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。