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。
あなたがアルゴリズム取引について知る必要があるすべてを見つけるために読んでください。
アルゴリズム取引とは何ですか?
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を決定するのに役立つ取引手法です。 この種のシステムでは、人間のトレーダーが参加する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見る前に、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。
大手機関投資家は膨大な数の株式を取引しているため、アルゴリズム取引を多用しています。 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。 過去数年間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モデルを利用して、人間の介入を使用せずに事前定義された基準に基づいて注文を実行する方法です。 アルゴリズム取引は、投資銀行などの主要な金融機関に最初に採用されましたが、通常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。
歴史
1980年代後半から1990年代にかけて、完全に電子的に実行され、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16/0.0625(US $ 0.01)からXNUMX株あたりUS $ XNUMXに減らした小数化により、ビッド価格とオファー価格の差を小さくしてマーケットマイクロストラクチャーを変更し、アルゴリズム取引を促進した可能性があります。マーケットメーカーはアドバンテージを取引し、市場の流動性を高めます。
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、コンピューター化された高頻度取引への扉を開いていました。 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。
システムを教えてください。
特定のプロセスを実行することを目的としたメソッドまたは指定されたルールのコレクションは、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、株価や市場の状況など、事前定義されたパラメーターのセットに応じて、高レートで大量の取引を実行します。
たとえば、トレーダーは、アルゴリズム取引を使用して、特定の株式が指定された価格に達したとき、または下回ったときに注文を迅速に実行することができます。 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、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
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ための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ています。 トレードオーダーには、ソート、サイド、金額などのすべての特性が含まれます。
各戦略は、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、事前に決定された方法で動作します。 以下の一般的な方法のリストとその説明を調べて、理解を深めてください。
- アービトラージ戦略
- 統計戦略
- マーケットメイク戦略
- センチメントベースの取引戦略
- 勢いの戦略
- 機械学習 取引戦略
アービトラージ戦略
このアプローチでは、XNUMXつの異なる市場で金融商品または資産の誤った価格設定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、裁定取引戦略の例です。 その結果、アイテムをより低い価格で購入した場合、市場でより高い価格で販売できるようになりました。
このようにして、リスクを冒すことなく利益を得ることができます。 結果として、これは、価格の不一致によるリスクを伴わずに、利益を得るためにXNUMX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。
統計戦略
平均回帰仮説に基づく統計的裁定取引手法は、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XNUMXつ以上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、XNUMXつの共和分された株式の価格間の比率またはスプレッドを調べる統計的裁定取引の例です。 スプレッドの値が予測範囲を超える場合は、スプレッドが通常のレベルに戻ると信じて、パフォーマンスが低い株を購入し、優れている株を売ります。 統計的裁定取引は、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XNUMX以上の株式で機能する可能性があります。
マーケットメイク戦略
この手法は、市場の流動性の向上に貢献します。 多くの場合大き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な機関である理由は、膨大な数の証券が関係しているためです。 結果として、個々の仲介者は必要な量を促進することができないかもしれません。
このプロセスの間に、マーケットメーカーは特定の企業のセット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を表示することが含まれます。 買い手が注文すると、マーケットメーカーは自社の備蓄から株式を売ることで注文を履行します。 結果として、金融市場は流動性を維持し、投資家やトレーダーが売買しやすくなります。 これは、十分な貿易を保証する上でのマーケットメーカーの重要性をカプセル化します。
センチメントベースの取引戦略
センチメントトレーディング手法は、市場が強気と弱気のどちらによって支配されているかに基づいて、市場でポジションをとっています。 この取引手法は勢いに基づいている可能性があります。つまり、市場が強気の場合は高額の投資と高値を売り、市場が弱気の場合はその逆になります。
センチメント取引手法は、逆張りまたは平均回帰、つまり市場センチメントとは対照的である可能性があります。 反対派は、セキュリティに関して特定の群衆の行動がある場合、それは特定の悪用可能な誤った価格設定(すでに普及しているセキュリティの上昇を上回る価格設定)を生み出し、大きな雄牛の後に修正またはその逆によるセキュリティ価格の低下が続くという概念から利益を得ますその逆。
勢いの戦略
これらの方法は、市場の傾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、株式投資を収益性の高いものにするために、高値で購入し、高値で売ろうとします。 バリュー投資となると、それはそれから逸脱するときはいつでも平均または平均に戻ろうとします。
勢いのある投資は、平均回帰が現れる前に発生するため、この期間中に発生します。 勢いは、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た感情的な判断の数が多いために機能します。 その結果、他人の行動の偏見や感情的な誤りのために利益が発生します。
ここでのXNUMXつの落とし穴は、トレンドが勢いの増加をすばやく逆転させて破壊し、これらの方法を非常に不安定にする可能性があることです。 その結果、損失を防ぐために売買を適切に手配することが重要です。 これは、投資を正しく監視し、悪い価格変動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。
機械学習の取引戦略
機械学習 コンピュータ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パターンのセットの研究を指します。 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ることなく学習するという事実を強調しています。
人間がソフトウェアを作成/初期化することに注意してください。それはAI次第です(Artificial Intelligence)時間をかけて自分自身を改善する。 結果として、人間の関与は常に必要です。 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。
技術的要件
コンピュータープログラムを使用してアプローチを実装し、その後バックテストを行うことは、アルゴリズム取引の最終ステップです(過去の株式市場のパフォーマンスの過去の期間でアルゴリズムを試して、それを使用することが有益であったかどうかを確認します)。
目標は、説明した方法を、注文を行うことができる取引口座へのアクセスを含む統合された自動化された操作に変換することです。 アルゴリズム取引では、次の要件を満たす必要があります。
- 雇われた開発者または既製の取引ソフトウェアは、必要な取引計画を作成するためのすべてのオプションです。
- 市場データストリームへのアクセス。アルゴリズムは、潜在的な注文の可能性を監視します。
- 注文を行うための取引システムとインターネット接続へのアクセス可能性。
- システムが作成された後、実際の取引所で本番環境に移行する前に、システムをバックテストする機能とインフラストラクチャ。
- アルゴリズムのルールの複雑さに基づいて、履歴データをバックテストに使用できます。
トップアルゴリズム取引プラットフォーム
1. アルゴリズムトレーダー
ブロックチェーンテクノロジーは、金融市場とクライアントのニーズを変革しています。 彼らの機関グレードの取引プラットフォームは、銀行、裁量的および定量的ファンドがデジタルおよび暗号資産の可能性を最大限に発揮することを可能にします。
これらは、市場全体の執行接続を通じて流動性をデフラグすることにより、クライアントに最大の執行を提供します。 AlgoTraderは、主要な保管および勘定系プロバイダーとのシームレスなインターフェースのおかげで、機関投資家の取引および実行インフラストラクチャー、ならびにデジタルおよび従来の資産のポートフォリオ管理のマーケットリーダーです。
2. クアンツ
Kuants は、インド初で唯一の金融技術です。 株式取引プラットフォーム、個人および機関のクライアントに、取引および投資戦略の開発と自動化を提供します。
Kuantsは、クリックが簡単な取引戦略を開発するための完全なバックテストシステムと、株式トレーダーや投資家が数分で取引方法を構築および実装できる式ベースの構造を提供します。
3. アルゴリズム
完全に自動化されたアルゴリズム取引とすぐに使用できる株式市場情報を提供する取引プラットフォームのプロバイダー。 同社のテクノロジーは、完全自動化され、オペレーターの関与がない体系的なアルゴリズム取引を提供し、ストラテジストやトレーダーが冷静な自動取引を実行できるようにします。
メリット
- 速度の向上:アルゴリズム取引の主な利点のXNUMXつは、それが提供する速度の向上です。 アルゴリズムは、ほんの一瞬で幅広い特性と技術的指標を分析し、トランザクションを瞬時に実行することができます。 価格変動は発生するとすぐにトレーダーに捕らえられる可能性があるため、スピードの向上は非常に重要になります。
- 精度の向上:アルゴリズム取引のもうXNUMXつの重要な利点は、人間との対話が少なくて済むことです。 これにより、間違いの可能性が大幅に減少します。 アルゴリズムは検証および再チェックされ、人為的エラーはそれらに影響を与えません。 トレーダーが間違いを犯し、技術的指標を誤って評価することは考えられます。 しかし、理想的な状況では、コンピューターアルゴリズムはそのようなエラーを起こしません。 その結果、取引は正確に実行されます。
- コスト削減:アルゴリズム取引は、短期間に大量の取引を実行することを可能にします。 その結果、多数の取引が完了し、取引コストが削減されます。
- 資産選択プロセスの自動化: 全体として、資産の選択、注文の実行、および入口と出口は、アルゴリズム取引の助けを借りてより体系的になります。 それは、指示を実行するための段階的な手順に発展します。 このため、取引ははるかに客観的で簡素化されます。
- バックテスト機能:新しいアルゴリズムは、最初に履歴データを使用してバックテストされます。 これは、計画が有効であるかどうかを判断するのに役立ちます。 トレーダーのニーズを満たすために、バックテストの結果に基づいて戦略を変更および微調整することができます。 このアプローチは実行可能になり、すべての法律は絶対的であり、解釈することはできません。
デメリット
- テクノロジーへの依存: アルゴリズム取引の主な欠点は、テクノロジーに依存していることです。 多くの場合、取引注文はサーバーではなくコンピューターに保存されます。 これは、インターネット接続が失敗した場合、注文が実行されないことを意味します。 これは、アルゴリズム取引の概念全体を損なうものです。 そのような場合、トレーダーはチャンスを失い、お金を失うリスクがあります。 アルゴリズム取引には重大な体系的な問題があり、市場全体の大規模なフラッシュ崩壊を引き起こす可能性があります。
- リソース要件:アルゴリズム取引は取引コストの削減に役立ちますが、かなりの費用も追加します。 トレーダーは、ハイエンドリソースを装備し、サーバーにアクセスし、高価なテクノロジーを使用してアルゴリズムを構築する必要があります。 もうXNUMXつの重要なコストは、日中の戦略の策定に役立つデータフィードのコストです。
- プログラミングプロセスを理解する:アルゴ取引では、トレーダーによるアルゴリズムの開発が必要です。 すべての投資家が技術的に精通しているわけではありません。 その結果、彼らは新しいプロセスを学ぶか、誰かを雇う必要があるかもしれません。 技術的な知識が必要なため、アルゴリズム取引は一般の人々にとって非常に複雑です。
- アルゴリズムの寿命は非常に短い:アルゴリズムのほぼ98%の寿命は非常に短いです。 彼らは適切になるまで働き、その後急速に変化する市場で働くのを突然やめます。 結果として、それらは修理または再構築する必要があります。 アルゴリズムと戦略の開発は、継続的な監視、改善、および再発明を含む継続的なプロセスです。
- 継続的な監視が必要:アルゴリズム取引の理想的な状況は、アルゴリズムが事前にプログラムされており、トレーダーが長期間コンピューターから離れている可能性があることです。 ただし、これは当てはまりません。 トレーダーは、接続や停電などの機械的な問題がないか、システムを引き続きチェックする必要があります。
まとめ
アルゴリズム取引は、テクノロジーが重要な役割を果たす非常に競争の激しいセクターです。 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。 しかし、それは完全に技術に依存しています。
これにはいくつかの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。 金融商品の売買を選択する前に、アルゴリズム取引の手法と人間の意思決定を組み合わせるのが最善です。
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