アルゴリズム取引の仕組み
アルゴリズム取引（自動売買、ブラックボックス取引、またはアルゴ取引とも呼ばれる）は、特定の時間に取引を実行するためにコンピュータプログラムを使用します。アルゴリズム取引は、アルゴリズムによって人間のトレーダーには不可能なスピードで利益を生み出すことができます。
この記事では、アルゴリズム取引について、その仕組み、長所と短所、利益が出るかどうかなどを見ていきます。
コンピュータ取引システムはいつ導入されたのか？
コンピューター取引システムが米国の金融市場に導入されたのは1970年代で、取引アルゴリズムの利用が増加するきっかけとなった。1976年、ニューヨーク証券取引所は、トレーダーからの注文を取引所のフロア・スペシャリストにルーティングする指定注文回転システムを導入した。
その後数十年の間に、取引所は電子取引を受け入れる能力を向上させた。2009年までには、米国の全取引の60％以上がコンピュータによって実行されるようになった。
アルゴリズム取引の種類
金融取引において、アルゴリズムとは、自動的に取引を決定するルールまたは指示のことである。この中には、単純な単一銘柄のアルゴリズムや、より複雑なブラックボックス・アルゴリズムがあり、市場の状況、価格の動き、その他の金融データを分析し、最小コスト対最大利益の比率で最適なタイミングで取引を実行する。
到着価格アルゴリズム
注文が発注された時点の株価に最も近い値幅で取引を実行することを目的とする。市場への影響を最小限に抑え、注文発注後の価格変動リスクを軽減します。
アルゴリズム取引のバスケット
ポートフォリオ・アルゴリズムとも呼ばれるバスケット・アル ゴリズムは、注文がポートフォリオ内の他の決定や有価証券 にどのような影響を与えるかを評価しながら実行する。
例えば、ある証券が最良価格で提供されても、そうすることでポートフォリオ全体のリスクが上昇するのであれば、アルゴリズムは取引を遅らせることを決定するかもしれない。このアルゴリズムには、最小参加率と最大参加率、自己資 金調達、およびキャッシュバランス制約が組み込まれている。
実施不足
これらの自動化されたルールは、決定価格と異なる場合に注文を実行するコストである実行不足を削減するように設計されている。
出来高の割合
これらのアルゴリズムは、リアルタイムの市場取引量に基づいて注文サイズを変更します。目標は、マーケットインパクトとタイミングのバランスを取りながら、市場総取引量の所定の割合を維持することです。
単一銘柄アルゴリズム
これらのアルゴリズムは、注文サイズや市場状況などの要因を考慮し、単一銘柄の注文の実行を最適化するように設計されています。
出来高加重平均価格（VWAP）
これらのアルゴリズムは、指定された期間における株式の出来高加重平均価格に近い価格で注文の実行を行う。
時間加重平均価格（TWAP）
時間加重平均価格アルゴリズムは、株価の時間加重平均を反映した平均価格を達成するために、一定期間の取引を均等に配分します。大口注文の実行時に市場の混乱を軽減するために使用される。
リスク回避パラメータ
トレーダーや使用するストラテジーによって異なる。トレーダーやお客様のリスク許容度に合わせて取引の積極性を調整するために、他のアルゴリズムと組み合わされることが多い。
アルゴリズム取引の長所と短所
長所
取引が可能な限り最良の価格で約定することが多い。
注文の実行は即時かつ正確に行え、必要な水準で約定する確率が高い。価格が大きく変動するのを防ぐため、適切なタイミングで取引が実行される。
取引コストの低減。
複数の市場状況を同時に自動チェック。
取引の発注時に人為的ミスが発生するリスクがない。
アルゴリズム取引は、過去とリアルタイムのデータを使ってバックテストが可能。
短所
コンピューター支援取引は、約定時間の速さと、取引実行する際の遅延であるレイテンシーの低さに依存する。約定が遅いため、チャンスを逃す可能性がある。
アルゴリズム取引は、ヒストリカル・データと数学的モデルを使用して将来の市場の動きを予測します。しかし、ブラック・スワン・イベントとも呼ばれる予期せぬ市場の混乱が起こり、損失を被ることもある。
コンピューター取引は、コンピューター・プログラムや高速インターネット接続などの技術に依存しています。技術的な問題は取引プロセスに悪影響を及ぼし、損失につながる可能性がある。
大規模なアルゴリズム取引は市場価格に劇的な影響を与える可能性があり、取引を修正できないトレーダーは損失を被るリスクがある。時には、アルゴリズム取引によって市場のボラティリティが上昇し、フラッシュ・クラッシュが発生することもある。
アルゴリズム取引に適用される複雑なルールや規制の多くは、従うのに非常に時間がかかる。
アルゴリズミック・トレーディング・システムの構築と導入にかかる費用は高額になる可能性があり、トレーダーはデータ・フィードとソフトウェアに追加料金を支払わなければならないかもしれない。
アルゴリズム取引システムは、事前に定義されたルールと指示に依存しているため、トレーダーが独自のニーズに合わせて取引をカスタマイズする能力に影響を与える可能性がある。
コンピューター支援取引は、数学的モデルと過去のデータに依存しているため、市場の動きに影響を与えうる主観的・定性的要素を見落とすことが多い。人間の判断がないため、より直感的なアプローチを好むトレーダーには合わないかもしれない。
アルゴリズム取引の技術的要件
アルゴリズミック・トレーディングの最終的な要素は、コンピュータ・プログラムを使用してアルゴリズムを適用し、過去の株式市場パフォーマンスの履歴期間において利益を生み出したかどうかをバックテストすることである。これは、選択した戦略を、注文を出すための取引口座にアクセスできる統合されたコンピュータ化されたプロセスに変換することを含む。
アルゴリズム取引に必要なものは以下の通り
プログラマーを雇うか、既製の取引ソフトウェアを使用することにより、必要な取引戦略を開発するためのコンピュータ・プログラミングの知識。
注文を出すためのネットワークや取引プラットフォームへのアクセス。
アルゴリズムが注文を出す機会を監視するマーケット・データ・フィードの入手可能性。
実際の市場にシステムを投入する前に、バックテストを行うためのインフラと能力。
アルゴリズムのルールの複雑さに応じて、バックテストに利用可能なヒストリカルデータ。
アルゴリズム取引の利益と損失について
アルゴリズム取引システムを使用していても、損失を被る可能性があることを心に留めておくことが重要だ。アルゴリズム取引には、他の取引形態と同様のリスクと不確実性が伴う。
加えて、一般的なトレーダーの多くは、アルゴリズミック・トレー ディング・システムを構築・導入する資金がなく、ソフトウェアやデータ・フィードに対する手数料を支払わなければならないかもしれない。どのようなタイプの投資でもそうだが、決断を下す前に、潜在的なリスクとリターンを十分に調査し、理解することが重要だ。
アルゴリズム取引を始めるには？
アルゴリズム取引を始める前に、プログラミング（C++、 Java、またはPython）を学び、取引戦略を開発または選択する必要がある。次に、ヒストリカルデータを使用して戦略のバックテストを行う。これに満足したら、アルゴリズム取引をサポートしているブローカーを通じて実践する。
さらに、プログラマーとトレーダーがソフトウェアを交換し、初心者向けに議論やアドバイスを行うオープンソースのプラットフォームもある。
結論
アルゴリズム取引は、取引の意思決定にスピード、効率性、客観性を提供する。エントリーポイントと決済ポイントを自動化し、人為的ミスのリスクを減らし、情報漏えいを減らすことができる。
しかし、大きなリスクも存在する。アルファ取引は故障やハッキングの可能性がある複雑なテクノロジーに依存しており、高頻度取引はシステム・リスクを増大させる可能性がある。その他の潜在的なリスクには、約定エラー、市場のボラティリティ、技術的な不具合などがある。
最後に
ご利用いただいている中でご不明な点がございましたら、いつでもお問い合わせください。
Xにて日々情報発信しておりますので、是非チェックしてみてください。
https://x.com/japan_ironfx
カスタマーサポート問い合わせ
japan.support@ironfx.com
免責事項
この情報は、投資アドバイスや投資推奨とはみなされず、マーケティングコミュニケーションとみなされます。このコミュニケーションで参照またはハイパーリンクされた第三者が提供するいかなるデータまたは情報に対しても責任を負いません。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？