目次
- トレーディングロボットの機能
- 主なアルゴ取引ツール
- アルゴリズム取引戦略
- 予備研究のための設計
- バックテスト
- アルゴリズム取引設計の最適化
- ライブ実行
- ボトムライン
多くのトレーダーはアルゴリズムトレーダーになりつつありますが、取引ロボットのコーディングに苦労しています。 多くの場合、これらのトレーダーは、オンラインのアルゴリズムコーディング情報が混乱し、誤解を招くだけでなく、一晩の繁栄の虚偽の約束を提供することに気付くでしょう。 信頼できる情報源の1つは、オンラインアルゴリズム取引コースAlgoTrading101の作成者であるLucas Liewからです。 このコースは、2014年10月に最初に開始されて以来、優れたレビューを持ち、8, 000人以上の学生を獲得しました。
このプログラムは、アルゴリズム取引の基礎を組織的に提示することに焦点を当てています。 Liewは、アルゴリズム取引が「リッチクイックスキームではない」という事実に固執しています。以下に概説するのは、独自のアルゴリズム取引ロボット（Liewと彼のコースから引用）の設計、構築、保守に必要な基本です。
ロボアドバイザーの台頭
トレーディングロボットの機能
最も基本的なレベルでは、アルゴリズム取引ロボットは、金融市場で売買シグナルを生成および実行する機能を備えたコンピューターコードです。 このようなロボットの主要なコンポーネントには、買いまたは売りのタイミングを知らせるエントリルール、現在のポジションを閉じるタイミングを示す終了ルール、および買いまたは売りの数量を定義するポジションサイズルールが含まれます。
主なアルゴ取引ツール
明らかに、コンピューターとインターネット接続が必要になります。 その後、MetaQuotes Language 4（MQL4）を使用して取引戦略をコーディングする電子取引プラットフォームであるMetaTrader 4（MT4）を実行するには、WindowsまたはMacオペレーティングシステムが必要になります。 MT4はロボットの構築に使用できる唯一のソフトウェアではありませんが、多くの重要な利点があります。
MT4の主な資産クラスは外国為替（FX）ですが、このプラットフォームを使用して、CFDを使用して株式、株式インデックス、商品、およびビットコインを取引できます。 他のプラットフォームとは対照的に、MT4を使用することのその他の利点には、習得が容易であり、多数の利用可能なFXデータソースがあり、無料です。
残念ながら、MT4は株式市場と先物市場での直接取引を許可しておらず、統計分析を行うのは面倒です。 ただし、MS Excelは補足的な統計ツールとして使用できます。
アルゴリズム取引戦略
すべてのアルゴリズム取引戦略が持つべきいくつかのコア特性を熟考することから始めることが重要です。 戦略は、市場と経済の観点から根本的に健全であるという点で、慎重な市場でなければなりません。 また、戦略の開発に使用される数学モデルは、健全な統計的手法に基づいている必要があります。
次に、ロボットがどの情報をキャプチャしようとしているのかを判断することが重要です。 自動化された戦略を立てるには、ロボットが識別可能な永続的な市場の非効率性を捕捉できる必要があります。 アルゴリズム取引戦略は、市場の振る舞いを利用する厳格な一連のルールに従います。したがって、1回限りの市場の非効率性の発生は、戦略を構築するのに十分ではありません。 さらに、市場の非効率性の原因が特定できない場合、戦略の成功または失敗が偶然によるものかどうかを知る方法はありません。
上記を念頭に置いて、アルゴリズム取引ロボットの設計を通知するための多くの戦略タイプがあります。 これらには、次の（またはその任意の組み合わせ）を活用する戦略が含まれます。
- マクロ経済ニュース（例：農場以外の給与や金利の変動）基本分析（例：収益データまたは収益リリースノートを使用）統計分析（例：相関または共統合）技術分析（例：移動平均）市場の微細構造（例：アービトラージまたはトレードインフラ）
予備研究のための設計
このステップでは、個人の特性に合った戦略の開発に焦点を当てます。 個人のリスクプロファイル、時間のコミットメント、トレーディングキャピタルなどの要素はすべて、戦略を策定する際に考慮することが重要です。 次に、上記の永続的な市場の非効率性の特定を開始できます。 市場の非効率性を特定したら、自分の個人特性に適した取引ロボットのコーディングを開始できます。
バックテスト
このバックテストのステップは、取引ロボットの検証に焦点を当てています。 これには、特に2008年の世界的な金融危機などのブラックスワンタイプのイベントにおいて、コードをチェックして目的の処理を実行していることを確認し、さまざまな時間枠、資産クラス、またはさまざまな市場条件でどのように機能するかを理解することが含まれます。
アルゴリズム取引設計の最適化
動作するロボットをコーディングしたので、この段階で、オーバーフィッティングバイアスを最小限に抑えながら、パフォーマンスを最大化します。 パフォーマンスを最大化するには、まず、リスクと報酬の要素、および一貫性（シャープ比など）をキャプチャする適切なパフォーマンス測定値を選択する必要があります。 過適合バイアスは、ロボットが過去のデータに基づいている場合に発生します。 このようなロボットは高性能の幻想を放ちますが、未来は過去と完全に似ていることはないため、実際には失敗する可能性があります。
ライブ実行
これで、リアルマネーを使用する準備が整いました。 ただし、あなたが経験するかもしれない感情的な浮き沈みに備えて準備することとは別に、対処する必要があるいくつかの技術的な問題があります。 これらの問題には、適切なブローカーの選択と、潜在的なハッカーや技術のダウンタイムなどの市場リスクと運用リスクの両方を管理するメカニズムの実装が含まれます。
このステップでは、ロボットのパフォーマンスがテスト段階で経験したパフォーマンスと似ていることを確認することも重要です。 最後に、ロボットが設計された市場効率が依然として存在することを保証するために、継続的な監視が必要です。
ボトムライン
伝説的な商品トレーダーであるリチャード・デニスが学生グループに個人的な取引戦略を教え、その後わずか5年で1億7, 500万ドル以上を稼いだことを考えると、経験の浅いトレーダーが厳格なガイドラインを教えられ、成功したトレーダー。 ただし、これは異常な例の1つであり、初心者は控えめに期待することを忘れないでください。
成功するためには、一連のガイドラインに従うだけでなく、それらのガイドラインがどのように機能するかを理解することが重要です。 Liewは、アルゴリズム取引の最も重要な部分は「ロボットがどのタイプの市場条件で機能し、いつ故障するかを理解する」ことと「介入するタイミングを理解する」ことであると強調します。理解。 最小限の理解で高い報酬を約束するコースまたは教師は、大きな警告サインである必要があります。
