アルゴリズム取引とは？ 基本的な概念、長所と短所

公開: 2022-09-08

アルゴリズム取引は、アルゴリズムおよび自動取引とも呼ばれ、手動取引の必要性を排除するために事前にプログラムされた注文を実行する方法です。 その戦略には、数学的モデルとアービトラージの機会が含まれます。

しかし、アルゴリズム取引は何に使用され、どのように利益を得ることができるのでしょうか? 続きを読んで調べてください。

一言で言えばアルゴリズム取引

アルゴリズム取引は、一連の条件または設定済みの入力に基づいて自動的に取引を行うコンピューター プログラムに基づいています。 これらの条件は、価格、タイミング、数量などに基づくことができます。

このタイプの取引は、トレーダーが衝動に駆られて行動するのを防ぎ、売買注文が迅速に実行されるようにすることを目的としています。 特に機関投資家や証券会社は、コストを下げるためにこの種の取引を行っています。 ただし、アルゴリズム取引は、関連する市場の知識と経験を持っている人なら誰でも機能します。

アルゴリズム取引はどのように機能しますか?

基本的に、投資家またはトレーダーは、特定の市場条件が満たされたときに実行する注文を事前にプログラムします。 このような慣行により、人的ミスの余地がなくなり、その人に代わって取引が実行されます。

では、具体的な内容に入っていきましょう。

基本的なアルゴリズム要件

ブラックボックス取引を開始するには、次のアルゴリズム取引要件を満たしていることを確認してください。これは、このプラクティスの別名です。

  1. コンピュータへのアクセス
  2. ネットワーク アクセス
  3. 金融市場の知識
  4. コーディングスキル

技術要件

この取引オプションの技術的要件は次のとおりです。

  • コンピュータプログラミングスキル
  • 市場データ フィードへのアクセス
  • Pionex や MetaTrader 4 などの取引プラットフォームへの参入
  • 実際の市場で使用する前に、過去のデータでシステムをテストする機能。

アルゴリズム取引の例

始める前に、「移動平均」という用語について簡単に説明しましょう。

アルゴリズムトレーダーは通常、テクニカル分析を使用して、いつ株を売買するかを決定します。 彼らは、他の株式指標の中でも特に移動平均 (MA) を使用して、市場の傾向を特定し、取引の意思決定を行います。

関連するソフトウェアをコーディングすると、特定の株式の 50 日移動平均が 200 日移動平均を上回ったときに 100 株を購入するようにコンピューターに指示できます。 したがって、50 日移動平均線が 200 日移動平均線を下回ったときに株式の売り注文を出します。

コードが完成したら、ライブ市場価格を監視してグラフを分析する必要がなくなります。 代わりに、プログラムが価格と移動平均インジケーターをスキャンし、設定した条件が満たされたときに買い注文または売り注文を実行します。

ただし、さまざまな傾向、式、結果、さらにはソフトウェアに応じて、さまざまな戦略を適用できることに注意してください。これにより、次のポイントに進みます.

アルゴリズム取引戦略

このタイプの取引に慣れていない場合は、コピー取引、つまり他の経験豊富な投資家の取引活動を模倣することを検討してください。 これを手動で行うか、多くの細かいコピー取引プラットフォームのいずれかを使用することができます. これらは、遭遇する戦略の一部です。

トレンドフォロー

一部のトレーダーは、資産の価値がまだ上昇している間に資産を購入し、価格が下がり始めたときに資産を売却することで、市場の動向から利益を得ようとします。 トレンドフォローとして知られるこの戦略は、市場の動きは時間の経過とともにさまざまな資産タイプで繰り返されるという信念に基づいています。 トレンドフォロワーは、新しいトレンドがいつ始まるかを予測するのではなく、価格アクションとテクニカル指標を使用して、トレンドがいつ始まったかを特定します。

予測がないため、トレンドフォローは実装する最も簡単なアルゴリズム取引戦略です。 50 日および 200 日移動平均を除けば、チャネルのブレイクアウトと価格レベルの動きが最も一般的なアルゴリズム指標です。

平均回帰

資産の安値と高値から利益を得るには、いつ価格が平均値に戻るかを知る必要があります。 これを行うには、資産のコストが定義された範囲を超えたときに自動的に取引を行うアルゴリズムを実装します。

たとえば、特定の株の極端な価格変動を正しく予測した場合、このアルゴリズム戦略は大当たりになります。

インデックスファンドのリバランス

インデックス ファンドには、それぞれのベンチマーク インデックスの重み付けに一致するように保有資産がリバランスされる事前設定期間があります。 これらのリバランス期間の直前に、アルゴリズム トレーダーが 20 ～ 80 ベーシス ポイントの利益をもたらす予想取引から利益を得る機会がしばしばあります。

アービトラージの機会

アービトラージは、株式のアルゴリズム取引では一般的です。 トレーダーは、ある市場で二重上場株を低価格で購入し、すぐに別の市場で高価格で売却することで、差額からリスクのない利益を得ることができます。 一時的な価格差がある株式や先物でも、これと同じ操作を繰り返すことができます。

したがって、アルゴリズムはこれらの価格差を追跡し、手動のトレーダーが応答するよりも早く注文を出すことができます。

出来高加重平均価格 (VWAP)

その名前が示すように、これは総取引量で加重された株式の平均価格です。 VWAP は、株式の現在の価格を比較し、市場への参入または退出に関する投資判断を行うためのベンチマークとして使用されます。

さらに、VWAP は、投資家が株式取引に適したアルゴリズムを作成する前に、特定の株式 (アクティブまたはパッシブ) の取引戦略を決定するのに役立ちます。

時間加重平均価格 (TWAP)

このタイプの注文は、平均価格の動きに基づいてサイズが決定される等間隔のチャンクで実行されます。 このタイプの取引は、市場の変化を利用しながら、市場への影響を最小限に抑えることを目的としています。

ボリュームのパーセンテージ (POV)

取引日またはその他の期間内に取引した株式、先物、暗号通貨、およびその他の資産の総数が出来高です。 では、出来高に基づくアルゴリズム取引とは何ですか? また、どのように機能するのでしょうか?

すべての取引プラットフォームは、売り手と買い手の間で成功した取引量を更新し、1 日の終わりに報告します。

アルゴリズムは、注文が約定するまでの間、指定された参加率と取引量に基づいて部分注文を記録して送信します。 同様に、「ステップ戦略」は、事前に定義された参加率で注文を配信し、資産が設定した価格に達すると、参加率が増減します。

実装不足

実装不足は、リアルタイム市場をトレードオフすることで実行費用を下げるアルゴリズム取引戦略です。 したがって、この戦略に頼るトレーダーは、注文のコストを節約し、遅延執行の機会費用から利益を得ることができます。

さらに、株式の価格が正しい方向に進んでいるとき、実装の不足は目標参加率を高めます。 そうしないと、レートが低下します。

アルゴリズム取引の手順

「アルゴ取引とは？」という質問に答えたところで、 では、取引を開始する前に守るべきいくつかの重要なステップを定義しましょう。

  1. 戦略策定: 貿易の有効性は、戦略の効率性を大きく左右します。
  2. アルゴリズムの自動化: 戦略を自動化して承認のために送信する前に、戦略をアルゴリズムに変換する必要があります。
  3. ソフトウェアの開発または取得: このステップには、取引ソフトウェアの選択または独自のソフトウェアの作成が含まれます。
  4. 取引の実行: 他のすべてが整っているので、取引シグナルを待って応答するだけです。

アルゴリズム取引の利点と欠点

主要なアルゴリズム取引の長所と短所を確認しましょう。

利点

  • 複数の取引と戦略を同時に実行する
  • さまざまな市況の同時自動チェック
  • 短期間に多数の取引を実行し、取引コストを削減します。
  • 衝動的な決定なし: 必要な目的が達成されると、取引は自動的に実行され、トレーダーが当初の計画に反することを防ぎます。
  • パラメータと指標を非常に迅速に分析し、ほぼ瞬時に取引を行うことで、トレーダーは価格変動が発生するとすぐにそれを利用することができます。
  • すべての情報が事前にチェックされるため、すべてのアルゴリズム取引戦略のエラー率は低くなります。

短所

  • ほとんどのアルゴリズムは短時間しか使用できず、市場が変化すると時代遅れになりますが、これはよくあることです。
  • 人間による制御の欠如は、トレーダーが戦略が特定のシナリオで機能しないことに気付いたときの反応を防ぎます. プログラムが不利な状況に陥った場合、トレーダーは状況を改善する力がありません。
  • 多くの場合、取引注文はサーバーではなくパソコンに保存されるため、インターネット接続が失われると注文が実行されず、大きな損失につながる可能性があります。

アルゴリズム取引のためのプログラミング言語

C++ と Python は、一般的に使用されるアルゴリズム取引プログラミング言語です。 前者はより高速であるため、トレーダーの間で人気がありますが、後者よりも複雑です。 したがって、さまざまな金融の専門家は、Python が初心者向けであり、全体的に管理しやすいため、Python を好みます。

結論

アルゴリズム取引は、株式市場に投資する人々の間で人気があります。 アルゴリズムは、定義された市場条件が満たされるとすぐに、事前にプログラムされたアクションを実行します。

これは、取引から衝動の意思決定を排除することを目的としており、エラーの可能性を低下させます。 ただし、投資家がアルゴリズム取引を行う際に直面する可能性のあるさまざまな障害があるため、意欲的なトレーダーは、アルゴリズム取引を開始する前に、十分な金融市場の知識を習得する必要があります。