 調整 入りした銘柄を除外するために用いる。
市場の広がり上昇銘柄の占有率を測ることは、全体環境を判断する前提条件である。市場の広がりが持続的に40%未満の場合、たとえ個別銘柄のRPSが非常に高くても、保有するリスクも著しく上昇する。当サイトのトップページにある市場風向モジュールがこの観察次元の入口を提供している。
RPSは売りシグナルを提供しないため、外部での損切りルールである。William O'Neilの古典的な助言は、買値下方 7%–8% で無条件に損切りすることであり、これはRPSとは無関係で、独立したリスク管理層に属する。ポジションの面では、業種集中度が高い環境では相対的に集中した保有が適しており、香港株のように明確な主軸がない環境では分散が望ましい。
バックテストと勝率に関する説明：当サイトはストラテジーを提供しないバックテスト結果も提供せず、またいかなる勝率データも主張しない。理由はRPSが本質的に単なるソートツールであり、完全な取引システム――バックテストの結論は売買ルール、損切り設定、ポジション管理、取引コストの仮定に強く依存するため、これらの前提を離れた勝率の数字には参考性がない。当サイトの立ち位置はデータとランキングの提供者であり、具体的な銘柄選定戦略の構築と検証は利用者自身が行う必要がある。情報は投資助言ではありません。
本ページの分析は幾つかの明確な前提の上に成立しており、利用者はこれらの境界とデータカバレッジを理解するべきである：
| 制約 | 具体的説明 |
|---|---|
| 横断的（クロスセクショナル）であり時系列ではない | 本ページのデータは2026-08-13の単日データスナップショットであり、トレンド判断を構成するものではない。業種集中度の段階的な意味合いは連続する複数期のデータで補強する必要がある。 |
| 業種分類の差異 | 中国A株 124 区分、米国株 61 区分、香港株 14 区分、日本株 33 区分と、分類の粒度に大きな差がある。香港株が14区分しかないことは単一業種内の混在度が高いことを意味し、集中度指標の識別力は中国A株より劣る。 |
| 小サンプルによる偏差 | サンプル数が20未満の業種は除外しているが、Information Technology（57 銘柄）、銀行業（79 銘柄）などは依然として中小サンプルに属し、比率の変動性は大サンプルの業種より高い。 |
| ETFの混入 | 米国株のサンプルにはETFが含まれる（ETFクラス合計で1,900件超）ため、その価格挙動は個別銘柄とは異なり、全体のパーセンタイル分布に影響する。個別株の業種を観察する際は区別に注意すること。 |
| 未来関数は使用していない | すべてのRPS計算はスナップショット時点までの歴史的な終値のみを使用しており、いかなる先見的情報も含まない。これはRPSが未来を予測できないことを意味し、発生済みの相対的パフォーマンスを記述するに過ぎない。 |
基本的に同義である。「業種」は主たる事業別の標準化された分類（例えば証監会の分類やGICS）を指し、「板塊」は中文の文脈では範囲がより広く、概念板塊や地域板塊など非業種的な次元を含む可能性がある。本ページのすべてのデータは標準業種分類に基づき、概念板塊は扱っていない。
平均騰落率は極端値の影響を強く受けます。ある業種に100銘柄あり、そのうち1銘柄が倍増し、99銘柄が5%下落した場合、平均騰落率は依然としてプラスになることがあり得ますが、明らかにその業種を強勢と評価することはできません。RPS集中度はカウント型の指標で、『どれだけの銘柄が上位10%に入っているか』を示し、この問題を回避できます。
絶対的な閾値は存在しません。市場全体の強勢銘柄の比率と比較して判断してください。RPS ≥ 90 は定義上「全市場の上位 10%」であるため、市場全体の強勢銘柄比率は必然的に約 10% に近くなります。業種の集中度が 20% に達することは基準の 2 倍、30%以上は顕著な集中と見なされます。
四市場の RPS データは各取引日の終値の更新後に毎日更新されます。本ページの業種集中度表は 2026-08-13 のデータスナップショットで、縦方向の履歴は参照可能です。週間レポートデータのカバレッジとフィールド定義はデータカバレッジをご参照ください。四市場のデータカバレッジアーカイブ。
ある業種内で RPS ≥ 90 の銘柄がその業種サンプルに占める割合（強勢集中度）を算出し、市場全体の強勢銘柄比率（約 10%）と比較します。集中度が基準の 2 倍を超える場合は資金の明確な流入を示します。2026-08-13 実測値：中国A株 電子 35.7%（3.4 倍）、米国株 Information Technology 38.6%（3.8 倍）、日本株 銀行業 32.9%（3.3 倍）、香港株 資訊科技 15.9%（1.6 倍）。香港株の倍数が最も低く、当該期間に明確な主導セクターが欠けていたことを示します。本指標は計数型であり、個別銘柄の極端な騰落に影響されにくい点が特徴ですが、RPS の数値自体は市場間で比較できません。
データスナップショット：2026-08-13｜サンプル：21,308 只の銘柄｜計算方法の詳細は参照ください。 RPS 方法論、データカバレッジアーカイブ｜編集基準は参照ください。 研究説明
テクニカル分析は通常、トレンド系、オシレーター系、出来高系、相対強弱系の四つのグループに分類されます。テクニカル分析（技術的分析）一般的な指標である MACD、KDJ、RSI、ボリンジャーバンド等は前三類に属し、共通点は次の通りです：単一銘柄の価格系列のみを観察する点。—— ある銘柄の RSI を計算する際には、他銘柄のパフォーマンスを知る必要はありません。
RPS は第四類に属し、技術分析の中では比較的小規模なカテゴリです：まず全市場の全銘柄の騰落を取得し、横断で順位付けを行う必要があります。このような横截面（横断面）の特性により、RPS が答える問いは従来のテクニカル分析とは異なります——MACD は「この銘柄自身のトレンドはどうか」を答えるのに対し、RPS は「この銘柄は全市場で何位か」を示します。
したがって、実際のテクニカル分析プロセスでは両者は通常、互補的であり代替関係ではありません：まず RPS で数千銘柄から相対的に強い候補群をスクリーニング（銘柄横断のパーセンタイル順位による横截面スクリーニング）し、その後、移動平均、量価、チャートパターン等の従来のテクニカル分析手法で個別銘柄の売買タイミングを判断します。これは William O'Neil の CANSLIM 体系の基本構造でもあります——RS 分量が選股範囲を担当し、形態や出来高分析がエントリーポイントを判断します。
延伸：RPS によるセクターローテーション分析（出来高回転率、移動平均の構造、市場の広がりの組合せによる運用法）｜RPS 方法論｜RPS 取引チュートリアル