しばらくの間は、高頻度取引（HFT）が市場を完全に引き継ぐように見えました。 2010年、HFTは米国株式の60％以上を占めました。 しかし、傾向は衰えている可能性があります。 2009年に、高頻度トレーダーは1日あたり約32.5億株を移動しました。 ブルームバーグによると、2012年には1日16億ドルでした。 同時に、平均利益は「1株あたり約10分の1ペニーから20分の1ペニー」に減少しました。
2017年、HFTは国内の全株式の半分以下を占めました。
HFTでは、強力なコンピューターが複雑なアルゴリズムを使用して市場を分析し、通常は大量に超高速取引を実行します。 HFTには、ハイエンドハードウェアを備えた強力なコンピューターのような高度な取引インフラストラクチャが必要であり、莫大な費用がかかり、利益をカットします。 そして、競争の激化により、成功は保証されません。 この記事では、トレーダーがHFTから離れる理由と、現在使用している代替戦略について説明します。
なぜHFTが失われているのか
HFTプログラムの確立と維持には多額の費用がかかります。 強力なコンピューターのハードウェアとソフトウェアは、頻繁に費用のかかるアップグレードを必要とし、それが利益につながります。 市場は非常に動的であり、すべてをコンピュータープログラムに複製することは不可能です。 HFTの成功率は、基礎となるアルゴリズムのエラーのために低くなっています。
HFTの世界には、超高頻度取引も含まれます。 超高周波トレーダーは、他の市場よりも少し早く価格相場を示す取引所へのアクセスに対して支払います。 この余分な時間の優位性は、他の市場参加者が不利な立場で活動していることにつながります。 この状況は、不公正な慣行とHFTへの反対の高まりの主張につながっています。
HFT規制も日ごとに厳しくなっています。 2013年、イタリアは高頻度取引に特別税を導入した最初の国であり、これに続いてフランスでも同様の税が施行されました。
HFT市場も非常に混雑しています。 個人と専門家は、互いに最もスマートなアルゴリズムを組み合わせています。 参加者は、HFTアルゴリズムを展開して、他のアルゴリズムを検出し、それを上回ることもできます。 最終的な結果は、高速プログラム同士が戦うことであり、ウエハーレベルの利益をさらに絞り込みます。
インフラストラクチャと実行コストの増加、新しい税金、規制の増加といった上記の要因により、高頻度の取引利益は減少しています。 元高周波トレーダーは、代替取引戦略に向かっています。
HFTの新しい選択肢
企業は、規制の強化を引き起こさない、運用効率の高い低コストの取引戦略に向かっています。
- 運動量取引 ： 運動量の識別に基づいた古くからあるテクニカル分析指標は、HFTの一般的な代替手段の1つです。 モメンタム取引には、しばらくの間（数分から数ヶ月の間）継続すると予想される価格変動の方向を検知することが含まれます。 コンピュータアルゴリズムが方向を検知すると、トレーダーは大規模な注文で1つまたは複数の時間差取引を行います。 注文が大量にあるため、わずかな差額の動きでも、時間の経過とともにかなりの利益をもたらします。 モーメンタム取引に基づくポジションはしばらく保持する必要があるため、ミリ秒またはマイクロ秒以内の迅速な取引は必要ありません。 これにより、インフラストラクチャコストを大幅に節約できます。 自動化されたニュースベースの取引 ： ニュースは市場を動かします。 取引所、通信社、およびデータベンダーは、専用のニュースフィードをトレーダーに販売するために多くのお金を稼いでいます。 ニュース項目の自動分析に基づく自動取引が勢いを増しています。 これで、コンピュータプログラムはニュース項目を読み取り、それに応じて即座に取引を行うことができます。 たとえば、次の架空のニュース項目が入ったときに、会社ABCの株式が1株当たり25.40ドルで取引されていると仮定します。同額の配当（20セント）で約25.60ドル。 コンピュータプログラムは、配当、配当額、日付などのキーワードを識別し、即座に取引注文を出します。 25.60ドルの限られた（予想される）値上げのみでABC株を購入するようにプログラムする必要があります。 このニュースに基づく戦略は、HFTよりもうまく機能します。これらの注文は、ほとんどが公開市場の価格相場で送信され、好ましくない価格で実行される可能性があるためです。 ニュースベースの自動取引は、配当を超えて、プロジェクトの入札結果、企業の四半期結果、株式分割などの他のコーポレートアクション、および外国のエクスポージャーが高い企業の外国為替レートの変更のためにプログラムされています。 ソーシャルメディアフィードベースの取引 ： 既知のソースおよび信頼できる市場参加者からのリアルタイムソーシャルメディアフィードのスキャンは、自動取引の新たなトレンドです。 ソーシャルメディアコンテンツの予測分析を行い、取引の決定と取引の注文を行います。 たとえば、ポールが3つの既知の株式の評判の高いマーケットメーカーであるとします。 彼の専用のソーシャルメディアフィードには、3つの株に関するリアルタイムのヒントが含まれています。 市場の参加者は、彼の取引の洞察力についてPaulを信頼しており、彼のプライベートリアルタイムフィードを購読するために支払うことができます。 彼の更新はコンピューターアルゴリズムに送られ、コンテンツおよび更新の言語で使用されるトーンについても分析および解釈されます。 ポールとともに、特定の株に関するヒントを共有する他の信頼できる参加者が数人いる可能性があります。 アルゴリズムは、異なる信頼できるソースからのすべての更新を集約し、それらを分析して取引決定を行い、最終的に取引を自動的に行います。 ソーシャルメディアフィード分析をニュース分析や四半期ごとの結果などの他の入力と組み合わせることで、特定の株式の動きに関する市場のムードを検知するための、複雑ではあるが信頼できる方法につながります。 このような予測分析は、短期の日中取引に非常に人気があります。 ファームウェア開発モデル ： 頻度は高頻度取引で成功するために不可欠です。 速度は、利用可能なネットワークとコンピューターの構成（ハードウェア）、およびアプリケーションの処理能力（ソフトウェア）に依存します。 新しい概念は、ハードウェアとソフトウェアを統合してファームウェアを形成することです。これにより、アルゴリズムの処理と意思決定の速度が大幅に低下します。 このようなカスタマイズされたファームウェアはハードウェアに統合され、識別されたシグナルに基づいて迅速な取引のためにプログラムされます。 これにより、コンピューターシステムでさまざまなアプリケーションを実行する必要がある場合の時間遅延と依存関係の問題が解決されます。 このようなスローダウンは、従来の高頻度取引のボトルネックになっています。
ボトムライン
参加者が多すぎて開発が多すぎると、市場が過密になります。 機会が制限され、運用コストが増加します。 このような傾向は、高頻度取引の減少につながっています。 ただし、トレーダーはHFTに代わるものを見つけています。 一部は従来の取引概念に戻りつつあり、他は新しい分析ツールとテクノロジーを活用しています。
