定量的取引戦略とは

定量的取引戦略とは、コンピューターデータ分析、モデル構築、バックテスト検証、トランザクション実行、最適化、およびその他のプロセスを通じて、多くの数学的および統計的ツールを使用して、市場で高確率で効果的な取引戦略を見つけることを指します。 人間の主観的な判断に頼ることなく、合理的で客観的な自動化された取引プロセスを達成できるため、定量的な取引戦略はしばしば自動取引と呼ばれます。

定量的取引戦略の歴史

集積回路の発明とコンピュータサイエンスの発展により、人々はコンピュータの強力なデータ処理と計算能力を金融取引市場に適用する可能性を模索し始めました。 ノーベル経済学賞受賞者のハリー・マックス・マーコウィッツは、定量的取引戦略の父としても知られています。 代表論文「ポートフォリオ選択」では、資産配分の効率性を数値的に議論し、2人のファンドマネージャーが金融市場で最初のコンピューターアービトラージ取引を実行するのを支援しました。

1970年から1980年にかけて、定量的取引戦略が出現し始めました。 ニューヨーク証券取引所は、指定注文ターンアラウンド(DOT)システムを採用し、投資家の注文の遅延を大幅に短縮し、運用効率を向上させました。 1990年以来、アルゴリズムシステムはますます人気が高まっており、多くのヘッジファンドも定量的取引戦略の武器に投資しています。 2000年のドットコムバブルは、定量的戦略取引の有効性と強さを証明しました。 市場がまだ最後のパーティーに没頭していたとき、定量的取引戦略は、投資機関がリスクの高いドットコム株のポジションを減らし、その後の市場崩壊を回避するのに役立ちました。

統計によると、2010年には、米国株式市場の取引量の60%以上が、定量的戦略を使用する高頻度取引の投資家やマーケットメーカーからのものでした。 何十年にもわたる開発の後、自動取引ロボットは現在、金融市場の半分を占めています。

定量的取引戦略の利点

自動実行される定量的取引戦略には、ユーザーが自分で取引を行う通常の取引に比べて次の利点があります。

定量的取引戦略の種類

定量的取引戦略には多くの種類があります。 以下は、デジタル通貨の分野におけるいくつかの一般的な定量的戦略です。

1. グリッド取引:

   定量戦略とは、設定されたグリッド数量に従って資産を均等に分割し、設定された価格範囲内の異なるグリッド価格で注文を保留することを指します。 市場の変動が異なるグリッド価格を横切ると、プログラムは自動的にバッチで売買し、グリッドの差額から利益を得ます。

2. スマートリバランス:

   定量戦略はインデックスファンドに似ており、選択した比率に応じてさまざまな投資対象を組み合わせ、市場価格が変化したときに高いポジションの資産を売却し、低いポジションの資産を購入し、ポジションを動的に調整して各投資対象の初期比率を復元し、長期的に安定したリターンを取得します。

3. フューチャースポットアービトラージ:

   永久契約市場の資本レートにより、先物価格とスポット価格に差がある場合、先物とスポットヘッジを実行して、時間の経過とともに減少する現在の価格差を獲得できます。 たとえば、資本率がプラスの場合、特定の価値のスポットを購入し、同じ価値の先物ショートオーダーを発行すると、上昇と下降によって引き起こされる損益を相殺し、永久契約市場の資本率リターンを得ることができます。

4. 商品取引アドバイザー(CTA)戦略:

   定量戦略とは、市場監視のために単一または複数のテクニカル指標を使用することを指します。 収集されたトランザクションデータがインジケーターの設定条件を満たすと、トランザクションシグナルがトリガーされ、プログラムは自動的にトランザクションを行います。

5. 裁定取引のために高く売る買い安値

   ほとんどの通貨は、さまざまなプラットフォームで取引できます。 価格設定方法、取引量、市場の深さの違いにより、同じ通貨でもプラットフォームごとに異なる見積もりがある場合があります。 裁定取引のために高く売る買いは、価格差を得るために低価格のプラットフォームで購入し、より高い価格のプラットフォームで販売する行動を指します。 裁定取引のために高買いを安く売る機会は一瞬であり、複数の取引プラットフォームをリアルタイムで監視する必要があるため、通常は高頻度取引の計算を通じて完了します。

定量的取引戦略を構築する方法

定量的取引戦略の策定には、通常、次の手順が含まれます。

1. 戦略設計

   定量戦略には、収益スプレッド、ボラティリティ、時間価値、裁定取引など、明確な利益手段と次元が必要です。 戦略的アイデアは、統計分析とモデル構築のための特定のパラメータについて大量の市場データを収集できます。

2. モデル確立

   十分なデータを収集したら、データ探索を開始できます。 この段階では、数学的統計ツールを使用して、外れ値のスクリーニング、クラスタリング、分散分析(ANOVA)、回帰分析、機械学習アルゴリズムなどを行い、取引戦略として使用できるビッグデータに隠されたルールや式を見つけます。

3. データのバックテスト

   データのバックテストは、定量的戦略が正式に開始および運用される前に必要なプロセスです。 勝率、損益率、パフォーマンス曲線、最大フォールバック、無効な要因など、定量戦略のさまざまなデータパフォーマンスを評価できます。 優れたデータバックテストは、定量的戦略の設計者が潜在的な問題をできるだけ早く見つけて、後続のモデルを最適化して反復するのに役立ちます。

4. しっかりした掘り出し物

   定量的取引戦略が取引市場の実際の経験を通過しない場合、それは最終的に論点になります。 一部のプラットフォームでは紙の取引を提供しているため、ユーザーはMIMIK資金を使用して実際の市況に応じて損益を記録し、構築された定量戦略が期待される安定した利益を満たしているかどうかを確認できます。

リスクと戦略の管理

定量的戦略取引はユーザーに多くの利便性と利点をもたらしましたが、他のリスク要因が定量的取引戦略が失敗する可能性に注意を払う必要があります。 サービスプロバイダーの安定性は非常に重要なリンクです。 機器の故障やネットワークの中断が発生した場合、定量戦略プログラムが正常に動作しなくなるだけでなく、ポジションを閉じることができないためにリスクエクスポージャーや財産の損失を引き起こすことさえあります。 見積もりデータのソースは、ネットワークハッカー攻撃と同じです。 間違った見積もりデータはプログラムの誤判断につながり、プログラムコードの抜け穴とアルゴリズムの欠陥は市場の他の参加者によって攻撃され、損失を引き起こします。

定量的戦略の数の増加とモデルの複雑さにより、異なる戦略と異なる取引パラメータの間に相関関係と予期しない相互作用が存在する可能性があります。 定期的なアップデートメンテナンスとバックテスト検査が必要です。 資本量が多い、またはリスクが高い一部の取引では、定量戦略は、完全に自動化された操作ではなく、オペレーターがポジションを開閉するための参照基準としてのみ使用されます。 このような定量的な補助取引では、手動操作の過失を回避するための完璧な標準操作プロセスと教育およびトレーニングが必要です。

定量的取引戦略の制限

1. どの市場や見積もりにも適用されません

定量的取引戦略を使用する前に、定量的取引戦略は市場や相場の万能薬ではないことを理解する必要があります。 従来の金融市場の実効パラメータ指数を仮想通貨市場に変更すると、失敗する可能性があります。 さらに、定量的取引戦略の過去のバックテスト結果は、将来のパフォーマンスを保証するものとして使用することはできません。 たとえば、取引戦略がその優れたパフォーマンスのために多くの投資家を引き付ける場合、市場の多くのトレーダーは同じポイントで売買に殺到し、利益を生み出すはずの戦略を不採算にします。

2. 抽象的なストック感のデータ実証ができない

さらに、取引は深い知識であるだけでなく、芸術でもあります。 一部のトッププロトレーダーは、エントリーとエグジットの判断を行う際に客観的なインデックスデータに完全に依存するのではなく、抽象的な「ストックフィーリング」に依存することもあります。 人工知能の急速な発展は、チェス、日本チェス、囲碁などの完全な情報ゲームの分野で人間をはるかに超えるレベルに達していますが、混沌とした不完全な情報取引市場で、いわゆる「直感」と「第六感」を実証することはまだ不可能です。

3. 十分な専門知識と経験が必要であること

トレーダーのパフォーマンスは彼らの個人的な経験と能力に依存し、定量的戦略取引も例外ではありません。 十分な専門知識と経験のない開発者によって書かれた定量的取引戦略は、良いパフォーマンスを得ることは困難です。 定量的戦略の設計にはさまざまな分野が含まれるため、優れた定量的取引戦略を開発するには、数学、統計、金融、コンピューターなどの専門知識が必要です。

定量的取引戦略を使用するのが適切なのはいつですか?

定量的取引戦略は、必ずしも複雑なハイエンドアルゴリズムを使用する必要はありません。 実際、取引行動に固定トランザクションロジックがある限り、開発者はその実行プロセスを自動化するコードを記述できます。 最も一般的なのはグリッド取引戦略であり、売買注文を機械的に前後にぶら下げるため、手動操作に代わる自動化された手順に非常に適しています。

定量的戦略は、手動取引判断の補助的な参照としても適しています。 現代の金融市場は急速に変化しており、投資判断に大量の情報を消化する努力に頼って投資判断を下すことは不適切です。 コンピュータの膨大な情報集約能力と統計ツールをうまく活用することで、より良い取引機会を見つけるためのより広いビジョンをユーザーに提供できます。

高頻度取引

定量取引の出現は、高頻度取引の発展にも貢献しています。

高頻度取引とは、自動プログラムが非常に短時間で多くの取引操作を実行するという事実を指します。 市場の変化に応じて、高頻度取引ロボットは、1000分の1秒でロングコンバージョンとショートコンバージョンを判断し、一連の保留中の注文とキャンセルを実行することもできます。 つまり、保有時間をリスクゼロにしがちにすることで、大量の瞬時取引を通じて資本使用の効率を最大化する高頻度取引です。

高頻度取引の目的は、日々の価格変動から人間が捉えることができないつかの間の取引機会と小さな利益を見つけることです。 コンピュータサイエンスの急速な発展により、高頻度取引は非常に要求が厳しく競争の激しい分野であり、機器のアップグレードとアルゴリズムの最適化には多くの要件があります。 アービトラージプログラムが同じコードを使用していても、市場情報のサンプリングレートが異なっていたり、機器の性能が異なっていたりすると、一方が得、もう一方が負けるという異なる結果につながる可能性があります。 一般的に、市場情報のサンプリングレートが高く、プログラムの実行速度が速いほど、取引市場での高周波アルゴリズムの優位性が高くなります。

高頻度取引は、世界の金融市場で取引量のかなりの割合を占めています。 それは市場の広がりを減らし、多くの流動性を提供します。 ただし、異なる高頻度取引手順間の競争も市場価格の変動を増加させています。 高頻度取引アルゴリズムは一般的に複雑で開発が困難です。 通常、大規模な金融機関またはマーケットメーカーだけがそのような定量的取引戦略ツールを持っています。

結論

コンピュータ分野の発展と金融デリバティブの革新により、プロの投資管理チームとマーケットメーカーは、定量的取引のための自動化された手順を採用し始めています。 従来の手動取引の一般的な取引と比較して、定量的取引戦略には、規律の遵守、迅速な実行、一貫したロジック、客観的な意思決定、年間を通じてノンストップ、簡単なパフォーマンス検証、多数の取引市場の同期監視、自己学習など、多くの利点があります。

ただし、定量戦略の開発に必要なクロスドメイン知識とますます激しい競争により、定量取引戦略のしきい値はますます高くなり、運用中の機器、ネットワーク、コード、モデルの障害や欠陥も考慮しなければならない要因です。

現在、定量的取引は世界の金融市場での地位を占めています。 長期的な資産曲線を着実に成長させ、市場の変動によりパフォーマンスがジェットコースターのように上下に洗い流されないようにする方法は、ほとんどのトップクオンツ戦略とチームの目標です。 アルゴリズムの反復と新しい市場の開発に加えて、高頻度、高勝率、低リスク、裁定取引の蓄積が、定量的戦略の将来の開発トレンドになります。

定量的取引戦略は聖杯ではなく、利益の保証もありません。 従来の通常の取引と同様に、損失のリスクに遭遇します。 長所と短所を知った後にのみ、このツールをうまく制御できます。