アルゴリズム取引 – 仕組みは?

投資家を含む私たちの多くは、これまで以上にコンピューターとテクノロジーに依存するようになっています。 アルゴリズム取引の助けを借りて、ますます多くの投資家が、最適な市場環境であると信じていることを利用して、はるかに豊かになるようになっています。
アルゴリズム取引は、しばしばアルゴ取引として知られ、複雑な数学的モデルと式を使用して高速で自動化された金融取引を行う一種の株式取引です。
これは、投資家が収益を最大化するために可能な限り迅速に特定の財務戦略を実行するのを支援することを目的としています。 アルゴリズム取引にはいくつかの重要な利点がありますが、考慮すべき特定の危険性もあります。

アルゴリズム取引は、複雑な数学的ツールを使用して、トレーダーが金融市場で取引の決定を下すのに役立つ取引手法です。 この種のシステムでは、人間のトレーダーの参加の必要性は最小限であり、非常に迅速な意思決定が可能になります。 これにより、アルゴリズムは、人間のトレーダーが目にするはるか前に、市場で発生する利益を生み出すチャンスを利用することができます。
大規模な機関投資家は膨大な数の株式を取引するため、アルゴリズム取引を多用します。 アルゴリズム取引、ブラックボックス取引、およびその他の同様のタイトルとしても知られており、テクノロジーに大きく依存しています。 ここ数年で人気が高まっています。
アルゴリズム取引 (アルゴリズム取引とも呼ばれます) は、コンピューターで実行される数学的モデルを利用して、事前に定義された基準に基づいて人間の操作を使用せずに注文を実行する手法です。 アルゴリズム取引は、投資銀行などの主要な金融機関によって最初に採用されましたが、一般のトレーダーが利用できるようになったのはごく最近のことです。

1980 年代後半から 1990 年代にかけて、完全に電子的な執行と同等の電子通信ネットワークを備えた金融市場が出現しました。 米国では、最小ティック サイズを 1 ドルの 16 分の 1 (0.0625 米ドル) から 1 株あたり 0.01 米ドルに引き下げた小数化が、ビッド価格とオファー価格の差を小さくすることで市場のミクロ構造を変更し、アルゴリズム取引を促進した可能性があります。
1998 年まで、米国 (US) の証券取引委員会 (SEC) は電子取引所を許可し、コンピュータ化された高頻度取引への扉を開きました。 HFT は、人の 1000 倍の速さでトランザクションを実行できます。 それ以来、高頻度取引 (HFT) の人気が高まっています。

特定のプロセスを実行するためのメソッドまたは指定されたルールの集まりは、アルゴリズムと呼ばれます。 アルゴリズム取引では、コンピューター プログラムを使用して、株価や市場状況などの事前定義された一連のパラメーターに応じて、高いレートとボリュームで取引を実行します。
たとえば、トレーダーはアルゴリズム取引を使用して、特定の株式が取引されたときに注文を迅速に実行できます。 指定された価格に達する、または下回る。 このような状況に基づいて、アルゴリズムは購入または売却する株式数を決定する場合があります。 プログラムが実施されているときはいつでも、事前に定義された基準が満たされるとトランザクションが自動的に実行されることを知っているので、トレーダーは座ってリラックスすることができます.

アルゴリズム取引戦略は、最も収益性の高いアルゴリズム取引を実行するためのいくつかの方法です。 それぞれの戦略は異なりますが、アルゴリズム取引を実行するメカニズムは一貫しています。 各ルートは、取引所から実際の市場データ ストリームを受信し、事前定義されたルールまたはロジックのブロックを使用して取引注文を生成するように構築されます。 取引注文には、ソート、サイド、金額などのすべての特性が含まれます。
各ストラテジーは、取引を行うためのアルゴリズムの正確な実行をトレーダーに提供するために、所定の方法で動作します。 理解を深めるために、次の一般的な方法のリストとその説明を調べてください。

• アービトラージ戦略
• 統計戦略
• マーケティング戦略
• 感情に基づく取引戦略
• モメンタム戦略
• 機械学習

このアプローチでは、2 つの異なる市場での金融商品または資産の価格設定の誤りを利用する必要があります。 ある市場ではある価格で取引されるが、別の市場ではかなり高い価格で取引される資産は、裁定取引戦略の一例です。 その結果、より低い価格でアイテムを購入した場合は、市場でより高い価格で販売できるようになります。
このようにして、リスクを負うことなく利益を得ることができます。 その結果、これは、価格差によるリスクなしで、利益のために 1 つの資産に対して同時に多数のトランザクションを実行するシナリオです。

平均回帰仮説に基づく統計的アービトラージ手法は、通常、ペアで使用されます。 このような方法では、予測値に基づいて 1 つまたは複数の資産の統計的な誤った価格設定から利益を得ることが期待されます。
ペア取引は統計的アービトラージの一例であり、共和分された 2 つの株式の価格の比率またはスプレッドを調べます。 スプレッドの値が予測範囲を超える場合、スプレッドが通常のレベルに戻ると信じて、アンダーパフォームした株を購入し、優れた株を売却します。 統計的アービトラージは、さまざまな変数に基づいて分類され、分析と実行の両方に関して完全に自動化できるポートフォリオ内の 100 以上の株式で機能する可能性があります。

この手法は、市場の流動性の向上に貢献します。 多くの場合、大規模な機関であるマーケット メーカーは、大量の売買注文を可能にします。 マーケットメーカーが主要機関である理由は、膨大な数の証券が関係しているためです。 その結果、個々の仲介者は必要な量を促進できない可能性があります。
このプロセスの間、マーケット メーカーは特定の一連の企業から株式を売買します。 各マーケット メーカーの仕事には、特定の数の株式の売買価格の表示が含まれます。 買い手が注文を出すと、マーケットメーカーは自社の備蓄から株式を売却することで注文を履行します。 その結果、金融市場は流動性を維持し、投資家やトレーダーの売買がより簡単になります。 これは、十分な取引を保証する上でのマーケットメーカーの重要性を要約しています。

センチメント取引手法は、市場が強気か弱気かによって支配されているかどうかに基づいて、市場でポジションを取ります。 このトレーディング手法はモメンタム ベースである可能性があります。つまり、市場が強気の場合は高く投資して高く売るか、市場が弱気の場合はその逆になります。 市場心理に反する。 逆張り派は、セキュリティに関して特定の群衆の行動がある場合、特定の悪用可能なミスプライシング（すでに普及しているセキュリティの上昇を過大評価する）を生み出し、大きな強気の後には修正または悪意によるセキュリティの価格の下落が続くという考えから利益を得ます逆。

これらの方法は、市場の動向を分析することにより、市場の変動から利益を得ます。 その結果、株式投資を収益化するために、高値で購入して高値で販売しようとします。 バリュー投資に関して言えば、平均から逸脱するたびに平均に戻ろうとします。
モメンタム投資は、平均回帰が現れる前に行われるため、この期間に行われます。 モメンタムは、価格が平均から逸脱している間に市場の他のトレーダーによって行われる感情的な判断の数が多いために機能します。 結果として、他者の行動バイアスや感情的な誤りによって利益がもたらされます。
ここでの 1 つの問題は、トレンドがすぐに反転してモメンタムの上昇を台無しにする可能性があるため、これらの方法が非常に不安定になることです。 そのため、損失を防ぐためには売買を適切に調整することが重要です。 これは、投資を正しく監視し、悪い価格の動きから保護するための措置を講じることができる適切なリスク管理戦略を使用することによって達成される可能性があります.

機械学習とは、コンピューター システムが市場データに基づいて取引の選択を行うために使用するアルゴリズムと特定の一連のパターンの研究を指します。 この用語は「パターン認識」の科学に由来し、コンピューターが明示的に教えられなくても学習するという事実を強調しています。
ソフトウェアを作成/初期化するのは人間であり、時間の経過とともに AI (人工知能) が改善することに注意してください。 そのため、人間の関与が常に必要です。 ここでの利点は、機械学習ベースのモデルが大量のデータを高速で評価し、自己改善に取り組むことです。

アルゴリズム取引は、技術が重要な役割を果たす非常に競争の激しい分野です。 アルゴリズム取引システムの助けを借りて、取引活動はより速く増加します。 ただし、それは完全にテクノロジーに依存しています。
いくつかの利点がありますが、同時にいくつかの欠点もあります。 金融商品の売買について選択を行う前に、アルゴリズム取引技術と人間の意思決定を組み合わせるのが最善です。