アルゴリズム取引を始めるには？
アルゴ取引としても知られるアルゴリズム取引は、近年ますます人気が高まっている洗練された自動化された取引手法です。事前のルールとアルゴリズムを使用することで、複雑な戦略を実行することができます。
アルゴリズム取引に興味をお持ちの方に、自動売買の世界へのエキサイティングな旅立ちに役立つ入門ガイドを提供します。
正しい基礎を築く
アルゴリズム取引プログラムに参加する前に、金融市場について十分な知識を持つことが不可欠です。成行注文、指値注文、取引心理、リスク管理、資産クラスなどの主要な概念に慣れ親しみましょう。(株式、先物、為替、暗号通貨など）。本を読んだり、オンラインコースを受講したり、金融ニュースをフォローしたりして、知識を増やしましょう。
商品とプラットフォームを選ぶ
これは、あなたのアルゴリズム取引人生の中で最も重要な決断のひとつです。例えば、あなたの趣味、知識、リスク許容度などが重要な考慮事項となります。資産クラスにはそれぞれ特徴があり、市場力学があります。例えば、株式は企業固有のニュースに大きく影響されるのに対し、外国為替市場は地政学的、経済的な出来事に影響されます。
信頼できる取引プラットフォームは、アルゴリズム取引の世界への入り口です。十分な時間をかけて、これらのプラットフォームがどのように機能するかをよく理解し、自分に最も適したものを選びましょう。
プログラミング言語
アルゴリズム取引は多くの場合、少なくともある程度のプログラミングに基づいています。プログラミング言語の選択は、使用するプラットフォームとコーディングスキルのレベルに影響されます。例えば、Pythonはシンプルで豊富なライブラリを備えているため、アルゴリズム取引によく使用されます。プログラマーでない場合は、オンラインコースに登録するか、プログラマーを雇ってアルゴリズムを手伝ってもらうことを検討してください。
アルゴリズム取引戦略の選択または開発
採用する取引戦略は、アルゴリズム取引のバックボーンとなる。いつエントリーし、いつ手仕舞うかについて明確な条件を設定することで、戦略を定義する。テクニカル分析、ファンダメンタル分析、センチメント分析など、ソフトウエアが意思決定の基礎とする指標を考える。最後に、リスク管理パラメータ、例えばストップロスや利確レベルについて言及します。
アルゴリズム取引の戦術：テクニカル指標
インジケータは、アルゴリズム取引戦術の重要な要素です。トレーダーは、過去の価格と出来高データを分析するために、このような数学的計算を使用します。
移動平均線、RSI（相対力指数）、ストキャスティクス・オシレーター、ボリンジャーバンド、MACDは、最も頻繁に使用される指標の一部です。
例えば、売買シグナルとなる移動平均のクロスオーバーや、買われすぎや売られすぎを示すRSIなどがあります。これらの指標は、資産のパフォーマンスに関する定量的な洞察を提供し、アルゴリズム取引の意思決定に直結します。
ファンダメンタル分析
ファンダメンタル分析では、資産取引の経済的、財務的、定性的な側面に焦点を当てます。サプライズレポートは買いポジションや売りポジションの引き金となり、経済指標はアルゴリズムが市場の期待値を判断し、結果としてデータ発表に適切に反応するのに役立つ。
さらに、アルゴリズムは自然言語処理を使用してニュースセンチメントを推測し、それに応じて取引戦略を変更することができます。
市場センチメント分析
市場センチメントはセンチメント分析の最も重要な目的の一つである。アルゴリズムには、ツイッターやレディットのような構造化されたプラットフォーム上のキーワードや議論に由来するセンチメントを識別するためのソーシャルメディアリスニングの使用を含めることができます。
ニュースのセンチメント分析は、アルゴリズムがニュース記事のセンチメントを調査し、センチメントデータを考慮して意思決定を行うもう一つの可能な方法です。さらに、オプション・フロー分析では、一般的でないオプションの動きを監視することで、市場のセンチメントを明らかにすることができます。
リスク管理
リスク管理は、アルゴリズム取引の重要な要素であり、資本を保護するのに役立つ。そのため、プラットフォー ムが提供するリスク評価分析レポートは包括的である。損切り注文は、負けたポジションの出口を作ることで、セーフガードとして機能します。利確水準は、あらかじめ定義された水準で利益を確定します。もう一つの重要な側面は、リスク許容度ごとに各取引に割り当てる資本額を決定するポジションサイジングです。
ポートフォリオの分散は様々な資産にリスクを分散させるため、1回の負けトレードがポートフォリオに与える影響を軽減することができます。
リスク管理パラメータはいつでも調整できるので、アルゴリズミックトレードの成功確率を向上させることができる。
戦略のバックテスト
アルゴリズムを本番稼働させる前に、過去のデータを使ってテストする。バックテストとは、過去の市場データを使って、あなたの戦略がどの程度うまくいったかをテストすることです。取引しようとする資産の過去の価格データを入手する。このデータは、さまざまな市場条件やボラティリティのレベルを含む、相当な期間にわたるものでなければなりません。
バックテスト機能付きソフトウェアまたは取引プラットフォームを適用する。最も広く使われている取引プラットフォームには、バックテスト機能がすでに組み込まれています。取引戦略を正確に定義し、エントリー条件とエグジット条件、リスク管理ルール、テクニカル指標やフィルターの使用を設定する。
実際の取引と同じように過去のデータを使用して、取引アルゴリズムのテストを実行しますが、実際の資本を使用するリスクはありません。アルゴリズムはシグナルを生成し、取引を実行し、設定したパラメータ内に収まるようにします。
バックテストの結果を評価します。取引の勝敗数、投資利益率（ROI）、最大ドローダウン（ピークからスルーまでの下落率の最高値）、リスク調整後リターンを評価します。
スリッページは、取引の約定価格が予想価格から乖離した場合に発生します。バックテストでは、実際の市場で発生するスリッページをエミュレートする必要があります。
実際の取引では、スプレッド、手数料、手数料などの要因が利益率に影響します。バックテストでこれらの費用を計算し、お客様の戦略が実際の取引でどの程度正確に機能するかを調べます。
バックテストのプロセスは、戦略の長所と短所を実証するのに役立ちます。このフィードバックを受けて、戦略を改善したり、使用するパラメータを調整したり、あるいは別のアプローチを検討したりするために使用します。修正したストラテジーを再最適化し、改善を示す。
多くのタイムフレームでバックテストを実施し、短期・長期を含むさまざまな市場環境においてストラテジーが強力かつ効果的であることを認証する。
アルゴリズム取引のシミュレーション
バックテストの結果に満足したら、ペーパートレーディングやシミュレーショントレーディングを行い、さらにスキルを磨くのが一般的です。この段階では、実際の資金に対してリスクを負わずに、シミュレートされた環境で取引を行います。ペーパートレーディングを通じて、必要な実践経験とアルゴリズムに対する自信を得ることができます。
ライブ取引
ペーパートレーディングからライブ・トレーディングに移行する準備ができたら、少額から始め、資金も少なくします。これは、ペーパートレーディングから市場での実際の取引に移行する過渡期です。アルゴリズムが機能していることを常に把握し、起こりうる変化に備えてください。
アルゴリズム取引： 監視と調整
アルゴリズム取引プログラムは継続的なプロセスであり、常に追跡し、改善する必要がある。アルゴリズムのパフォーマンスを綿密に監視することが必要であり、市場環境の変化に応じて微調整を行うことができる。戦略の適応と修正は、長期的な成功の鍵である。
資金を保護するために、特定の損切り注文を設定し、ポジションサイジングルールに従い、損失を最小限に抑えるためにレバレッジの使用を制限する必要があることを常に覚えておいてください。アルゴリズム取引は利益を拡大できますが、適切に管理すべきリスクがあります。コンピューターにプログラムされた、あらかじめ設定されたルールに基づいて取引を決定することで、感情を排除することができます。
しかし、取引アルゴリズムはプログラムされたルールに基づいて反応するため、特定の取引を見逃す可能性があることにも注意してください。アルゴリズムが探すべきインジケーターの数を増やすことはできますが、これは防弾にはならないかもしれません。常に警戒し、パラメータを評価し、それに応じて調整しましょう。
最後に
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