アルゴリズム取引へのガイド

ファイナンスマーケットは目まぐるしく、一瞬の判断がトレードの勝敗を左右します。長い時間をかけて、トレーダーは市場を活用し、毎取引セッションでできるだけ多くの利益を上げるために、複数の戦略やアプローチを試してきました。技術の台頭は、一度に複数の取引注文を操作するために必要なツールや情報をタイムリーかつ明確に提供することで、トレーダーの生活を容易にしました。

アルゴリズム取引は、トレーダーに代わってプログラムやソフトウェアを使用して、より速く、より頻繁に取引を行うために、マシンコンピューティングと情報技術を利用します。ここでは、アルゴ取引と、今日から応用できるアルゴリズム取引戦略について、例を挙げて説明します。

アルゴリズム取引の理解

アルゴリズムとは、コンピュータが従う数学的・論理的な命令のシーケンスであり、アルゴリズムに与えられた与えられた情報や状況に基づいて意思決定を行います。

プロセスはアルゴリズム的な順序で行われ、特定の条件が満たされた場合に特定の結果が得られます。これはアルゴリズム取引戦略とその根拠にも当てはまり、ソフトウェアが取引注文を、何を取引するか、いつ取引するか、いつ取引を停止するかという特定の注文に従って発注する。

アルゴリズム取引はアルゴリズム注文で行われ、特定の条件が満たされた場合に特定の結果をもたらす。

アルゴリズム取引は、1秒間に何百もの注文を行うことができ、人間が行うよりも速く正確に注文を出すことができます。これらのプログラムは、トレンド、出来高、価格、時間などの取引関連情報や指標を考慮します。

アルゴリズムトレーダーは、株式市場、外国為替市場、暗号通貨などのスポットや先物のアルゴリズム取引戦略など、あらゆる金融市場やさまざまな商品でアルゴ取引戦略を実行することができます

アルゴ取引の仕組み

通常、開発者はアルゴリズム取引システムをプログラムし、取引に適したものにするためにコードを書かなければなりません。特に複雑な金融市場の性質上、効率的なアルゴリズム取引戦略には高度なプログラミングが要求されます。

そして、これらの取引アルゴリズムを一度実行すれば、基準が満たされた時点で取引注文が実行されます。

株式市場で10株を買いたいトレーダーを考えてみましょう。彼らは次の条件を入れることができる：

• 20日移動平均が50日移動平均線を超えたら10銘柄買い。
• 20日移動平均が50日移動平均線を下回ったら10銘柄売り。

これらの2つの条件が揃えば、自動化されたソフトウェアは、人の手を煩わせることなく、通常は手動で発注するよりも早く、要求された注文を実行します

アルゴリズム取引戦略

これらのプログラムは、さまざまな市場で自動取引を可能にし、最高の結果を得るために典型的な方法と組み合わせることができます。実行可能な最高のアルゴリズム取引戦略を見つけましょう

トレンドフォロー戦略

アルゴリズムトレーディングは、幅広い戦略で実施することができます。しかし、トレンドフォローのアプローチは、アルゴリズムを使用する最も一般的で簡単な方法です。 

これら戦略は、価格予測や未来的な分析を必要とせず、過去のデータにのみ依存してトレンドを特定し、それに基づいて意思決定を行います。 

移動平均、価格水準モーメント、ブレイクアウト、およびその他のテクニカル指標は、シンプルで実装が簡単であるため、FXアルゴリズム取引戦略で一般的に使用されます。 

好ましい価格トレンドが現れると、アルゴリズムが買い注文または売り注文を実行し、トレンドの動きと方向を監視します

モーメンタム取引

モメンタムトレーディングは、日中トレーダーにとって非常に一般的な手法で、価格トレンドに従ってその日のうちに注文を発注し、決済する傾向があります

その名が示すように、この方法では、トレーダーはトレンドを利用し、それに従うことになります。株価が右肩上がりであれば、買い注文を出す絶好のチャンスです。 

一方、株価があるレベルを超えて下落し始めたら、トレーダーは売り注文を出します。市場参加者にとってこの取引戦略がシンプルであることを考えると、自動化されたソフトウェアは、より速く、より正確に実行します。 

インバース・ボラティリティ

インバース・ボラティリティ戦略は通常、上場投資信託ETF市場）で使用され、アルゴリズム・トレーダーは市場のボラティリティへのエクスポージャーを通じて、ETFのポートフォリオ・リスクに対して投資します。

市場の安定性に依存するインバース・ボラティリティETFは、市場が安定していればいるほど利益が高くなるため、この戦略を利用するトレーダーは、市場のボラティリティが低いときに利益を得ます。

この方法は、Cboe Volatility Index (VIX)と統合することができ、例えば、S&Samp;P 500指数の価格変動率を識別します。したがって、この指数は、アルゴリズムがボラティリティを識別し、それに対してベットし、それに応じて注文を出すのに役立ちます。

インデックス・ファンドのリバランス

すべてのファンドには、特定の時期に行われるリバランス期間があります。リバランスの間、ファンドの商品と取引資産はファンドのインデックスに合わせられます

リバランス期間は、ファンドの活動状況や資産など多くの要因によって異なります。通常、数時間から数日かかることがあり、トレーダーにとっては、これを利用するまたとない機会となります 

リバランス期間中の取引は、0.2%から0.8%のリターンをもたらす可能性があり、これはリバランス前の資産残高によって異なります

アルゴリズムソフトを使った取引は、トレーダーが複数の売買注文を手動で出すよりも速く出すことができ、高速で誇張されたリターンを生み出すことができ、スリッページを最小限に抑えることができます。

アービトラージ

アービトラージャーは市場のわずかな差から利益を得ます。そのため、彼らは異なる市場から同じ資産を継続的に売買し、他の市場間の差異を蓄積します。

例えば、トレーダーはNYSEで通信会社の株を50ドルで買い、LSEの取引所で50.50ドルで売ることができ、価格差と為替差から利益を得ることができます。 

このトレーディングプロセスでは、チャンスを見極めるために、最大限の正確さと市場の知識が必要となります。したがって、裁定取引をアルゴリズム取引戦略と組み合わせることで、十分なリターンを得ることができます。

この自動売買は、自動売買ソフトウェアが高速かつピンポイントで処理できる短期注文に依存しています。

リスク・オン・リスク・オフ

これがアルゴ取引戦略そのものではないかもしれません。しかし、アルゴリズム取引と組み合わせることで、特定の市場における現在のリスクレベルを考慮して意思決定を行うことができます。

この方法を使って、トレーダーは市場のパターンに応じてリスク許容度を変えることができます。例えば、ある市場の特定の期間が高リスクであることを示した場合、投資家は投資リスクを下げなければなりません。 

同様に、もしインジケータが市場が低リスクであることを示せば、それは高リスクの投資を行う適切な時期です。

しかし、世界的なイベント、中銀の政策、年次報告書、その他のデータなど、市場パターンの根底にある多くの要因が、市場リスクレベルを決定するアルゴリズムに供給されるため、この指標を適用するだけでは非効率になる可能性があります。

ブラック・スワン

コントロール不能な出来事によって市場が予測不能になる時期をブラックスワンと呼びますが、これは通常、世界的な危機が発生し、市場の動きを予測することが困難になったときに起こります。

ブラックスワンが発生すると、市場は非常に不安定になり、オプション取引や先物などの一部の金融商品は非常に需要が高くなります。2008年の金融危機やCovid-19のパンデミックは、ブラックスワンの一例です。

トレーダーは、このような時期に高いボラティリティから恩恵を受け、特にアルゴリズム取引と組み合わせることで、より多くの取引機会を活用し、迅速かつタイムリーに注文を出すことができます。

ミーン・リバーサル

このトレーディング戦略は、資産価格が上下動した後、最終的に平均値に戻るという事実を指しており、この戻りは良いトレーディング機会を意味します。

ですから、潜在的な反転によって市場価格のトレンドが上昇すると予想される場合は、買い注文を実行する良いタイミングです。同様に、平均値の反転が下落トレンドの引き金となる場合、投資家は売り注文を出すことができます。

しかし、このようなイベントを特定し、平均の反転がいつ起こるかを分析することが課題です。アルゴリズム取引を使えば、なぜ膨大なデータを分析し、取引機会を判断し、それに応じて執行することが可能になるのでしょう。

マーケット・タイミング

注文の適切なタイミングを見つけることは、すべてのトレーダーにとっての課題であり、たいていは当たり外れがあります。トレーダーは通常、過去のデータまたはテクニカル分析を使用して、価格が到達できる史上最安値または最高値を決定します。

終値のポイントを決めたら、トレーダーは注文を出し、トレンドが反転して完璧なエントリータイミングになることを期待します。しかし、必ずしもそう簡単ではなく、多くのトレーダーは価格のトレンドがまだ動いている間にエントリーし、結果的に負けトレードになります。 

そのため、過去のデータと値に基づいて、自動取引マシンを使用することで、より迅速で正確な意思決定を行うことができます。100％正確ではないにもかかわらず、通常、手動による注文執行よりも正確です。

どのようにアルゴリズム取引を始めますか

従来、アルゴリズムを作成するには、コード行を書くことと、Pythonのようなプログラム言語の知識が必要でした、これらはトレーディングのための高度なアルゴリズムを開発するために使用することができます 

しかしながら、新しい技術が登場し、トレーダーがコード行を1行も入力する必要のない、取引用のアルゴリズムを構築するためのコードなしプラットフォームを提供しています 

したがって、ユーザーはノーコードビルダーで満たすべき条件と適切なアクションを入力する必要があります

アルゴリズム取引の利点

アルゴリズムを使った取引は、取引にテクノロジーを採用する完璧な方法です。アルゴリズム取引の利点には、さらに以下のようなものがあります

より迅速な取引

アルゴリズム取引は、多くのデータを処理し、人間のトレーダーよりもはるかに速く注文を実行できる超高速マシンを使用しています。そのために、遅延を最小限に抑え、短時間で高頻度取引を行うことができます

正確な注文執行

市場のボラティリティによっては、手動で注文を出すとスリッページが発生することがあります。価格の値を見て注文を出し、実際に注文を処理するまでの数ミリ秒をスリッページと呼びます。しかし、機械はスリッページを最小限に抑えながら素早く注文を出すことができます。

より低いコスト

複数の注文をまとめることで、取引手数料を最小限に抑えることができます。アルゴリズムによって、何百、何千もの注文を同時に実行することができ、取引手数料の低減につながります

感情的にならない

人間の感情が介入して、トレーダーがより早く、または事実の情報なしに注文を出すことがあります。しかし、アルゴリズム取引には人間の手が入っていないため、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます 

ポートフォリオの分散

アルゴリズムが同時に複数の注文を出す手助けをするため、トレーダーのポートフォリオを多様化するために、異なる取引商品で複数の市場に関与することが推奨されます

一貫性の向上

アルゴリズムは、ユーザーが変更しない限り、毎回ルールに従います。そのため、手動で注文を出すよりも一貫性があります

アルゴリズムトレーディングの欠点

手法は金融市場を満喫する理想的な方法のように思えますが、いくつかの欠点もあります。

使いすぎと依存

裕福層のトレーダーの多くは、経験と実践による学習によって頂点を極めました。しかし、テクノロジーや機械への過度の依存は、人間の判断や学習に影響を与える可能性があります。

人間の介入はまだ必要

完全にオートメーション化されているにもかかわらず、システムがダウンした場合、あるいは傾向や分析を監視するためだけに、手動による干渉が必要になることがあります。したがって、人間の手がまったく必要ないというわけではありません。

多くのバックテストが必要

アルゴリズムをゼロから構築するにしても、ノーコードのプラットフォームを使うにしても、アルゴリズムはその有効性を保証するために十分なテストを必要とします。

そのため、開発者はテストを実行し、改善する必要があります。また、システムを好みに合わせて最適化するには時間がかかるかもしれません。＆nbsp;

プログラムのレイテンシー

アルゴリズムがどのくらい高度にプログラムされているかにもよりますが、遅延や待ち時間が発生することがあります。これらの遅延は、たとえ数秒や数ミリ秒であっても、あなたのトレードに大きな影響を与える可能性があります。

結論

アルゴリズムトレーディング、またはアルゴトレーディングは、人間に代わって機械やソフトウェアを使って取引注文を執行することを意味します。これらはプログラムされたソフトウェアであり、一連のルールと条件に依存し、基準が満たされた場合にアクションのコースをトリガーします。

アルゴリズムトレーディング戦略を使うことには、より速く、より正確に注文を出すことができるなど、多くの利点があります。また、アルゴリズムが同時に多くの注文を出すことができるため、ポートフォリオを分散させることができます。

この技術に過剰に依存することの欠点はほとんど存在しませんが、十分な予備知識を持って適切に使用することで、トレーダーはこの洗練されたソリューションを活用することができます。