155→159の戻りは
「ドル買い」ではなく
「円売り」だった

2026年7月30日の日米協調介入後、USD/JPY は8月3日の 155.226 を安値に、8月14日終値 159.357 まで戻した。この戻りが「ドルが買われた」結果なのか「円が売られた」結果なのかを、EUR/JPY を第三の脚に使って機械的に分解した。

要旨：介入局面（7/29→8/3）はドル特定の下落成分を含むが、戻り局面（8/3→8/14）は円全面の下落である。EUR/JPY の上昇率（+1.637%）が USD/JPY の上昇率（+1.375%）を上回り、合成EUR/USD は +0.258% と、ドルはむしろ弱含んだ。ドル要因は戻りに対してマイナス寄与だった。本稿は方向感の提示を目的としない。分解結果と、その再現手順および留保条件を記載する。

01手法

USD/JPY の変化率は、恒等式として次の2成分に分解できる。

USD/JPY 変化率 ≒ (円要因) − (ドル要因)

  円要因   = EUR/JPY の変化率        … 円がユーロに対してどれだけ下落したか
  ドル要因 = 合成EUR/USD の変化率     … ドルがユーロに対してどれだけ下落したか
  合成EUR/USD = EUR/JPY終値 ÷ USD/JPY終値

すなわち、EUR/JPY が動かず USD/JPY だけが上がれば「ドル買い」、EUR/JPY が USD/JPY 以上に上がれば「円売り」と判別できる。ユーロを計算単位（ニュメレール）に置いた、最も単純な二元分解である。

02局面別の分解結果

介入局面では USD/JPY の下落率（−3.820%）が EUR/JPY の下落率（−3.473%）を上回っており、差分の −0.361% がドル特定の下落成分にあたる。合成EUR/USD が上昇していることと整合する。

戻り局面では符号が反転する。EUR/JPY の上昇率が USD/JPY の上昇率を上回り、ドル要因は −0.258%、すなわち戻りに対して逆方向に寄与している。この期間、円はユーロに対しても下落しており、USD/JPY の上昇はドル側ではなく円側で発生した。

介入局面と戻り局面は、同じ通貨ペアの上下動でありながら、動いている通貨の脚が異なる。

038月10日の単日分解と暦

窓内（7/29〜8/14）でドル要因がプラスとなった営業日は8月10日のみである。大きさは +0.132%、USD/JPY 159円台において約21pips に相当する。同日の USD/JPY 上昇は +0.952%（約150pips）であり、うちドル特定成分は約14%となる。

8月10日は五十日であり、かつ祝日を挟む休みの前の最終営業日にあたる。ここまでは暦の観測である。

ただし、当該成分は約21pips であり、8月3日から8月14日までの戻り幅（+2.162円）を説明する規模ではない。

04留保：8月11日〜14日は情報量が乏しい

8月14日は米小売売上高およびミシガン大学消費者信頼感指数（速報）の公表日にあたるが、日中値幅は21.0pips にとどまった。同期間は日本の祝日および盆期間と重なっており、また月末の大口オプション期日を控えた期間でもある。

したがって、この4営業日の膠着から需給の枯渇や充足を推定することはできない。本稿はこの期間について判断を保留する。

05日次データ

UJ = USD/JPY、EJ = EUR/JPY、EU = 合成EUR/USD の前日比。

06再現手順

import pandas as pd

u = pd.read_csv('OANDA_USDJPY_1D.csv')   # time, open, high, low, close
e = pd.read_csv('OANDA_EURJPY_1D.csv')   # time, open, high, low, close

for df in (u, e):
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], utc=True, format='mixed')
    df.set_index(df['time'].dt.date, inplace=True)

m = u[['close', 'high', 'low']].join(e[['close']], rsuffix='_e')
m['eurusd'] = m['close_e'] / m['close']        # 合成EUR/USD

def decompose(a, b):
    a, b = pd.Timestamp(a).date(), pd.Timestamp(b).date()
    uj = (m.loc[b, 'close']   / m.loc[a, 'close']   - 1) * 100
    ej = (m.loc[b, 'close_e'] / m.loc[a, 'close_e'] - 1) * 100
    eu = (m.loc[b, 'eurusd']  / m.loc[a, 'eurusd']  - 1) * 100
    return {'USDJPY': uj, '円要因': ej, 'ドル要因': -eu}

decompose('2026-07-29', '2026-08-03')   # 介入
decompose('2026-08-03', '2026-08-14')   # 戻り
decompose('2026-08-07', '2026-08-10')   # 8/10単日

07出典と provenance

正本の検証

本稿の正本はMarkdownファイルであり、そのSHA-256を以下に示す（会則 第45条）。表示形式と正本に齟齬があるときは正本が優先する。

参照した二次情報

本稿の分解結果は上記価格系列のみから導出されており、以下は文脈の記載にとどまる。いずれも二次情報として扱う。

• CFTC建玉報告（8月11日時点、8月14日公表）に関する各社報道 ― Legacy Non-Commercial／Leveraged Funds の水準
• 8月10日の東京市場に関する市場コメント（輸入企業のドル需要に言及したもの）
• 米小売売上高・ミシガン大学消費者信頼感指数の公表日程

08方法上の限界

1. ユーロは中立な計算単位ではない。 期間中にユーロ固有の材料があれば、円要因・ドル要因の双方が汚染される。厳密には通貨バスケットによる多元分解が望ましい。
2. 日足終値のみを用いている。 東京・ロンドン・NYの時間帯別寄与は分離できない。8月10日の仲値仮説を直接検証するには分足が必要である。
3. 合成EUR/USDは実勢レートではない。 同一ソース・同一足切りの2系列から算出しているため時刻ずれは小さいが、実勢EUR/USDとの一致は保証されない。
4. 本稿は帰属を検証していない。「円が売られた」ことは示せるが、誰がどの目的で売ったかは価格系列からは特定できない。