現在、取引所での操作のほとんどは、さまざまなアルゴリズムが組み込まれた特殊なロボットを使用して実行されています。この戦術はアルゴリズム取引と呼ばれます。これは、多くの点で市場を変えたここ数十年の傾向です。
アルゴリズム取引とは何ですか？
アルゴリズム取引の主な形式はHFT取引です。ポイントは、トランザクションを即座に完了することです。言い換えれば、このタイプはその主な利点である速度を利用します。アルゴリズム取引には2つの主要な定義があります。
- アルゴリズム取引。与えられたアルゴリズムでトレーダーなしで取引できるオートシステム。このシステムは、市場の自動分析とポジションの開設を通じて直接利益を生み出すために必要です。このアルゴリズムは、「トレーディングロボット」または「アドバイザー」とも呼ばれます。
- アルゴリズム取引。市場での大量注文の実行。それらは自動的にパーツに分割され、指定されたルールに従って徐々に開かれます。このシステムは、取引を行う際のトレーダーの手作業を容易にするために使用されます。たとえば、10万株を購入するタスクがあり、注文フィードで注目を集めることなく、1〜3株のポジションを同時に開く必要がある場合です。
単純化されたアルゴリズム取引は、株式情報の分析、数学モデルの計算、およびトランザクションの実行にかかる時間を短縮するために、トレーダーによって実行される日常の操作を自動化することです。このシステムはまた、市場の機能における人的要因の役割（感情、憶測、「トレーダーの直感」）を取り除き、最も有望な戦略の収益性さえも否定することがあります。
アルゴリズム取引の出現の歴史
1971は、アルゴリズム取引の開始点と見なされています（最初の自動取引システムNASDAQと同時に登場しました）。1998年、米国証券取引委員会（SEC）は、電子取引プラットフォームの使用を正式に承認しました。その後、ハイテクの真の競争が始まりました。言及する価値のあるアルゴリズム取引の開発における以下の重要な瞬間：
- 2000年代初頭。自動化されたトランザクションはわずか数秒で完了しました。ロボットの市場シェアは10％未満でした。
- 2009年。アプリケーションの実行速度は数倍低下し、数ミリ秒に達しました。セールスアシスタントのシェアは60％に急上昇しました。
- 2012年以降。取引所でのイベントの予測不可能性は、ほとんどのソフトウェアの厳密なアルゴリズムで多数のエラーを引き起こしました。これにより、自動取引の量が全体の50％に減少しました。人工知能技術が開発され、導入されています。
高頻度取引は今日でも重要です。多くの日常的な操作（たとえば、市場のスケーリング）は自動的に実行されるため、トレーダーの負担が大幅に軽減されます。しかし、この機械はまだ生きている知性に完全に取って代わることができず、人間の直感を発達させていません。これは、重要な国際経済ニュースの発表により証券取引所のボラティリティが大幅に上昇した場合に特に当てはまります。この期間中、ロボットに依存することは強くお勧めしません。
アルゴリズム取引の長所と短所
アルゴリズムの利点は、手動取引のすべての欠点です。人は感情の影響を受けやすいですが、ロボットはそうではありません。ロボットはアルゴリズムに従って厳密に取引します。取引が将来利益を生む可能性がある場合、ロボットがそれをあなたにもたらします。また、人は常に自分の行動に完全に集中できるとは限らず、時々休息が必要です。ロボットにはそのような欠点はありません。しかし、彼らには独自のものがあり、その中には次のものがあります。
- アルゴリズムを厳密に順守しているため、ロボットは変化する市場の状況に適応できません。
- アルゴリズム取引自体の複雑さと準備のための高い要件。
- ロボット自体が検出できない、導入されたアルゴリズムのエラー（これはもちろん、すでに人的要因ですが、人は自分の間違いを検出して修正できますが、ロボットはまだこれを行うことができません）。
自動取引と手動取引の収益性は過去30年間でほぼ同じになっているため、取引でお金を稼ぐための唯一の可能な方法として取引ロボットを検討するべきではありません。
アルゴリズム取引の本質
アルゴトレーダー（クォンタムトレーダーとも呼ばれます）は、価格が必要な範囲内に収まる確率の理論のみを使用します。計算は、以前の価格シリーズまたはいくつかの金融商品に基づいています。ルールは市場行動の変化に伴って変化します。
- 手動-実装は、数学的および物理的モデルに基づいて研究者によって実行されます。
- 自動-プログラム内のルールとテストの一括列挙に必要です。
- 遺伝的-ここでは、ルールは人工知能の要素を持つプログラムによって開発されています。
アルゴリズム取引に関する他のアイデアやユートピアはフィクションです。ロボットでさえ、100％の保証で未来を「予測」することはできません。市場は、いつでもどこでもロボットに適用される一連のルールが存在するほど非効率的であってはなりません。アルゴリズムを使用する大規模な投資会社（たとえば、Renessaince Technology、Citadel、Virtu）には、数千の商品をカバーする数百の取引ロボットのグループ（ファミリー）があります。アルゴリズムの多様化であるこの方法が、彼らに毎日の利益をもたらします。
アルゴリズムの種類
アルゴリズムは、特定のタスクを実行するために設計された一連の明確な命令です。金融市場では、ユーザーのアルゴリズムはコンピューターによって実行されます。ルールのセットを作成するために、将来のトランザクションの価格、ボリューム、および実行時間に関するデータが使用されます。株式および外国為替市場でのアルゴリズム取引は、主に4つのタイプに分けられます。
- 統計。この方法は、過去の時系列を使用した統計分析に基づいて、取引の機会を特定します。
- 自動。この戦略の目的は、市場参加者が取引のリスクを軽減できるようにするルールを作成することです。
- エグゼクティブ。このメソッドは、トレードオーダーの開始と終了に関連する特定のタスクを実行するように設計されています。
- 真っ直ぐ。このテクノロジーは、市場アクセスの速度を最大化し、アルゴリズムトレーダーを取引端末に入力して接続するコストを削減することを目的としています。
高周波アルゴリズム取引は、機械化された取引の別個の領域として区別できます。このカテゴリの主な機能は、注文作成の頻度が高いことです。トランザクションはミリ秒単位で実行されます。このアプローチは大きなメリットをもたらしますが、特定のリスクも伴います。
自動取引：ロボットとアドバイザー
1997年、アナリストのTushar Chandは、著書Beyond Technical Analysis（当初はBeyond Technical Analysisと呼ばれていました）で、最初に機械取引システム（MTS）について説明しました。このシステムは、トレーディングロボットまたは通貨アドバイザーと呼ばれます。これらは、市場を監視し、取引注文を発行し、これらの注文の実行を制御するソフトウェアモジュールです。ロボット取引プログラムには2つのタイプがあります。
- 自動化された「from」と「to」-彼らは取引に関して独立した独立した決定を下すことができます。
- 手動で取引を開始するようにトレーダーにシグナルを与えると、彼ら自身は注文を送信しません。
アルゴリズム取引の場合、第1のタイプのロボットまたはアドバイザーのみが考慮され、その「スーパータスク」は、手動で取引する場合には不可能な戦略の実装です。
Renaissance Institutiona Equlties Fundは、アルゴリズム取引を使用する最大のプライベートファンドです。1982年にJamesHarrisSimonsによって設立されたRenaissanceTechnologiesLLCによって米国で開かれました。フィナンシャルタイムズは後にシモンズを「最も賢い億万長者」と呼んだ。
トレーディングロボットはどのように作成されますか？
株式市場でのアルゴリズム取引に使用されるロボットは、特殊なコンピュータープログラムです。それらの開発は、まず第一に、戦略を含む、ロボットが実行するすべてのタスクの明確な計画の出現から始まります。トレーダープログラマーが直面する課題は、彼の知識と個人的な好みを考慮に入れたアルゴリズムを作成することです。もちろん、トランザクションを自動化するシステムの微妙な違いを事前に明確に理解しておく必要があります。したがって、初心者のトレーダーが自分でTCアルゴリズムを作成することはお勧めしません。トレーディングロボットの技術的な実装には、少なくとも1つのプログラミング言語を知っている必要があります。プログラムを作成するには、mql4、Python、C＃、C ++、Java、R、MathLabを使用します。
- データベースを作成する機能。
- システムの起動とテスト。
- 高周波戦略を分析します。
- エラーをすばやく修正します。
言語ごとに非常に便利なオープンソースライブラリとプロジェクトがたくさんあります。最大のアルゴリズム取引プロジェクトの1つは、C ++で作成されたQuantLibです。高周波アルゴリズムを使用するためにCurrenex、LMAX、Integral、またはその他の流動性プロバイダーに直接接続する必要がある場合は、Java接続APIを作成するスキルを習得する必要があります。プログラミングスキルがない場合は、特別なアルゴリズム取引プログラムを使用して、単純な機械的取引システムを作成することができます。そのようなプラットフォームの例：
- TSLab;
- WhelthLab;
- MetaTrader;
- S＃.Studio;
- マルチチャート;
- TradeStation。
アルゴリズムによる株式市場取引
株式およびデリバティブ市場は自動化されたシステムに十分な機会を提供しますが、アルゴリズム取引は個人投資家よりも大規模なファンドの間でより一般的です。株式市場でのアルゴリズム取引にはいくつかの種類があります。
- テクニカル分析に基づくシステム。市場の非効率性と複数の指標を利用して、傾向や市場の動きを特定するように設計されています。多くの場合、この戦略は、古典的なテクニカル分析の方法から利益を上げることを目的としています。
- ペアとバスケットボールの取引。システムは、2つ以上の機器の比率を使用します（そのうちの1つは「ガイド」です。つまり、最初に変更が発生し、次に2番目以降の機器がプルされます）。ただし、1に等しくはありません。楽器が指定されたルートから外れると、彼はおそらく自分のグループに戻ります。この偏差を追跡することにより、アルゴリズムは所有者のために取引して利益を生み出すことができます。
- マーケットメイク。これは、市場の流動性を維持することを目的としたもう1つの戦略です。そのため、いつでも民間のトレーダーやヘッジファンドが取引商品を売買することができます。マーケットメーカーは、利益を使ってさまざまな商品の需要に対応し、取引所から利益を得ることができます。しかし、これは高速トラフィックと市場データに基づく特別な戦略の使用を妨げるものではありません。
- フロントランニング。このようなシステムのフレームワーク内で、ツールを使用してトランザクションの量を分析し、大量の注文を識別します。アルゴリズムは、大量の注文が価格を保持し、反対の取引が反対の方向に現れることを考慮に入れています。オーダーブックとフィードの市場データの分析速度が速いため、彼らはボラティリティに直面し、他の参加者をしのぐように努め、非常に大きな注文を処理するときにほとんどボラティリティを受け入れません。
- 仲裁。これは金融商品を使用した取引であり、それらの間の相関は1に近いです。原則として、そのような機器の偏差は最小です。システムは、リンクされた商品の価格変動を監視し、価格を平準化する裁定取引を実行します。例：同じ会社の2つの異なるタイプの株式が取得され、100％の相関で同期して変化します。または、同じ株式が取得されますが、市場は異なります。一方の取引所では、もう一方の取引所よりも少し早く上昇/下降します。この瞬間を1日に「キャッチ」したので、2日に取引を開始できます。
- ボラティリティの取引。これは、さまざまな種類のオプションを購入し、特定の商品のボラティリティの増加を期待することに基づいて、最も難しい種類の取引です。このアルゴリズム取引には、多くの計算能力と専門家のチームが必要です。ここでは、最高のマインドがさまざまな商品を分析し、それらのどれがボラティリティを高める可能性があるかを予測します。彼らは分析メカニズムをロボットに組み込み、適切なタイミングでこれらの機器のオプションを購入します。
アルゴリズム取引のリスク
アルゴリズム取引の影響は、近年大幅に拡大しています。当然のことながら、新しい取引方法には、以前は予想されていなかった特定のリスクが伴います。HFTトランザクションには、特に考慮する必要のあるリスクが伴います。
- 価格操作。アルゴリズムをカスタマイズして、個々の機器に直接影響を与えることができます。ここでの結果は非常に危険です。 2013年、世界のBATS市場での取引の初日に、会社の証券の価値が実際に下落しました。わずか10秒で、価格は15ドルからわずか数セントに下がりました。その理由は、株価を下げるように意図的にプログラムされたロボットの活動でした。このポリシーは、他の参加者を誤解させ、取引所の状況を大きく歪める可能性があります。
- 運転資金の流出。市場にストレスがかかると、ロボットを使用する参加者は取引を停止します。ほとんどの注文は自動アドバイザーからのものであるため、すべての見積もりを即座にクラッシュさせるグローバルな流出があります。このような交換の「スイング」の結果は非常に深刻になる可能性があります。さらに、流動性の流出は広範囲にわたるパニックを引き起こしており、それは困難な状況を悪化させるでしょう。
- ボラティリティが急激に上昇しています。世界のすべての市場で資産価値に不必要な変動がある場合があります。これは、価格の急激な上昇または壊滅的な下落である可能性があります。この状況はフラッシュクラッシュと呼ばれます。多くの場合、変動の理由は、市場参加者の総数に占める高周波ロボットのシェアが非常に大きいため、高周波ロボットの動作にあります。
- コストの増加。多くの機械コンサルタントは、技術力を絶えず向上させる必要があります。その結果、関税政策が変化しており、それはもちろんトレーダーにとっては良くありません。
- 運用リスク。同時に受信する注文が多数あると、膨大な容量のサーバーが過負荷になる可能性があります。そのため、活発な取引のピーク時にシステムが機能しなくなり、すべての資本フローが停止し、参加者が大きな損失を被ることがあります。
- 市場の予測可能性のレベルが低下します。ロボットは取引価格に大きな影響を与えます。これにより、予測の精度が低下し、基礎となる分析の基盤が損なわれます。また、オートヘルパーは伝統的なトレーダーから良い価格を奪います。
ロボットは徐々に一般の市場参加者の信用を失墜させており、これは将来の手動操作の完全な拒絶につながります。この状況は、アルゴリズムのシステムの位置を強化し、それに関連するリスクの増加につながります。
アルゴリズムによる外国為替取引
アルゴリズムによる外国為替取引の成長は、主にプロセスの自動化とソフトウェアアルゴリズムを使用した外国為替取引の実施時間の短縮によるものです。これにより、運用コストも削減されます。外国為替は主にテクニカル分析手法に基づいたロボットを使用しています。そして、最も一般的な端末はMetaTraderプラットフォームであるため、プラットフォーム開発者が提供するMQLプログラミング言語は、ロボットを作成するための最も一般的な方法になっています。
クオンツ取引
定量的取引は取引の方向性であり、その目的は、さまざまな金融資産のダイナミクスを記述し、正確な予測を可能にするモデルを形成することです。量子トレーダーとしても知られる量的トレーダーは、通常、経済学者、数学者、プログラマーなど、その分野で高度な教育を受けた専門家です。量子トレーダーになるには、少なくとも数理統計学と計量経済学の基礎を知っている必要があります。
高頻度アルゴリズム取引/ HFT取引
これは、自動取引の最も一般的な形式です。この方法の特徴は、ポジションの作成/クローズのサイクルが1秒以内に完了するさまざまな商品でトランザクションを高速で実行できることです。
HFTトランザクションは、人間に対するコンピューターの主な利点である超高速を利用します。
アイデアの作者は、D。ホイットコムとD.ホークスと共に1989年に世界初の自動トレーディングデスク（自動トレーディングデスク）を作成したスティーブンソンソンであると考えられています。技術の正式な開発は1998年に始まりましたが、アメリカの取引所での電子プラットフォームの使用が承認されました。
HFT取引の基本原則
この取引は、次のクジラに基づいています。
- ハイテクシステムを使用すると、ポジションの実行期間が1〜3ミリ秒のレベルに保たれます。
- 価格とマージンの微妙な変化からの利益。
- 大規模な高速取引を実行し、最低の実質レベルで利益を上げます。これは、1セント未満の場合もあります（HFTの可能性は従来の戦略よりも何倍も高くなります）。
- あらゆる種類の仲裁取引の使用。
- 取引は取引日に厳密に行われ、各セッションの取引量は数万に達する可能性があります。
高頻度取引戦略
ここでは任意のアルゴリズム取引戦略を使用できますが、同時に人間の手の届かない速度で取引します。たとえば、いくつかのHFT戦略を次に示します。
- 流動性の高いプールの特定。このテクノロジーは、小さなテストトランザクションを開くことにより、隠れた（「暗い」）注文または大量注文を検出することを目的としています。目標は、ボリュームプールによって作成された強力な動きと戦うことです。
- 電子市場の創造。市場の流動性を高める過程で、スプレッド内での取引を通じて利益が実現されます。通常、取引所で取引する場合、スプレッドは拡大します。マーケットメーカーにバランスを維持できるクライアントがいない場合、高頻度トレーダーは自分の資金を使用して商品の需要と供給を閉じる必要があります。取引所とECNは、報酬として運営費の割引を提供します。
- フロントランニング。名前は「先に進む」と解釈されます。この戦略は、現在の売買注文、資産の流動性、平均建玉の分析に基づいています。この方法の本質は、大量の注文を検出し、わずかに高い価格で独自の小さな注文を出すことです。注文が実行された後、アルゴリズムは、別のより高い注文を配置するために、別の大きな注文の周りのクォートの変動の可能性が高いことを使用します。
- 延期された仲裁。この戦略は、サーバーへの地理的な近接性または主要なサイトへの高価な直接接続の取得を通じて、株式データへのアクティブなアクセスを利用します。これは、外国為替規制当局に依存するトレーダーによってよく使用されます。
- 統計的仲裁。この高頻度取引の方法は、プラットフォーム間または対応する形式の資産（通貨ペアとそのスポットカウンターパーティ、デリバティブ、株式の将来）間のさまざまな商品の相関関係を特定することに基づいています。これらの取引は通常、プライベートバンク、投資ファンド、その他の認可されたディーラーによって行われます。
高周波操作はマイクロボリュームで実行されますが、これは多数のトランザクションによって相殺されます。この場合、損益は直ちに記録されます。
アルゴリズムトレーダーのためのプログラムのレビュー
アルゴリズム取引とロボットプログラミングに使用される小さなソフトウェアがあります。
- TSLab。ロシア製のC＃ソフトウェア。ほとんどの外国為替および株式ブローカーと互換性があります。特別なブロック図のおかげで、それはかなりシンプルで習得しやすいインターフェースを持っています。プログラムを無料で使用してシステムをテストおよび最適化できますが、実際のトランザクションではサブスクリプションを購入する必要があります。
- WealthLab。C＃でアルゴリズムを開発するために使用されるプログラム。その助けを借りて、Wealth Scriptライブラリを使用してアルゴリズム取引ソフトウェアを作成できます。これにより、コーディングプロセスが大幅に簡素化されます。さまざまなソースからの見積もりをプログラムに接続することもできます。バックテストに加えて、実際の取引は金融市場でも行うことができます。
- Rスタジオ。クォンタム用のより高度なプログラム（初心者には適していません）。このソフトウェアは複数の言語を組み合わせており、そのうちの1つはデータと時系列の処理に専用のR言語を使用しています。ここでアルゴリズムとインターフェースが作成され、テストが実行され、最適化、統計、およびその他のデータを取得できます。R Studioは無料ですが、かなり深刻です。プログラムは、さまざまな組み込みライブラリ、テスター、モデルなどを使用します。
アルゴリズム取引の戦略
アルゴリズム取引には次の戦略があります。
- TWAP。このアルゴリズムは、定期的に最良のビッドまたはアスク価格で注文を開きます。
- 実行戦略。 このアルゴリズムでは、加重平均価格で資産を大量に購入する必要があり、通常は大規模な参加者（ヘッジファンドやブローカー）が使用します。
- VWAP。このアルゴリズムは、特定のボリュームの等しい部分で一定期間ポジションをオープンするために使用され、価格はローンチ時の加重平均価格より高くてはなりません。
- データマイニング。これは、新しいアルゴリズムの新しいパターンの検索です。テストの開始前は、マイニング日の75％以上がデータ収集のためでした。検索結果は、専門的かつ詳細な方法にのみ依存します。検索自体は、さまざまなアルゴリズムを使用して手動で構成されます。
- 氷山。合計数量がパラメーターで指定された数量を超えない注文を行うために使用されます。多くの取引所では、このアルゴリズムはシステムのコアに組み込まれており、注文パラメーターでボリュームを指定できます。
- 投機的戦略。これは、その後の利益を生み出すために取引するのに可能な限り最高の価格を求めるトレーダーのための標準モデルです。
アルゴリズム取引に関するトレーニングと書籍
学校のサークルではそのような知識は得られません。これは非常に狭く、特定の領域です。ここで本当に信頼できる研究を特定することは困難ですが、要約すると、アルゴリズム取引に従事するには、次の重要な知識が必要です。
- 数学的モデルと経済モデル。
- プログラミング言語-Python、С++、MQL4（外国為替用）;
- 商品の交換および機能（オプション、先物など）に関する契約に関する情報。
あなたは主にあなた自身でこの方向をマスターしなければならないでしょう。このトピックに関する教育文献を読むために、あなたは本を考えることができます：
- 量子取引とアルゴリズム取引-アーネストチェン;
- アルゴリズム取引と直接交換アクセス-BarryJohnsen;
- 「金融数学の方法とアルゴリズム」-LuuYu-Dau;
- 「ブラックボックスの内側」-リシK.ナラン;
- 取引と交換：開業医のための市場の微細構造-ラリーハリス。
最も生産的な学習プロセスは、株取引とテクニカル分析の基礎を学ぶことから始め、次にアルゴリズム取引に関する本を購入することです。ほとんどの専門的な出版物は英語でしか見つけることができないことにも注意する必要があります。
偏見のある本に加えて、株式の文献を読むことも役に立ちます。
アルゴリズム取引に関する有名な神話
多くの人々は、ロボット取引を使用することは利益を生むだけであり、トレーダーは何もする必要がないと信じています。もちろん違います。エラーや故障が発生しないように、ロボットを監視し、最適化し、制御することが常に必要です。ロボットはお金を稼ぐことができないと考える人もいます。これらは、おそらく、通貨取引のために詐欺師によって販売された低品質のロボットに以前に遭遇したことがある人々です。お金を稼ぐことができる通貨取引には高品質のロボットがあります。しかし、彼らはすでに良いお金を持っているので、誰もそれらを売ることはありません。証券取引所での取引は、収益の大きな可能性を秘めています。アルゴリズム取引は、投資の分野における真のブレークスルーです。ロボットは、これまで長い時間がかかっていたほとんどすべての日常業務を引き受けます。
