はじめに：なぜ、客観的な「転換点」のデータが必要なのか？
投資家にとって、日本株市場や代表的な指標の日経平均株価の正確な「転換点」を捉えることは、成功と失敗を分けるポイントであり重要課題です。この課題を解決するには、市場のニュースや一時的な感情に惑わされることなく、客観的なデータで冷静に未来を予測できるかがカギです。
当サイトでは、データ・アナリスト秋山大介が独自開発・運用する「株トレンド指数」を用いて、相場全体の需給バランスと過熱感を数値で見える化しています。
このページは、過去の相場解説レポートを単に一覧化するだけではありません。実際にこの株トレンド指数が、株式市場全体や日経平均株価の「天井」や「大底」といった重要な転換点をどのように捉えてきたかを、過去のデータと予測実績に基づいて徹底検証するデータベースです。
あなたの投資判断を強化する客観的なデータと、指数の予測精度を、ぜひこのページでご覧ください。
【精度検証】「株トレンド指数」が機能した重要シグナル実例
ここでは、株トレンド指数の信頼性を裏付ける、過去のハイライトとなる予測事例をご紹介します。
暴落前の過熱感を察知：天井指数が示した「売り」シグナル
2025年8月に発生した短期上昇トレンド時に日経平均株価が4円3000円を突破した際、日経平均株価が急上昇したこともあり、さらなる上昇が期待されました。しかし、株トレンド指数の天井指数は「149」を記録し、ここからの伸びがない場合は相場の上昇トレンド終焉が近いことを示唆しました。
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大底からの反転を見極めた：底値指数が示した「買い」シグナル
2025年4月米国大統領の発言により株式市場が大きく揺れトランプ・ショックが発生しました。このとき、株トレンド指数では、1週間で日経平均株価が2400円下落したときに「まだ暴落ではなく、ここから大きな下落がある」と判断しました。
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その後、トランプ・ショックが発生し、暴落が起きました。市場に悲観論が広がる中、株トレンド指数の底値指数が「255」に到達。これは相場全体が底値に近づき、適正株価への回復が近いことを示していました。
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ボックス圏での「押し目買い」チャンス到来を告げた指標
2025年8月中旬以降ボックス圏で方向感を見失いがちな局面において、押し目買い指数が2桁に到達。これにより、ここから上昇が期待できることををレポートしました。
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日経平均株価 分析レポート バックナンバー一覧
ここでは、すべてのレポートを時系列で分かりやすくリストアップします。
2025年のレポート
- 2025年10月第3週：日経平均株価 4万8000円に再上昇後の相場見通し
- 2025年10月第2週：日経平均株価 最高値更新後の相場見通し
- 2025年10月第1週：日経平均株価 4万5000円割れ後の相場見通し
- 2025年9月第4週：日経平均株価 連日高値更新後の相場見通し
- 2025年9月第3週：日経平均株価 初の4万5000円到達後の相場見通し
- 2025年9月第2週：日経平均株価 4万4000円到達後の相場見通し
- 2025年9月第1週：4万2000円前後を方向感なく推移後の相場見通し
- 2025年8月第5週：4万3000円割れも高値圏維持後の相場見通し
- 2025年8月第4週：4万3000円突破で高値更新後の相場見通し
- 2025年8月第2週：4万1000円の高値圏維持後の相場見通し
- 2025年7月25日版：日経平均株価 4万円上抜けから来週のシナリオを予想
- 2025年7月18日版：日経平均株価 勢い不足の4万円割れから選挙後のシナリオを予想
- 2025年7月11日版：日経平均株価 4万円割れの一進一退から来週のシナリオを予想
- 2025年7月4日版：日経平均株価 一時4万円回復から来週のシナリオを予想
- 2025年6月27日版：日経平均株価 ボックス圏上抜けから来週のシナリオを予想
- 2025年6月19日版：日経平均株価 9000円目前まで上昇から来週のシナリオを予想
- 2025年6月13日版：日経平均株価 3万8000円回復から来週のシナリオを予想
- 2025年6月6日版：日経平均株価 再び3万8000円割れから来週のシナリオを予想
- 2025年5月30日版：日経平均株価 一時3万8000円回復から来週のシナリオを予想
- 2025年5月23日版：日経平均株価 一時3万7000円割れから来週のシナリオを予想
- 2025年5月15日版：日経平均株価 3万8000円回復から来週のシナリオを予想
- 5月2日版：日経平均株価 3万7000円回復目前から来週のシナリオを予想
- 4月25日版：日経平均株価 3万5000円台に上昇から来週のシナリオを予想
まとめと投資判断への活用
- 株トレンド指数は、日経平均株価の価格変動だけでなく、市場の根底にある需給バランスの変化を数値化し捉えることで、将来のトレンド変化を予測する客観的な指針として活用できます。
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