株式投資には「アノマリー」といって、理論的は説明できないものの経験的に観測できる相場の規則性があったります。
2022年の米国市場はどうなるかわかりませんが、過去の歴史にならって、傾向と対策をつかんでおくことは有効だと思います。
ではでは、一緒に過去のデータを確認していきましょう。
S&P500の月間騰落率
まずは月毎の平均騰落率（株価成長率）を調べてみました。
90年間分の平均データを見ると、2月、5月、9月の平均騰落率がマイナスとなっており、他の月に比べて株価が下がりやすくなっています。
過去の傾向にならって株価が下がっている時に購入できれば、2022年も株価が上がりやすい10月〜1月までの4ヶ月間で大きく資産を増やことができるかもしれません。
ただし、あくまでもこれは可能性の問題です。
その月に必ず上がる（もしくは下がる）わけではありません。
月間の平均上昇率と平均下降率は以下のように推移していますので、予想には幅を持たせながら考えることが大切です。
各月のアノマリー
各月の平均騰落率を理由づけするように、株式市場にはいくつかのアノマリー（相場の規則性）が存在します。
| 月 | アノマリー |
| 1月 | 1月効果 |
| 2月 | 節分天井 |
| 3月 | 彼岸底 |
| 4月 | 新年度効果 |
| 5月 | Sell in May |
| 6月 | - |
| 7月 | 夏枯れ相場 |
| 8月 | 夏枯れ相場、円高 |
| 9月 | 彼岸底 |
| 10月 | ハロウィン効果 |
| 11月 | 株高 |
| 12月 | 節税売り |
1月効果とは、年末の節税対策で売られた含み損資産が市場へ流入し、1月の株価が高くなる現象です。
統計的には不確かですが、1月株価上昇率が年間のパフォーマンスも占うそう。
1月効果は2月上旬まで続き、節分の2月上旬頃で天井を迎えると、3月決算時期においては、株価が調整されるというアノマリー（彼岸底）もあります。
最も有名なアノマリーである「（セル・イン・メイ）」には続きがあって、Sell in May, and go away. Don't come back until St Leger day（5月に株を売ったら、9月まで戻って来るな）という意味です。
過去のデータを見ると、直近10年間の勝率は9勝1敗。
| Year | Returns（May - October） |
| 2012 | 1.0% |
| 2013 | 10.0% |
| 2014 | 7.1% |
| 2015 | -0.3% |
| 2016 | 2.9% |
| 2017 | 8.0% |
| 2018 | 2.4% |
| 2019 | 3.1% |
| 2020 | 18.2% |
| 2021 | 4.2% |
高確率でSell in Mayが正しいと言い切ることはできませんが、過去のデータではそうなっていた傾向が強いということです。
もっと長いデータで検証してみれば、これほど高い数字は出ないと予想します。
中間選挙年の騰落率
2022年11月には米国の中間選挙があります。
中間選挙は4年に1回起きるので、過去の中間選挙が行われた年のS&P500のパフォーマンスを見ていきたいと思います。
過去の騰落率を平均すると、年間の株価成長率は4.30%でした。
最も下落幅が大きかったのが1974年です。
1974年と2022年は似てる？
ニクソンショック（1971年）の3年後、産油国の石油価格引き上げもあり、高インフレによって株価は大きく下がった年です。
中間選挙&高インフレの状況はどこか今とよく似ている状況ですね。。。
原油価格もここから上昇していくようなら、今年30%以上の株価下落もあり得るかも。笑
米国の高インフレについては、以下の記事にも書いてましたので、気になる方は覗いてみてください。
戦後の好景気
話を戻しまして、中間選挙があった年で最もパフォーマンスが良かったのが、1954年。
第二次世界大戦以降の好景気時期。
マクドナルドのようなフランチャイズ制度によって、小規模経営者や労働コストの低い海外を利用するなど、米国の大手企業は事業規模を拡大していきます。
結果として1950年代、1960年代は株価が上がり続けた年になりました。
まとめ
2022年はどのような年になるかわかりませんが、1974年のように株価大暴落が起きたとしても、1954年のように株価が急上昇しても、基本的にはドルコスト平均法で指数を買っていくやり方が賢明なんだと思います。
すぐに欲しいお金を増やすのが目的ではなく、20年後、30年後の老後資産などが目的であれば、今年のパフォーマンスだけを機にする理由はありません。
株価がどんなに揺れようが、ご自身の投資戦略が揺れないよう、過去のデータを確認しておくべきなのかなと思います。
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