🔄 暴落時に強い業種はどれ？— 温度帯×17業種の過去10年検証

検証の枠組み

「暴落時はディフェンシブ銘柄に逃げろ」「景気敏感株は買い時が難しい」—— 業種（セクター）選びの通説は多いですが、市場心理の状態ごとに検証した日本株のデータはあまり公開されていません。そこでこの記事では、株温計の日本版温度スコア（0-100）を使って過去10年（2016-07-03 〜 2026-07-03）の全営業日を 5 つの温度帯に分類し、「その温度帯だった日に買っていたら、17 業種それぞれがその後 1・3・6 ヶ月でどう動いたか」を集計しました。

• 温度帯: 極寒（0-20）/ 冷え込み（21-40）/ 平温（41-60）/ 過熱（61-80）/ 沸騰（81-100）。温度は C1（日経225 vs 125日移動平均）+ C5（ドル円モメンタム）の 2 要素簡易版
• 業種: 東証 TOPIX-17 シリーズの 17 分類。リターンは連動 ETF（NEXT FUNDS 1617〜1633）の終値を proxy に算出
• 基データ: 温度帯別 業種ヒートマップと同一（17業種 × 5温度帯 × 1/3/6ヶ月の平均リターン・勝率）。この記事はそのデータを「業種選びの通説の検証」という切り口で読み解くものです

データで見る

期間切替（1ヶ月/3ヶ月/6ヶ月）で、温度帯別の全業種平均・極寒 vs 沸騰の対比・ディフェンシブ vs 景気敏感の比較をご覧いただけます。

どう解釈するか

① 極寒で「守りの業種」の戻りが小さいのは対称性の裏返し

ディフェンシブ業種（食品・医薬品・電力ガス）は値動きのβ（市場感応度）が低く、下落局面の途中では確かに下がりにくい一方、底値圏からの反発局面でも上がりにくい—— この検証が示すのはその対称性です。極寒帯は「すでに大きく下げた後」の状態なので、そこからの前方リターンを測ると、下げのきつかった景気敏感業種（機械・電機・精密・鉄鋼・非鉄）のリバウンドが最も大きく出ます。「暴落の前にディフェンシブへ退避する」のと「暴落の後にディフェンシブを買う」のはまったく別の行為だ、というのが実務上の示唆です。

② 沸騰で強い資源・金融は「熱い相場の最終ランナー」

沸騰帯の後に強いのはエネルギー資源・鉄鋼非鉄・銀行といった資源・金利敏感のバリュー系でした。過去10年では、相場の過熱が進むとインフレ・金利上昇への期待が資源と金融に回る展開（2021〜2023年の商社・銀行相場など）が多かったことと整合的です。逆に情報通信などのグロース系は沸騰帯の後に失速する傾向が出ています。

③ どの温度帯でも順位が動かない業種もある

電機・精密は沸騰帯を除く 4 つの温度帯でほぼ常に TOP3 圏に入り続けています（過去10年の半導体・AI 相場の強さそのもの。ただし沸騰帯の後だけは 17 業種中 12 位前後に沈み、②のグロース失速パターンに合流します）。逆に運輸・物流はほとんどの温度帯で 15 位以下でした。つまり業種リターンには「温度で入れ替わる部分」と「10年間の構造トレンドで決まっている部分」が混在しており、この表だけで「温度を見れば勝てる」とは言えません。

注意点・バイアス

• 極寒帯のサンプルは 111 日と少ない。しかも過去10年の極寒は、コロナショック（2020）や令和のブラックマンデー（2024）のようにV字回復した暴落が中心です。リーマン級の長期下落（下げ続けて極寒が何ヶ月も続く相場）が来た場合、「極寒で景気敏感を買えば戻る」がそのまま通用する保証はありません
• 温度は 2 要素簡易版（C1+C5）。トップページの 5 要素スコアとは計算が異なります
• 業種リターンは ETF proxy。信託報酬・乖離を含み、東証33業種分類とも異なります
• 重複サンプル: 温度帯は連続する日で重なるため、各サンプルは独立ではありません（同じ暴落局面を複数日カウントしています）
• 過去10年は日米ともに強い上昇相場でした。全業種平均がどの温度帯でもプラス寄りなのはこのレジームの産物で、将来のリターンを保証するものではありません

関連リンク

• 温度帯別 業種ヒートマップ（17業種 × 5温度帯の全データ） — この記事の基データ。全業種 × 全温度帯を一覧できます
• ダッシュボード（今日の日米温度） — 今の温度帯を確認してから表に当てはめる
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• 温度連動バーチャルポートフォリオ — 温度で配分を変えるとどうなるかの正直な検証