アルゴリズム取引とは何ですか？
アルゴリズム取引は、自動化され、事前にプログラムされた取引指示を利用して、価格、タイミング、ボリュームなどの変数を考慮して注文を実行するプロセスです。 アルゴリズムは、問題を解決するための一連の指示です。 コンピューターアルゴリズムは、時間の経過とともに、注文全体の一部を市場に送ります。
アルゴリズム取引は、複雑な数式を数学モデルと人間の監視と組み合わせて使用し、取引所で金融証券を売買する決定を下します。 アルゴリズムのトレーダーは、しばしば高頻度の取引技術を利用します。これにより、企業は毎秒何万もの取引を行うことができます。 アルゴリズム取引は、注文執行、裁定取引、トレンド取引戦略など、さまざまな状況で使用できます。
アルゴリズム取引について
1970年代にコンピューター化された取引システムがアメリカの金融市場に導入された後、取引におけるアルゴリズムの使用が増加しました。 1976年、ニューヨーク証券取引所は、トレーダーから取引所フロアの専門家に注文をルーティングするための指定注文ターンアラウンド（DOT）システムを導入しました。 その後の数十年で、取引所は電子取引を受け入れる能力を強化し、2010年までにすべての取引の60％以上がコンピューターによって実行されました。
著者のマイケル・ルイスは、電子商取引の構造を定義するようになった企業の設立を支援したウォール街のトレーダーや起業家の生活を記録したベストセラーの本「 Flash Boys 」を出版した際に、高頻度のアルゴリズム取引を一般に注目しました。アメリカ。 彼の本は、これらの企業は、より高速なコンピューターを構築するための軍拡競争に従事しており、より迅速に取引所と通信できるようになり、平均的な投資家に不利益をもたらす注文タイプを使用して、競合他社に迅速に有利になったと主張しました。
日曜大工アルゴリズム取引
近年、日曜大工アルゴリズム取引の実践が広まっています。 たとえば、Quantopianのようなヘッジファンドは、最も収益性の高いコードを書くためのコミッションを獲得するために競争するアマチュアプログラマーのクラウドソースアルゴリズムです。 この手法は、高速インターネットの普及と、比較的安価な価格でより高速なコンピューターの開発により可能になりました。 Quantiacsのようなプラットフォームは、アルゴリズム取引に挑戦したいデイトレーダーにサービスを提供するために生まれました。
ウォール街のもう1つの新興技術は機械学習です。 人工知能の新しい開発により、コンピュータープログラマーは、ディープラーニングと呼ばれる反復プロセスを通じて自分自身を改善できるプログラムを開発できるようになりました。 トレーダーは、ディープラーニングに依存して自分自身の収益性を高めるアルゴリズムを開発しています。
重要なポイント
- アルゴリズム取引は、プロセスおよびルールベースのアルゴリズムを使用して取引を実行するための戦略を採用するものであり、1980年代初頭から大幅に人気が高まっており、機関投資家や大規模な取引会社がさまざまな目的で使用しています。 アルゴリズムの取引は、実行時間の短縮やコスト削減などの利点を提供しますが、フラッシュクラッシュや流動性の即時損失を引き起こすことにより、市場のマイナス傾向を悪化させる可能性もあります。
アルゴリズム取引の長所と短所
アルゴリズム取引は、主に機関投資家や大手証券会社が取引に関連するコストを削減するために使用します。 調査によると、アルゴリズム取引は、全体の取引量の10％を占める可能性のある大きな注文サイズに対して特に有益です。 通常、マーケットメーカーはアルゴリズム取引を使用して流動性を生み出します。
アルゴリズム取引はまた、注文のより迅速で簡単な実行を可能にし、取引所にとって魅力的です。 言い換えれば、これはトレーダーと投資家が価格のわずかな変化から利益を素早く予約できることを意味します。 スキャルピング取引戦略では、一般的にアルゴリズムを採用しています。これは、小さな価格の増分で証券を迅速に売買するためです。
通常の状況での利点である注文実行の速度は、複数の注文が人間の介入なしに同時に実行される場合に問題になる可能性があります。 2010年のフラッシュクラッシュは、アルゴリズム取引のせいにされています。
アルゴリズム取引のもう1つの欠点は、急速な売買注文によって生じる流動性が一瞬で消え、トレーダーが価格の変更から利益を得るための変更を排除できることです。 また、流動性が即座に失われる可能性があります。 調査によれば、2015年にスイスフランがユーロペグを廃止した後、アルゴリズム取引が通貨市場で流動性の損失を引き起こす主要な要因であることが明らかになりました。
