アルゴリズム取引について知っておくべきことすべて

アルゴリズム取引はトレーダーの間で非常に人気が高まっています。 これにより人的エラーのリスクが排除され、取引コストが削減され、非常に利益が得られます。 ただし、自動取引を初めて使用する場合は少し難しいかもしれません。

そのため、このガイドを作成しました。 アルゴリズム取引とは何か、その長所と短所、技術要件、最適なアルゴリズム取引ツールを正確に説明します。 また、いくつかの一般的な戦略を検討し、例を示します。

アルゴリズム取引とは何ですか?

アルゴリズム取引は、事前定義された命令を備えたコンピュータープログラムを使用して取引を行う自動取引です。 アルゴ取引またはブラックボックス取引とも呼ばれることがよくあります。 人間のトレーダーよりもはるかに速く、より頻繁に取引から利益を生み出すことができるという考えです。

アルゴリズムの指示は任意の数学モデルに基づくことができ、取引の価格、数量、タイミングに関するガイドラインを含めることができます。 取引には人間が関与しないため、取引活動から人的エラーや感情の影響が排除されます。

アルゴリズム取引の利点

アルゴリズム取引を検討すべき理由は次のとおりです。

• 取引注文は即座かつ正確に発注されるため、待ち時間が短くなります。 これにより、大幅な価格変更を回避できます。
• アルゴ取引により、最適な価格で最適な取引を実行できます。
• 複数の市況が自動的にチェックされます。
• 取引コストが削減されます。
• 貿易に影響を与える人的ミスのリスクがない
• 履歴データとリアルタイムデータを使用したバックテストを使用して、取引戦略の実行可能性を判断できます。

アルゴリズム取引のデメリット

もちろん、アルゴリズム取引には次のようないくつかの欠点もあります。

• アルゴリズム取引では、数学モデルと過去のデータを使用して将来の市場の動きを予測します。 これは、ブラックスワンイベント（予期せぬ市場の混乱）が損失につながる可能性があることを意味します。
• アルゴ取引のレイテンシーの低さはおおむねプラスですが、取引執行が遅れると損失が発生したり、機会を逃したりする可能性があることを意味します。
• 大規模なアルゴリズム取引は市場価格に大きな影響を与える可能性があります。 トレーダーがこれらの変化に適応するために取引を調整しない場合、損失が発生する可能性があります。
• インターネット接続が遅いなどの技術的な問題により、取引が中断される可能性があります。
• アルゴ取引には、準拠する必要がある複雑で時間のかかる規制があります。
• アルゴ取引システムの確立と実装には費用がかかる場合があります。 さらに、トレーダーは定期的にデータフィードやソフトウェアの料金を支払わなければなりません。
• 好みの取引アプローチによっては、アルゴ取引における人間の判断力の欠如が欠点とみなされる場合があります。 アプローチがより直感的で直観的である場合、これは最良の選択肢ではない可能性があります。

アルゴリズム取引に必要な技術要件は何ですか?

アルゴ取引を使用するには、取引口座を通じて注文できるコンピューター化されたプロセスに取引戦略を統合する必要があります。 これを完了したら、バックテストを行う必要があります。これには、過去の取引でテストして成功するかどうかを確認することが含まれます。

アルゴ取引の具体的な技術要件は次のとおりです。

• プログラミングの知識がある場合は、アルゴリズムを自分でプログラムすることができます。 そうでない場合は、代わりにプログラマーを雇う必要があります。 既成のソフトウェアを使用することもできます (これについては近々説明します)。
• ネットワーク接続。
• 注文のための取引プラットフォームへのアクセス
• インフラストラクチャとシステムでバックテストを実行する機能
• システムは、機会を特定できるように市場データ フィードを監視できる必要があります。
• バックテストを行うには、履歴データにアクセスする必要があります。

アルゴリズム取引ツール

取引アルゴリズムをプログラムする技術的要件がなく、プログラマーを雇いたくない場合は、アルゴリズム取引ソフトウェアを使用できます。 現在入手可能な最高のソフトウェアには次のものがあります。

• カルシ
• トレードス​​テーション
• DXチャート
• ティッケロン
• ビルドアルファ
• トラリティ
• ポケットオプション
• Fxプロ
• ビッグショート
• ワンダートレーディング
• オールピップス
• ハースオンライン
• コインルール
• TradingView
• ウルトラアルゴ
• スピードボット
• パイオネックス
• クリプトホーク

最適なアルゴ取引ツールの選び方

さまざまなツールを比較するときは、次の点を考慮してください。

• 学習曲線がどれほど急であるかを考えてみましょう。 ソフトウェアは使いやすいですか? コーディングの知識は必要ですか? 選択したプラットフォームが快適さのレベルと技術的専門知識に一致していることを確認してください。
• ソフトウェアがどの程度カスタマイズ可能で構成可能であるかを評価します。 これは、リスク許容度や取引の好みに合わせて調整するために不可欠です。
• 価格を評価し、価格に見合った価値があることを確認します。
• ソフトウェアに強力なバックテスト機能があることを確認してください。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えたプラットフォームを見つけてください。
• 利用可能な資産の種類と継続的な料金を特定します。

アルゴリズム取引戦略

オンラインのオプション取引からスイング取引まで、トレーダーが採用できる戦略は数多くあります。 同様に、アルゴ取引では次のような一般的な戦略が多数使用されます。

トレンドフォロー戦略

これらは、最も一般的に使用されるアルゴ取引戦略です。 これらは、チャネルブレイクアウト、移動平均、価格レベルの動き、および関連するテクニカル指標のトレンドに従います。 これらは価格の予測や予測を必要としないため、最も簡単に導入できる戦略です。 望ましいトレンドが特定されると、取引が開始されます。

最も一般的なトレンド追跡戦略には、50 日および 200 日の移​​動平均の使用が含まれます。

裁定取引の機会

この戦略には、二重上場株式の特定が含まれます。 次に、ある市場でより安い価格で購入し、別の市場でより高い価格で販売します。価格差により裁定取引 (リスクのない利益) が生じます。 アルゴリズム取引により、機会を迅速に特定し、効率的に注文を出すことで、この戦略を収益性の高いものにすることができます。

取引レンジ（平均回帰）

この戦略の理論は、資産の価格は常に定期的に平均値に戻り、価格の安値や高値は一時的なものにすぎない、というものです。 資産が定義された価格範囲に入ったり外れたりすると、アルゴリズムが自動的にその価格帯の取引を行います。

数学的モデルベースの戦略

これらの戦略は、市場動向、経済理論、データ、価格変動に基づいています。 これらはトレーダーの間でますます人気があり、金融​​市場内でのより体系的かつ効率的な取引につながっています。

数学的モデルベースの戦略の例としては、次のようなものがあります。

• 確率的ポートフォリオ理論
• 相対裁定取引
• ボトムのタイミング
• ニューラルネットワーク
• デルタニュートラル

出来高加重平均価格 (VWAP)

VWAP は、市場への影響を制限しながら大量の注文を実行するために使用されます。 これは、トレーダーが設定期間にわたって市場 VWAP に近い価格を達成するのに役立ちます。 また、取引執行を比較する際のベンチマークとしても定期的に使用されます。

ボリュームのパーセンテージ (POV)

このアルゴリズム取引戦略は、取引注文が約定されるまで部分的な注文を送信するように設定されています。 これらの注文は、市場での取引量と定義された参加率に従って送信されます。

時間加重平均価格 (TWAP)

この戦略は、大量の注文を分割し、決定された小さな注文を市場に動的にリリースするために使用されます。 これには、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が使用されます。 開始時間と終了時間の間の平均価格に近い注文を実行することで、市場への影響を制限するように設計されています。

実装の不足

この戦略は、リアルタイム市場をトレードオフすることにより、注文の約定コストを削減し、遅延約定の機会費用を活用することができます。 株価が不利に推移した場合には目標参加率を下げ、株価が有利に推移した場合には目標参加率を高めます。

アルゴリズム取引時間スケール

目的と特定の市場状況に応じて、アルゴリズム取引はさまざまな時間スケールで実行できます。 このタイプの取引の最も一般的な時間スケールは次のとおりです。

• 高頻度取引 (HFT):これには、非常に短い時間スケールで大量の取引を実行することが含まれます。小規模市場の非効率性を利用することを目的としている。

• スイング取引：価格の変化から利益を得るためにポジションを数日または数週間保有する取引です。
• 日中取引:日中トレーダーは、アルゴリズムを使用して数秒で注文を発注できます。時間ベースの時間スケールを実装して注文を実行することもできます。

選択した時間スケールは、アルゴリズム取引システムの設計、実行、収益性に大きく影響します。 したがって、リスク許容度と特定の目的に最も適した時間スケールを採用する必要があります。

アルゴリズム取引の例

トレンド追跡アルゴリズム取引戦略の例を見てみましょう。

• アルゴリズムはゴールデン クロスを識別します。 このイベントは、50 日移動平均が 200 日移動平均を上回ったときに発生します。
• 買いシグナルが生成されます。これは、アルゴリズムが金融商品の買い注文を実行することを意味します。
• 移動平均はアルゴリズムによって引き続き監視されます。
• 50日移動平均線が200日移動平均線を下回ると売りシグナルが発生します。
• 売り注文が実行され、ポジションがクローズされます。
• これにより、アルゴリズムは下降傾向での損失を回避し、上昇傾向で利益を獲得することができます。
• 効果を発揮するには、移動平均クロスオーバーと選択したパラメーターが非常に正確である必要があります。

結論

アルゴリズム取引では、テクノロジーを利用して意思決定から人的エラーのリスクを排除し、従来の人間による取引よりも高い利益レベルを生み出すことができる取引システムを構築します。 アルゴリズムをプログラムするにはある程度の技術的専門知識が必要ですが、代わりに使用できる既製のツールがたくさんあります。

自動化システムの使用は、戦略的計画と思慮深い意思決定の重要性を否定するものではありません。 トレーダーは、自分のリスク選好度、財務目標、関与している市場の微妙な違いを明確に理解する必要があります。

アルゴリズム取引は、金融市場の状況を一変させた強力なツールです。 独自のアルゴリズムを作成することを選択するか、既製のツールを利用することを選択するかにかかわらず、アルゴリズム取引のメリット、リスク、および広範な取引戦略にどのように適合するかを包括的に理解してアルゴ取引に取り組むことが重要です。