コーポレートアクション：株式分割と配当

嘘をつく価格履歴

企業が株式を4分割すると、株主は1株につき4株を受け取り、価格は4分の1になります。誰も損をしていませんが、生の履歴には-75%の日が現れます。現金配当も小さな規模で同じことが起き、権利落ち日に価格は配当額ほど下がります。生の価格を読む戦略は、誰も傷つかなかった暴落を見てしまいます。対策は履歴を調整することです。イベント前のすべての日を再スケールし、系列を連続させて今日の価格と比較できるようにします。

import pandas as pd

index = pd.bdate_range("2026-03-02", periods=6)
raw = pd.Series([480.0, 484.0, 488.0, 123.0, 124.5, 126.0], index=index, name="close")   # 4-for-1 split on 5 March

print(raw.pct_change().round(4).tolist())
# [nan, 0.0083, 0.0083, -0.748, 0.0122, 0.012]    the -74.8% day never happened to anyone

株式分割の調整

変わるのは分割の前の日だけで、価格を比率（4分割なら4）で割ります。現在の価格は取引されたままなので、調整後の系列は実際の現在価格で終わります。index >= split_date で真偽のマスクを作り（文字列は DatetimeIndex と比較できます）、where を使います。where はマスクが真の位置では元の値を残し、それ以外では置換値を採用します。出来高は逆方向で、分割後は4倍の株数が取引されるため、過去の出来高には比率を掛けます。株式併合は1未満の比率で同じ式を使います。

split_date = "2026-03-05"
adjusted = raw.where(raw.index >= split_date, raw / 4)    # the days before the split, divided by 4

print(adjusted.tolist())                      # [120.0, 121.0, 122.0, 123.0, 124.5, 126.0]
print(adjusted.pct_change().round(4).tolist())   # [nan, 0.0083, 0.0083, 0.0082, 0.0122, 0.012]   no more crash

# Volume goes the other way: older days are multiplied
volume = pd.Series([1000, 1100, 900, 4200, 4000, 4300], index=index)
print(volume.where(volume.index >= split_date, volume * 4).tolist())   # [4000, 4400, 3600, 4200, 4000, 4300]

配当の調整

配当は分割より小さいので、調整は1に近い係数になります。1 - 配当 / 直前の終値 で、直前の終値とは権利落ち日の前の最後の終値です。権利落ち日より前のすべての価格にこの係数を掛けます。すると権利落ち日直前の終値は配当額ちょうどだけ下がり、権利落ち日の値動きは市場が実際にした動きだけを示し、調整後の系列から計算したリターンには配当が含まれます。リターン計算に使うべきなのはこの調整後終値です。係数は小さな専用の関数にして、テストと再利用ができるようにしましょう。

def dividend_factor(prev_close, dividend):
    return 1 - dividend / prev_close


prices = pd.Series([100.0, 101.0, 102.0, 100.8, 101.5, 102.5], index=index)   # a 1.50 dividend, ex-date 5 March
ex_date, dividend = "2026-03-05", 1.5

prev_close = prices[prices.index < ex_date].iloc[-1]       # 102.0, the last close before the ex-date
factor = dividend_factor(prev_close, dividend)
print(round(factor, 6))                                    # 0.985294

adjusted = prices.where(prices.index >= ex_date, prices * factor)
print(adjusted.round(4).tolist())                          # [98.5294, 99.5147, 100.5, 100.8, 101.5, 102.5]
print(prices.pct_change().round(4).tolist()[3], adjusted.pct_change().round(4).tolist()[3])   # -0.0118 0.003

• 分割は過去の価格を比率で割り、過去の出来高に掛ける。変わるのは分割前の日だけ
• 配当は権利落ち日より前の価格に 1 - 配当 / 直前の終値 を掛ける
• ループではなくマスクで where(index >= date, 調整後) を使う。リターンは調整後価格で計算し、取引は生の価格で行う

次は matplotlib による折れ線グラフです。きれいになった価格系列を描きます。

ラボ：採点される内容

• adjust_for_split で株式分割をまたいで価格を比較可能にする25点
• adjust_volume_for_split で過去の出来高を換算する25点
• dividend_factor で配当の調整係数を計算する25点
• adjust_for_dividend で履歴から配当落ちの下げを取り除く25点