
みか
夜のほうがチャートは動く気がするけど、実際に一番動く時間って決まっているのかな?

たくや
同じ手法でも、時間帯でやりやすさが違う気がします。まずは値動きの大きさを知りたいです。

るなまる
今回は主要8銘柄の1分足データを時間帯ごとに並べて、どの時間に値幅が出やすいかを見ていきます。
結論からいうと、一番動きやすかったのはロンドンとニューヨークが重なるUTC13〜15時(日本時間22〜24時)前後でした。とくにXAUUSDは約8.55pips、GBPJPYは約5.22pipsと大きく動いています。
この記事でわかること
- 一番動きやすかった時間帯は、UTC13〜15時(日本時間22〜24時)前後でした。
- 8銘柄すべてのピークがUTC13時かUTC14時に集まりました。
- ピーク時間帯の平均M1レンジは、XAUUSD 8.55pips、GBPJPY 5.22pips、USDJPY 3.49pipsでした。
- ただし、動く時間=勝ちやすい時間ではありません。チャンスもリスクも大きくなります。
- よく動く時間と、スプレッドが広がりやすい時間は別なので、値動きとコストを分けて見る必要があります。
通貨ペア
主要8銘柄
時間足
M1(1分足)
期間
2015年〜2026年
サンプル数
約19,243,317本
データ
Dukascopy由来 OHLC
FXが一番動く時間は本当に決まっている?
あります。市場参加者が増える時間と減る時間で、1分ごとの値幅はかなり変わります。今回の集計では、東京時間の昼前後よりも、ロンドンとニューヨークが重なる時間のほうがはっきり値幅が大きくなりました。
ただし、ここで見ているのは値動きの大きさです。上がりやすいか下がりやすいか、勝ちやすい方向があるかまでは、この集計だけでは分かりません。
「動く時間」とは何を見ているのか
この記事の「動く」は、1分足1本の高値と安値の差(M1レンジ)を意味します。つまり、1分の中でどれだけ値幅が出たかを時間帯ごとに平均したものです。
時間帯はUTCで集計し、日本時間もあわせて書いています。ロンドンとニューヨークの参加者が重なる時間は注文が集まりやすく、値幅も出やすくなります。

今回の検証条件
今回は、主要8銘柄のDukascopy由来bid/ask OHLCデータを使い、1分ごとの値幅をpips換算して時間帯別に平均しました。XAUUSD(ゴールド)は0.1を1pipとして換算しています。
検証条件の要点
- 対象:USDJPY / AUDJPY / GBPJPY / EURJPY / EURGBP / EURUSD / GBPUSD / XAUUSD
- 時間足:M1(1分足)
- 集計できた全体範囲:2015-01-01 22:00:00+00:00〜2026-03-31 23:59:00+00:00
- ただし、銘柄ごとに開始・終了時期は少しずつ異なります。
- 合計サンプル数:19,243,317本のM1データ
- 見ているのは値幅の大きさであり、勝てる方向やエントリー条件ではありません。

たくや
じゃあ、実際に一番動いたのは何時だったんですか?

るなまる
8銘柄すべてのピークを並べると、UTC13時かUTC14時に集まりました。ここが今回のいちばん大事な点です。
実測すると、UTC13〜15時がピークだった
実測では、どの銘柄もUTC13〜15時前後で値幅が大きくなりました。たとえばUSDJPYはUTC14時に平均3.49pips、UTC13時でも3.41pipsです。GBPJPYはUTC14時で5.22pips、XAUUSDはUTC13時で8.55pipsまで伸びました。

ここで面白いのは、一番動く時間と、スプレッドが広がりやすい時間は同じではないことです。値幅が大きい時間だけを見ても不十分で、コストの時間帯も別で確認する必要があります。スプレッドが広い時間の実測記事も合わせてどうぞ。
銘柄ごとに動きやすさはどう違った?
ピーク時間帯の平均M1レンジで比べると、最も大きかったのはXAUUSD 8.55pips、次がGBPJPY 5.22pipsでした。一方で、もっとも小さかったのはEURGBP 1.87pipsです。同じ「夜の時間帯」でも、選ぶ銘柄で値動きの強さはかなり変わります。

8銘柄のピーク時間と値幅
- XAUUSD(ゴールド):UTC13(日本時間22時)に平均8.55pips/その時間帯のサンプル 155,765本
- GBPJPY(ポンド円):UTC14(日本時間23時)に平均5.22pips/その時間帯のサンプル 92,669本
- GBPUSD(ポンドドル):UTC14(日本時間23時)に平均3.90pips/その時間帯のサンプル 65,259本
- EURJPY(ユーロ円):UTC14(日本時間23時)に平均3.62pips/その時間帯のサンプル 149,080本
- USDJPY(ドル円):UTC14(日本時間23時)に平均3.49pips/その時間帯のサンプル 95,658本
- AUDJPY(豪ドル円):UTC14(日本時間23時)に平均3.13pips/その時間帯のサンプル 91,945本
- EURUSD(ユーロドル):UTC14(日本時間23時)に平均2.90pips/その時間帯のサンプル 86,187本
- EURGBP(ユーロポンド):UTC14(日本時間23時)に平均1.87pips/その時間帯のサンプル 77,852本
動く時間を見るときに確認したいポイント
「よく動く時間」を見るときは、単に派手な時間を選ぶのではなく、自分の手法がその値幅についていけるかまで一緒に考えるのが大切です。
- 自分がトレードする時間が、そもそもどれくらい動く時間なのかを知る
- 同じ時間帯でも、通貨ペアやゴールドで値幅が違うことを前提にする
- 時間帯ごとの値幅差は、損切り幅や利確幅を検討する際の参考になります
- コスト感まで含めて考えるなら、銘柄ごとのスプレッド差も確認する
この結果を見るときの注意点
- この記事は値幅の大きさを集計したもので、上がるか下がるかの方向までは示しません。
- 銘柄ごとに使えた期間は少しずつ違うため、「全銘柄がまったく同じ日数」という意味ではありません。
- 今回は1分足ベースの集計なので、ティックの順序や約定条件までは再現していません。
- 過去にこの時間帯でよく動いたとしても、将来の利益を保証するものではありません。
FAQ
Q. FXが一番動く時間は何時ですか?
A. 今回の集計では、ロンドンとニューヨークが重なるUTC13〜15時(日本時間22〜24時)前後が最も動きやすい時間帯でした。8銘柄すべてのピークがUTC13時かUTC14時に集まりました。
Q. 日本時間だと何時ごろですか?
A. UTC13〜15時は、日本時間では22〜24時です。この記事はUTCで集計し、日本時間の目安も併記しています。
Q. どの銘柄が特に大きく動きますか?
A. ピーク時間帯の平均M1レンジでは、XAUUSD(ゴールド)が約8.55pips、GBPJPY(ポンド円)が約5.22pipsと大きめでした。XAUUSDは0.1を1pipとして換算しています。
Q. よく動く時間にトレードすれば有利ですか?
A. 値幅が大きい時間は変動も大きくなりますが、「動く=勝ちやすい」ではありません。損切り幅やコストを検討する際の補助データとして見てください。
Q. スプレッドが広い時間と同じですか?
A. 同じではありません。今回よく動いたのはUTC13〜15時でしたが、スプレッドが広がりやすいのは早朝寄りの別時間帯でした。値動きとコストは分けて確認するのが大切です。
まとめ|FXが一番動く時間はロンドン・NYが重なる時間帯
今回の集計では、FXが一番動きやすかったのはロンドンとニューヨークが重なるUTC13〜15時(日本時間22〜24時)前後でした。ただし、動けばそれだけ取りやすいという意味ではありません。次にチャートを見るときは、時間帯・銘柄・コストをセットで確認してみてください。

みか
夜に動きやすいのは分かったけど、銘柄でこんなに差があるんですね。

たくや
次は『自分が見る時間』と『選ぶ銘柄』を一緒に確認してみます。

るなまる
その見方ができると、時間帯に振り回されにくくなります。
この結果をMT4で確認する時間帯選びに使う
この記事で見えたのは、「どの時間に値幅が出やすいか」です。実際に使うときは、その時間帯だけチャートを見たり、インジケーターの反応を検証したりして、自分の手法に合う時間を絞るほうが続けやすくなります。
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るなまるの検証メモ
主要8銘柄の1分足データを時間帯ごとに集計し、各銘柄のピーク時間と平均M1レンジを比較しました。今回の集計では、動く時間とスプレッドが広がりやすい時間は別に見る必要があります。
また、全体の期間は2015年〜2026年にまたがりますが、銘柄ごとに開始・終了が少し違うため、その点も本文に明記しました。数値だけを並べるより、どう読むと実際のトレード判断に役立つかを重視しています。
次に読む記事
スプレッドが広がりやすい時間を先に知っておく
よく動く時間と、コストが重くなりやすい時間は別です。
銘柄ごとのスプレッド差もあわせて確認する
同じ時間帯でも、通貨ペアやゴールドでコスト感は変わります。
ドル円は普段どれくらい動くのかも見ておく
時間帯だけでなく、普段の値幅の大きさも知っておくと判断しやすくなります。
この記事を書いた人

るなまる|データアナリスト
Python・統計を使ったFXの検証を2018年から継続。長期ヒストリカルデータをもとに、相場でよく聞く説やバックテスト結果を検証しています。
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