株式市場は、一つのニュースや一つの経済指標だけで動いているわけではありません。 ある時期には金融緩和が最大の要因となり、 別の時期には企業利益、為替、技術革新、信用不安、地政学などが 同時に市場へ影響します。

Market History DBでは、この複数の要因の組み合わせを Driver Constellation（ドライバー・コンステレーション） と呼びます。

現在のDriver Constellationを定義し、 同じ基準によって分類した過去のMarket Phaseと比較することで、 表面的な出来事の一致ではなく、 市場を動かしている構造の類似性を探します。

Market History DBでは、 「AI」「政権交代」「中東情勢」「利上げ」といった出来事やテーマを そのまま同一階層のDriverとして扱いません。

Eventは、その時代に固有の出来事です。 一方でDriverは、その出来事から生じ、 株式市場へ継続的な方向性や変動を与える力です。

このように固有名詞をより普遍的なDriverへ分解することで、 異なる時代の相場を同じ基準で比較できるようにします。

過去と現在を一貫した方法で比較するため、 まずDriverを階層化したマスター辞書を作成します。

上位のDriver Categoryは、 市場を取り巻く主要な経済・金融・政治・構造要因を表します。 その下に、より具体的で時代を超えて再利用できるAtomic Driverを配置します。

Monetary Policy

金融緩和、金融引き締め、量的緩和、正常化など

Liquidity

市場流動性、マネー供給、資金余剰・資金不足など

Credit

信用拡張、信用収縮、金融システム不安など

Macro Economy

景気拡大、景気後退、インフレ、デフレなど

Corporate Earnings

利益成長、利益悪化、設備投資、マージン変化など

FX / External

円高、円安、海外需要、国際収支環境など

Fiscal / Political

財政拡張、財政緊縮、税制、政策転換など

Geopolitics

戦争、制裁、資源供給不安、貿易摩擦など

Innovation / Structural

技術革新、新産業形成、生産性期待、産業構造変化など

Market Structure / Sentiment

投資家需給、投機、ポジショニング、バリュエーションなど

Driver CategoryおよびAtomic Driverの詳細な定義は、 過去相場への適用テストを通じて検証・改訂した上で確定します。

一つのMarket Phaseには通常、複数のDriverが同時に存在します。 そのためMHDBでは「どのDriverが存在するか」だけではなく、 市場に対する役割、強度、方向、変化まで含めて記録します。

Dominant Driver

その局面の株価形成を最も強く支配しているDriver

Major Driver

Dominant Driverに次いで重要な影響を与えているDriver

Supporting Driver

主要Driverと同方向に作用し、相場を補強するDriver

Opposing Driver

主要Driverとは逆方向に作用するDriver

Emerging Driver

影響力が強まり、次の主要Driverになる可能性がある要因

Fading Driver

これまで重要だったが、影響力が低下しているDriver

さらに各Atomic Driverについて、 Direction、Intensity、Trend、Persistence、 Confidence、Transmission Channelなどを記録します。

重要なのは、単一のDriverではなく、 複数の力がどの方向へ、どの程度作用しているかという全体構造 を比較することです。

Market Phaseは、一定期間、 株価形成を支配するDriver Constellationが概ね維持されている局面 と定義します。

株価が上昇から下落へ変化したこと自体を、 自動的にPhase境界とはしません。 Phaseを区切る基準は、価格ではなくDriver構造の変化です。

実際の市場ではDriverが一日で完全に切り替わるとは限らないため、 Phase境界には一定のTransition Periodが存在する場合があります。

Market Regimeは、Phaseよりも長期的な 市場を取り巻く構造的環境を表します。

ただしMHDBでは、最初に歴史的なRegime名を設定し、 そこへPhaseを当てはめる方法を採りません。

これにより、 「バブル相場」「アベノミクス相場」といった既存の歴史名称を先に置き、 後からDriverを説明として付加することを避けます。

Regimeは、Driver構造が類似する複数のPhaseをまとめた 二次的な分類として定義します。

Driver分類とMarket Phaseの作成は、 現在から過去へ単純に遡る方法でも、 1950年から直ちに全期間を分類する方法でもありません。

最終成果物であるCurrent vs Historical比較から必要な情報を逆算しながら、 次の工程で分類体系を構築します。

Stage 1

Driver Categoryを設計する

Stage 2

Atomic Driverのマスター辞書を作成する

Stage 3

現在のDriver Constellationを試作する

Stage 4

年代の異なる代表的な過去相場へ同じ分類体系を適用する

Stage 5

分類不能・重複・抽象度の不一致を修正し、Driver Taxonomyを固定する

Stage 6

Market Phaseの判定ルールを確定する

Stage 7

1950年から現在まで時系列順にDriver Constellationを作成する

Stage 8

Driver構造の変化点からPhase Boundary候補を抽出する

Stage 9

境界前後を詳細に検証し、Historical Phaseを確定する

Stage 10

類似するPhase群をMarket Regimeとして分類する

Stage 11

各Phase終了後の株価推移をOutcomeとして記録する

Stage 12

CurrentとHistorical PhaseのSimilarityを計算する

Driver TaxonomyとPhase判定ルールを確定した後、 Historical Phaseの本分類は1950年から現在へ向かって 時系列順に行います。

これは、後に起きた株価上昇や暴落を知った状態で 過去のPhase境界を都合よく設定する look-ahead biasをできるだけ避けるためです。

初期分類では月次を基本単位とし、 Driver構造の変化が確認された箇所について、 必要に応じて週次・日次レベルで境界を精査します。

Historical Phaseの分類では、 その後の株価結果をPhase定義に使用しません。

例えば、その後大きく下落したからといって、 直前の期間を後から「天井Phase」と定義することはしません。

Phaseはその時点のDriver構造によって定義し、 その後の5営業日、25営業日、75営業日、120営業日などの株価推移や 最大上昇率、最大下落率は、 独立したHistorical Outcomeとして記録します。

現在のDriver Constellationと、 Historical PhaseごとのDriver Constellationを比較し、 構造的な類似度を評価します。

類似度は、単純に同じDriverが存在する割合だけではなく、 Driverの役割、方向、強度、変化方向、 さらに必要に応じてTransmission Structureを考慮します。

Similarityの具体的な計算式やウェイトは、 Historical Driver Databaseの蓄積と検証を通じて決定します。

Market History DBでは、 Driverによる構造比較とは別に、 日経平均の価格推移そのものから過去の類似局面を探索します。

この二つは異なる情報を持っています。

Price Similarity

現在までの株価の動き方・チャート形状が過去とどの程度似ているか

Driver Similarity

現在の相場を動かしている経済・金融・政治・市場構造が過去とどの程度似ているか

例えば、 「チャート形状は2003年に近いが、Driver構造は2013年に近い」 といった結果も考えられます。

MHDBでは、この一致だけでなく PriceとDriverの不一致そのものにも情報価値がある と考えます。

Weekly Reportでは、 このMethodologyを用いて現在の市場環境を継続的に評価します。

Historical Similarityは、 「過去と同じ結果が再現される」ことを意味するものではありません。

同じDriverが存在しても、 金利水準、企業収益、バリュエーション、 世界経済、市場制度、投資家構成などが異なれば、 その後の結果も異なる可能性があります。

そのためWeekly Reportでは、 類似する点だけでなく、 現在と過去の相違点を同時に評価します。

過去の類似局面は未来を決定するものではなく、 現在の市場を理解し、 将来の複数の可能性を考えるためのHistorical Analogueとして利用します。

Current vs Historical Similarity Modelは、 Historical Driver Databaseの構築と検証を通じて継続的に改善します。

Driver Taxonomy、 Phase Boundary Rule、 Regime Classification、 Similarity Scoreの計算方法などは、 検証結果に応じて更新される場合があります。

重要な変更を行った場合は、 Methodology上でその考え方と変更内容を明示します。

Market History DBは、相場の将来を断定的に予測することではなく、 過去と現在を再現可能な基準で比較し、 現在の市場環境をより構造的に理解することを目的としています。