M7 · 60 日ローリング相関 — 7 銘柄は「ひとつの取引」になりつつあるか
M7 平均相関：0.24（2026-11-12 時点）。
M7 構成銘柄間の収益率相関 — 過去 60 営業日のローリング相関係数行列：7 社が一塊の取引となっているか個別選別されているかを分析。
図版
| AAPL | MSFT | NVDA | GOOGL | AMZN | META | TSLA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAPL | 1.00 | 0.42 | -0.07 | 0.15 | 0.20 | 0.07 | 0.06 |
| MSFT | 0.42 | 1.00 | 0.20 | 0.36 | 0.59 | 0.38 | 0.25 |
| NVDA | -0.07 | 0.20 | 1.00 | 0.08 | 0.04 | 0.17 | 0.50 |
| GOOGL | 0.15 | 0.36 | 0.08 | 1.00 | 0.63 | 0.14 | 0.19 |
| AMZN | 0.20 | 0.59 | 0.04 | 0.63 | 1.00 | 0.25 | 0.24 |
| META | 0.07 | 0.38 | 0.17 | 0.14 | 0.25 | 1.00 | 0.24 |
| TSLA | 0.06 | 0.25 | 0.50 | 0.19 | 0.24 | 0.24 | 1.00 |
- 直近の平均ペア相関
- 0.24
- 5年間のピーク
- 0.80
| AAPL | MSFT | NVDA | GOOGL | AMZN | META | TSLA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAPL | 1.00 | 0.42 | -0.07 | 0.15 | 0.20 | 0.07 | 0.06 |
| MSFT | 0.42 | 1.00 | 0.20 | 0.36 | 0.59 | 0.38 | 0.25 |
| NVDA | -0.07 | 0.20 | 1.00 | 0.08 | 0.04 | 0.17 | 0.50 |
| GOOGL | 0.15 | 0.36 | 0.08 | 1.00 | 0.63 | 0.14 | 0.19 |
| AMZN | 0.20 | 0.59 | 0.04 | 0.63 | 1.00 | 0.25 | 0.24 |
| META | 0.07 | 0.38 | 0.17 | 0.14 | 0.25 | 1.00 | 0.24 |
| TSLA | 0.06 | 0.25 | 0.50 | 0.19 | 0.24 | 0.24 | 1.00 |
- 直近の平均ペア相関
- 0.24
- 5年間のピーク
- 0.80
上：直近 60 営業日の 2 銘柄間相関ヒートマップ。下：過去 5 年における平均非対角相関の日次ローリング——1 に近いほど「7 銘柄」は「1 銘柄」に近づく。M7 内に分散効果がどれだけ残っているかを答える唯一の図。
このページが答えること
このページは「M7 · 60 日ローリング相関」に関する検索に答えるための静的ページです。7 銘柄は「ひとつの取引」になりつつあるか パネルの背後にある生きたデータを要約し、完全なインタラクティブチャートへ案内します。
上：直近 60 営業日の 2 銘柄間相関ヒートマップ。下：過去 5 年における平均非対角相関の日次ローリング——1 に近いほど「7 銘柄」は「1 銘柄」に近づく。M7 内に分散効果がどれだけ残っているかを答える唯一の図。 データは History of Market のパイプラインが更新し、研究・引用・AI エージェントからの利用に耐える安定した JSON エンドポイントとして公開されています。
データと出典
GET /api/mag7/correlation.json — 正式なデータ提供エンドポイント.
取引所の終値 · 企業の開示資料 · Robert Shiller · FRED · NBER。
よくある質問
このデータの出典は？
History of Market は取引所終値、企業開示、Robert Shiller、FRED、NBER、UBS グローバル投資リターン年鑑（Dimson–Marsh–Staunton）などの公開された市場・マクロデータを組み合わせています。このパネルの正確なエンドポイントは下部にリンクしています。
更新頻度は？
日次データは米国市場の引け後に更新し、毎週末にはより広範な週次更新を行います。このページに表示される時刻は JSON ファイル自体に由来します。
データを利用できますか？
はい。History of Market を出典として明記いただければ、研究・教育目的でご利用いただけます。上流のデータ提供元にはそれぞれの利用条件が適用されます。