アルゴリズミックトレーディングとは？​ 基礎、​戦略、​ソフトウェア

アルゴリズミックトレーディングは、​金融市場での​取引に​対する​アプローチであり、​事前に​決定された​一連の​指示が​コンピュータモデルに​プログラムされます。​これに​より、​価格、​時間、​ボリュームを​考慮に​入れた​自動取引プロセスが​可能に​なります。​通常、​これは​複雑な​数式や​数学モデルを​伴い、​場合に​よっては​人間の​介入も​含まれる​可能性が​あります。​目的は、​異なる​金融市場での​取引に​関する​意思決定を​行う​ことです。​買うべきか​売るべきか、​取引に​入る​タイミング、​価格、​利益を​得る​場所、​ストップロスを​設定する​場所などです。​アルゴリズミックトレーディングは​ルールベースの​戦略であり、​ルールの​定義が​その​アプローチが​利益を​上げるか​どうかの​重要な​入力と​なります。

アルゴリズミックトレーディングとは？

アルゴリズミックトレーディングは、​まず​戦略の​目的を​定義する​ことから​始まります。​アルゴリズミックトレーディングに​関しては、​目的が​利益を​得る​ことを​意味する​わけではありません。​多くの​アルゴリズミックトレーディング​プログラムは、​機関投資家の​代わりに​大きな​注文を​実行する​ために​使用され、​最良の​価格で​市場に​ポジションを​入れたり​退出したりする​ことを​目指しています。​これは​利益を​得る​ことを​試みる​ことに​似ていますが、​目的が​実際の​利益を​上げる​こととは​異なる​ため、​戦略の​ために​定義された​ルールの​セットは、​長期的に​利益を​得る​ことを​純粋に​目指すルールの​セットとは​異なります。​トレーダーと​して、​私たちが​求めているのは​利益です！​したがって、​これが​目的である​場合、​次の​ステップは、​どの​期間に​わたって​この​利益を​達成するかを​定義する​ことになります。​一般的に​言えば、​アルゴリズミックトレーディングは​短期的に​行われ、​取引は​数日間​保持されるかもしれませんが、​より​可能性が​高いのは​数時間または​それ以下、​場合に​よっては​数分または​数秒です。​アルゴリズミックトレーダーが​戦略の​時間枠を​決定したら、​一連の​ルールが​決定され、​実験され、​戦略を​構成する​ために​適用されます。​この​プロセスに​ついては、​以下の​「最良の​アルゴリズミックトレーディング戦略は​何ですか？」の​セクションで​詳しく​見ていきます。​これらの​ルールと​全体的な​戦略は、​少なくとも​過去を​振り返った​ときに​アルゴリズミックトレーディング戦略が​利益を​上げる​ことを​確認する​ために​厳密に​バックテストされる​必要が​あります。

アルゴリズミックトレーダー

アルゴリズミックトレーダーとは、​アルゴリズミックアプローチを​使用して​取引を​行う​トレーダーの​ことです。​アルゴリズミックトレーダーは、​アルゴリズミックトレーディング戦略を​定義する​ために​使用される​ルールや​プロセスを​決定します。​通常、​アルゴリズミックトレーダーは、​市場に​関する​強い​知識を​持っているだけでなく、​取引の​テクニカル分析に​傾倒し、​数学的な​観点から​市場に​興味を​持ち、​プログラミングの​知識や​能力を​持っている​可能性も​あります​（​必ずしも​そうではありませんが）。​アルゴリズミックトレーディングと​自動アルゴリズミックトレーディング戦略の​開発は、​21^世紀の​初めに​この​取引形態が​急増して​以来、​拡大を​続けています。​この​拡大に​伴い、​自分​自身を​アルゴリズミックトレーダーと​見なすトレーダーの​数も​増加しています。

アルゴリズミックトレーディングソフトウェアの​選択肢

最良の​アルゴリズミックトレーディングソフトウェアは​簡単には​定義できず、​Matlab、​Python、​C++、​JAVA、​Perlが​取引ソフトウェアを​書く​ために​使用される​一般的な​プログラミング言語です。​しかし、​これらの​言語で​直接​プログラムされる​ことは​ないため、​個々の​トレーダー向けに​多くの​ソフトウェアインターフェースが​提供されています。​おそらく、​最も​一般的に​使用され、​個々の​トレーダーに​とって​最良の​ものは、​Meta Traderの​一連の​提供物であり、​MT4およびMT5、​およびMQL5およびMQL4​プログラミング言語が​含まれます。​これらを​アルゴリズミックトレーディングへの​初めての​移行で​試してみる​ことを​お勧めします。

な​ぜアルゴリズミックトレーディングが​重要視されるのか？

アルゴリズミックトレーディングは、​1980年代から​優位性を​持っており、​特に​21^世紀の​初めから​爆発的に​増加しています。​これに​より、​アルゴリズミックトレーディングは、​毎日​世界の​取引量の​重要な​割合を​占めるようになりました。​アルゴリズミックトレーディング​プログラムは​市場に​重要な​流動性を​提供しますが、​同時に​市場の​ボラティリティを​高め、​時には​市場の​急激な​下落や​上昇を​引き起こすこともあります。

アルゴリズミックトレーディング戦略

最良の​アルゴリズミックトレーディング戦略は​多数あり、​どの​戦略も​生成する​結果に​よって​その​良さが​決まります。​アルゴリズミックトレーディング戦略は​次々と​変わりますが、​アルゴリズミックトレーダーが​アルゴリズミックトレーディング戦略を​設計する​際に​使用する​一般的な​出発点が​いく​つかあります。​これには​以下が​含まれます：

• トレンドフォロー戦略
• 平均回帰戦略
• 数学モデルベースの​戦略

これらに​ついて​さらに​詳しく​見ていきます。

トレンドフォロー戦略

トレンドフォロー戦略は、​おそらく​最も​一般的な​アルゴリズミックトレーディング戦略です。​この​戦略は、​移動平均や​チャネルを​使用してトレンドを​追い、​トレンドラインを​特定しようとし、​トレンドを​示すさまざまな​テクニカル分析指標を​使用します。​例えば、​トレンドモメンタム指標、​RSIなどです。​トレンドフォロー戦略では、​将来の​価格計算を​行う​必要は​なく、​必要なのは​定義された​時間枠内で​トレンドの​方向に​取引を​入れる​ことだけです。​そして、​これらの​トレンドが​戦略に​よって​終了したと​見な​された​ときに、​退出​（場合に​よっては​ポジションを​反転）します。​トレンドフォローアルゴリズミックトレーディング戦略は、​モメンタムフォローアルゴリズミックトレーディング戦略とも​見なすことができます。

平均回帰戦略

平均回帰戦略は、​市場価格が​任意の​期間に​わたって​平均または​平均価格レベルに​戻ると​いう​考えに​基づいています。​これは、​平均への​回帰と​いう​数学的概念に​基づいています。​平均回帰戦略は、​特定の​市場が​平均レベルから​大きな​価格​変動を​経験する​状況を​利用し、​それが​以前の​状態に​戻ると​仮定します。​アルゴリズミック平均回帰取引戦略は、​この​概念を​使用しますが、​定義された​ルールを​使用して​形式化し、​自動​プログラムと​パッケージ化します。​上記の​トレンドフォロー戦略と​同様に、​ボリンジャーバンドや​モメンタム指標の​ストキャスティクスなどの​テクニカル指標が​平均回帰アルゴリズミックトレーディング戦略で​使用される​可能性が​あります。

数学モデルベースの​戦略

ほとんどの​アルゴリズミックトレーディング戦略は、​ある​意味で​数学モデルベースの​戦略です。​マクロ経済データ、​広範な​地政学的イベント、​ニュースなどに​基づくアルゴリズミックトレーディング戦略で​さえ、​数学的な​基盤を​持っています。​ただし、​数学モデルに​非常に​特化した​アルゴリズミックトレーディング戦略も​あります。​数学モデルの​例には​以下が​含まれます：

• デルタニュートラル戦略
• アービトラージ戦略
• ペアトレーディング戦略
• インデックスファンドの​リバランス戦略
• 「修正」​戦略

アルゴリズミックトレーディングの​まとめ

この​アルゴリズミックトレーディング戦略に​関する​レッスンでは、​アルゴリズミックトレーディングが​どのように​機能するか、​なぜ重要であるか、​アルゴリズミックトレーダーの​構成、​さまざまな​アルゴリズミックトレーディングアプローチを​見てきました。​この​レッスンからの​重要な​ポイントは​以下の​通りです：

• アルゴリズミックトレーダーに​なる​ためには、​テクニカル分析と​数学モデルの​強い​理解が​必要です。
• プログラミングの​知識も​大きな​利点と​なります。