アルゴリズム取引（自動取引、ブラックボックス取引、またはアルゴ取引とも呼ばれます）は、定義された一連の指示（アルゴリズム）に従って取引を行うコンピュータープログラムを使用します。 理論上、この取引は、人間のトレーダーには不可能な速度と頻度で利益を生み出すことができます。
定義された命令セットは、タイミング、価格、数量、または数学モデルに基づいています。 トレーダーの利益機会とは別に、アルゴリズム取引は、人間の感情が取引活動に与える影響を排除することにより、市場をより流動的にし、取引をより体系的にします。
実際のアルゴリズム取引
トレーダーが次の簡単な取引基準に従うと仮定します。
- 50日間の移動平均が200日間の移動平均を上回った場合、50株の株式を購入します。 （移動平均は、過去のデータポイントの平均であり、日々の価格変動を平滑化し、それによって傾向を特定します。） 50日間の移動平均が200日間の移動平均を下回ったときに、株式を売却します。
これら2つの簡単な指示を使用して、コンピュータープログラムは自動的に株価（および移動平均インジケーター）を監視し、定義された条件が満たされたときに売買注文を出します。 トレーダーは、ライブの価格とグラフを監視したり、手動で注文したりする必要がなくなりました。 アルゴリズム取引システムは、取引機会を正しく識別することによりこれを自動的に行います。
アルゴリズム取引の基礎
アルゴリズム取引の利点
アルゴ取引には次の利点があります。
- 取引は可能な限り最高の価格で実行されます取引注文の配置は瞬時かつ正確です（所望のレベルで実行される可能性が高い）。取引は大幅な価格変更を回避するために正確かつ瞬時にタイミングが取られます。取引コストの削減。複数の市場状況。取引を行う際の手動エラーのリスクを低減。利用可能な履歴データとリアルタイムデータを使用して、アルゴリズム取引をバックテストできます。 実行可能な取引戦略であるかどうかを確認します。感情的および心理的要因に基づいて、人間のトレーダーによるミスの可能性を減らしました。
今日のほとんどのアルゴリズム取引は高頻度取引（HFT）であり、事前にプログラムされた指示に基づいて、複数の市場および複数の意思決定パラメーターにわたって多数の注文を迅速に行うことを利用しようとします。
アルゴ取引は、次のようなさまざまな形態の取引および投資活動で使用されます。
- 中長期投資家またはバイサイド企業（年金基金、ミューチュアルファンド、保険会社）は、個別の大量投資で株価に影響を与えたくない場合に、アルゴ取引を使用して大量に株式を購入します。 -タームトレーダーとセルサイド参加者—マーケットメーカー（証券会社など）、 投機家、および裁定取引人—自動取引執行のメリット。 さらに、アルゴリズム取引は、市場の売り手に十分な流動性を作成するのに役立ちます。体系的なトレーダー-トレンドフォロワー、ヘッジファンド、またはペアトレーダー（ペアのハイポジションとショートポジションを一致させるマーケットニュートラルな取引戦略2つの株式、上場投資信託（ETF）、通貨などの相関商品）-取引ルールをプログラムし、プログラムを自動的に取引させる方がはるかに効率的です。
アルゴリズム取引は、トレーダーの直感や本能に基づく方法よりも、アクティブな取引に対してより体系的なアプローチを提供します。
アルゴリズム取引戦略
アルゴリズム取引の戦略には、収益の改善またはコスト削減の観点から有益な特定の機会が必要です。 以下は、アルゴ取引で使用される一般的な取引戦略です。
トレンドフォロー戦略
最も一般的なアルゴリズム取引戦略は、移動平均、チャネルブレイクアウト、価格レベルの動き、および関連する技術指標の傾向に従います。 これらの戦略は予測や価格予測を行わないため、アルゴリズム取引を通じて実装するのが最も簡単でシンプルな戦略です。 トレードは、望ましい傾向の発生に基づいて開始されます。これは、予測分析の複雑さを感じることなく、アルゴリズムを介して簡単に実装できます。 50日と200日の移動平均を使用することは、人気のあるトレンドフォロー戦略です。
アービトラージの機会
ある市場で二重上場株式を低価格で購入し、同時に別の市場で高価格で売却すると、リスクのない利益または裁定取引として価格差が生じます。 株価と先物商品には同じ操作を繰り返し行うことができます。これは、価格差が時々存在するためです。 そのような価格差を識別するアルゴリズムを実装し、効率的に注文を出すことで、収益性の高い機会が得られます。
インデックスファンドのリバランス
インデックスファンドは、保有残高をそれぞれのベンチマークインデックスと同等にするためにリバランスの期間を定義しています。 これは、アルゴリズムファンドトレーダーにとって有益な機会を生み出します。アルゴリズムトレーダーは、インデックスファンドのリバランスの直前にインデックスファンドの株数に応じて20から80ベーシスポイントの利益を提供する予想取引を利用します。 このような取引は、タイムリーな執行と最高の価格のためにアルゴリズム取引システムを介して開始されます。
数学モデルベースの戦略
デルタ中立取引戦略などの実績のある数学モデルにより、オプションと基礎となるセキュリティの組み合わせでの取引が可能になります。 （デルタニュートラルは、正と負のオフセットを相殺する複数のポジションで構成されるポートフォリオ戦略です。通常、市場性のある資産の価格の変化をデリバティブの価格の対応する変化と比較する比率です。問題の資産のデルタはゼロになります。）
取引範囲（平均復帰）
平均復帰戦略は、資産の高値と安値が定期的に平均値（平均値）に戻る一時的な現象であるという概念に基づいています。 価格範囲を特定して定義し、それに基づいてアルゴリズムを実装すると、資産の価格が定義された範囲内外になったときに自動的に取引を行うことができます。
ボリューム加重平均価格（VWAP）
出来高加重平均価格戦略は、大きな注文を分割し、在庫固有の過去の出来高プロファイルを使用して、動的に決定された注文の小さな塊を市場にリリースします。 目的は、ボリューム加重平均価格（VWAP）に近い注文を実行することです。
時間加重平均価格（TWAP）
時間加重平均価格戦略は、大きな注文を分割し、開始時間と終了時間の間で均等に分割されたタイムスロットを使用して、動的に決定された注文の小さなチャンクを市場にリリースします。 目的は、開始時間と終了時間の間の平均価格に近い注文を実行し、それによって市場への影響を最小限にすることです。
ボリュームの割合（POV）
取引注文が完全に約定されるまで、このアルゴリズムは、定義された参加率と市場で取引された量に応じて部分注文を送信し続けます。 関連する「ステップ戦略」は、市場ボリュームのユーザー定義の割合で注文を送信し、株価がユーザー定義のレベルに達すると、この参加率を増減します。
実装不足
実装不足戦略は、リアルタイムマーケットをトレードオフすることで注文の執行コストを最小限に抑え、それにより注文のコストを節約し、実行が遅れる機会費用の恩恵を受けることを目指しています。 この戦略は、株価が順調に動いたときに目標とする参加率を上げ、株価が逆に動いたときにそれを下げます。
通常の取引アルゴリズムを超えて
反対側で「発生」を特定しようとするアルゴリズムの特別なクラスがいくつかあります。 これらの「スニッフィングアルゴリズム」は、たとえばセルサイドマーケットメーカーによって使用されますが、組み込み注文のインテリジェンスを使用して、大量注文のバイサイドのアルゴリズムの存在を識別します。 このようなアルゴリズムによる検出は、マーケットメーカーが大量の注文機会を特定し、より高い価格で注文を処理することで利益を得るのに役立ちます。 これは、ハイテクのフロントランニングとして時々識別されます。
アルゴリズム取引の技術要件
コンピュータープログラムを使用したアルゴリズムの実装は、アルゴリズムテストの最終コンポーネントであり、バックテスト（過去の株式市場のパフォーマンスの履歴期間でアルゴリズムを試して、それを使用することが有益かどうかを確認します）を伴います。 課題は、識別された戦略を、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ー化されたプロセスに変換することです。 アルゴリズム取引の要件は次のとおりです。
- 必要な取引戦略、雇用されたプログラマー、または事前に作成された取引ソフトウェアをプログラムするためのコンピュータープログラミングの知識。注文するためのネットワーク接続と取引プラットフォームへのアクセス。注文を行う機会についてアルゴリズムによって監視される市場データフィードへのアクセス。構築されたシステムを実際の市場で公開する前にバックテストする機能とインフラストラクチャ。アルゴリズムに実装されたルールの複雑さに応じたバックテストの利用可能な履歴データ。
アルゴリズム取引の例
ロイヤルダッチシェル（RDS）は、アムステルダム証券取引所（AEX）およびロンドン証券取引所（LSE）に上場しています。 まず、裁定取引の機会を特定するアルゴリズムを構築します。 いくつかの興味深い観察結果を次に示します。
- AEXはユーロで取引され、LSEは英国ポンドで取引されます。1時間の時差により、AEXはLSEよりも1時間早く開き、その後、両方の取引所が次の数時間同時に取引し、最後の1時間でLSEのみで取引しますAEXが閉じます。
2つの異なる通貨でこれら2つの市場に上場しているロイヤルダッチシェル株の裁定取引の可能性を探ることはできますか？
要件：
- 現在の市場価格を読み取ることができるコンピュータープログラムLSEとAEXの両方からの価格フィードGBP-EURの外国為替（外国為替）レートフィード注文を正しい取引所にルーティングできる注文配置機能履歴価格のバックテスト機能フィード。
コンピュータプログラムは次を実行する必要があります。
- 両方の取引所からのRDS株式の着信価格フィードを読み取り、利用可能な外国為替レートを使用して、1つの通貨の価格を他の通貨に変換します。十分に大きな価格差がある場合（仲介費用を割り引いて）プログラムは、より低い価格の取引所で買い注文を出し、より高い価格の取引所で注文を販売する必要があります。注文が必要に応じて実行される場合、裁定利益が続きます。
シンプルで簡単！ ただし、アルゴリズム取引の実践は、維持および実行がそれほど簡単ではありません。 ある投資家がアルゴリズムで生成された取引を行うことができれば、他の市場参加者も同様であることに注意してください。 その結果、価格はミリ秒やマイクロ秒単位で変動します。 上記の例では、注文が市場にヒットするまでに販売価格が変化するため、買い取引は実行されますが売り取引は実行されない場合はどうなりますか？ トレーダーには、裁定戦略を無価値にするオープンなポジションが残されます。
システム障害リスク、ネットワーク接続エラー、取引注文と実行の間のタイムラグ、そして何よりも重要な不完全なアルゴリズムなど、追加のリスクと課題があります。 アルゴリズムが複雑になるほど、実行する前に、より厳しいバックテストが必要になります。
