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FIG4392情報・通信業プライム

¥1,781
-258.0 (-12.65%)
時価総額 540億円

FIG(4392)の空売り残高・信用倍率・需給分析

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FIGの空売り残高比率・信用買残・信用売残・信用倍率・機関投資家の空売りポジションを一覧。金融庁0.5%ルールに基づく空売り報告データから、FIG(4392)に対してゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、シタデル等のヘッジファンド・投資銀行がどの水準で空売りを構築しているかを追跡できます。踏み上げ(ショートスクイーズ)候補の判定や売り圧力警戒の需給分析を、出来高・日次回転率と組み合わせて多面的に行えます。

需給インサイト

  • •直近5日の出来高が60日平均の4.4倍と急増。注目度が高まっている局面
  • •日次回転率33.67%。流動性極めて高く、大口エントリーしやすい
  • •買残が時価総額の9.5%と過熱水準。6ヶ月以内の反対売買で上値が重くなる可能性
  • •信用倍率8.5倍。買い方主導で上値重い。株価急落時は投げ売り注意

信用取引残高(J-Quants 週次・毎週金曜時点)。顧客が信用取引で建てた買い・売り建玉の残高。信用倍率=信用買残÷信用売残。

信用買残
287.7万株
前週比-268,200
信用売残
34.0万株
前週比-181,900
信用倍率
8.47倍
前週 6.03倍
買残/時価総額
9.49%
過熱
売残/時価総額
1.12%
貸付残比率
0.0%
0%(株余り)

信用残(週次・直近13週)

J-Quants 毎週金曜時点の信用買残・信用売残・信用倍率。括弧内は前週比。

週末信用買残信用売残信用倍率
05-22287.7万 (-268,200)34.0万 (-181,900)8.47倍
05-15314.5万 (+230.6万)52.2万 (+40.8万)6.03倍
05-0183.8万 (-49,000)11.3万 (+3,000)7.41倍
04-2488.8万 (+3.9万)11.0万 (+7.1万)8.05倍
04-1784.8万 (-2,700)3.9万 (-17,700)21.87倍
04-1085.1万 (-74,000)5.7万 (-69,100)15.06倍
04-0392.5万 (-75,800)12.6万 (-8,900)7.37倍
03-27100.1万 (-25,000)13.4万 (+6.8万)7.44倍
03-19102.6万 (-6,100)6.7万 (+3,600)15.40倍
03-13103.2万 (+2.4万)6.3万 (-2,500)16.38倍
03-06100.8万 (-66,800)6.5万 (-58,600)15.39倍
02-27107.5万 (-162,900)12.4万 (-25,400)8.66倍
02-20123.8万 —14.9万 —8.28倍

信用残高推移

空売り・信用関連ランキング

需給は単一指標で見ると誤読しやすい。複数のランキングで横並び比較すると判断材料が増える。

  • 空売り残高ランキング — 機関ポジションの集中度
  • 信用倍率ランキング — 踏み上げ・売り圧力の偏り
  • モメンタム上位ランキング — 踏み上げで動意づいた銘柄
  • 上方修正クセランキング — 業績で踏まれる空売り
空売り・信用倍率トップ機関投資家別ポジション一覧機関投資家空売り完全ガイド空売り残高の読み方

FIGの空売り・需給情報の見方

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空売り残高比率: 発行済株式数に対する空売り残高の割合。FIGに機関投資家がどれだけ下落を予想しているかを示し、買い戻し圧力(踏み上げ余力)の指標にもなる。
信用倍率: FIGの信用買残÷信用売残。1倍以下=踏み上げ候補、5倍超=売り圧力警戒。
貸借倍率: JSF融資残÷JSF貸付残。日次で動く需給バランス。週次の信用倍率の先行指標。
貸付残: 日証金が証券会社へ貸し出した株式残高。空売り供給の裏付け。立ち上がりは株不足シグナル。
機関投資家の空売り: 金融庁0.5%ルールでゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、シタデル等のポジションが開示される。
出来高・日次回転率: 流動性の指標。FIGの大口エントリー・エグジット時の株価インパクトを見積もるのに使う。
空売り・信用倍率トップ空売り残高ランキング信用倍率ランキング機関投資家別 空売りポジション空売り残高の読み方(解説記事)

読み方ガイド

信用倍率は信用買い残と信用売り残の比率を示し、その推移を追うことで市場参加者の強弱感を把握できます。空売り残高は売り圧力の目安となりますが、決算発表など重要イベント前後には需給が急変しやすく、空売りの買い戻しによる急騰が生じる局面も見られます。IT・ソフトウェア系銘柄は材料感に対して需給が反応しやすいため、短期と中期に分けて貸借取引データの変化を観察することで、より多角的な需給分析が可能です。