アルゴリズム取引は、いま最も人気のある取引スタイルです。より速く、より正確に取引できるため、手動取引よりも有利だといえます。
予測期間(2021~2026年)において、世界のアルゴリズム取引市場は約10%のCAGR(年平均成長率)で拡大すると見込まれています。
そのため、データアナリストでも個人トレーダーでもエンジニアでも、いまやほとんど誰もがアルゴリズム取引を理解したいと考えています。アルゴリズム取引を習得したいと思わせる5つの理由を、順に見ていきましょう。
- 急成長するFinTech業界で憧れの仕事に就くため
- よりデータドリブンな取引戦略を構築するため
- 自分のアルゴ取引デスクやコンサルティング会社を立ち上げるため
- 取引にまつわる手作業の障壁を減らすため
- リスクをより効果的かつ手軽に管理するため
成長するFinTech分野で憧れの仕事に就くため
迅速で正確、かつ安全なプロセスを備えていることから、FinTechは世界で最も急成長している分野です。アルゴリズム取引はFinTech業界の一分野であり、高収入の仕事やボーナスを求める人々を引きつけています。
このよく知られた事実ゆえに多くの人がアルゴリズム取引を学びたがりますが、クオンツアナリストやクオンツデベロッパーなど、さまざまな職種があることも覚えておく必要があります。
どの職種を選ぶにせよ、アルゴリズム取引について理解しておくべきことがあります。たとえば次のとおりです。
- プログラミング言語
- 金融市場での経験
- データ管理
- クオンツ分析(定量分析)
よりデータドリブンな取引戦略を構築するため
データドリブンな取引はより正確で、損失のリスクも低くなります。データの力を借りれば、次のことが可能です。
- 過去の市場データを検証する
- 取引戦略をバックテストする
- 複数の金融市場を同時にモニタリングし、最良の取引を見つける
アルゴリズム取引のプロセスで最も重要なのはデータです。データ分析によって金融市場のトレンドを見極めることができ、それがあらゆる取引アイデアと戦略開発の土台になります。つまり、データは金融市場で取引するための燃料なのです。
さらに、取引の世界では昔から「データにいち早くアクセスできる者が勝つ」と言われてきました。ただし、速いアクセスだけでは不十分で、データ管理の知識も欠かせません。どちらも必須だからです。
したがって、データへの迅速なアクセス、効果的なデータ管理、そして適切なデータ活用があれば、金融市場で他者より大きく先行して取引し、優位に立つことができます。
人工知能や機械学習を活用すれば、データを素早く取得し、使える情報へと変換できます。
データプロダクトは次の5つのカテゴリーに分けられます。
- リアルタイムデータ(レベル1、レベル2、レベル3、ティックデータ)
- スナップショットデータ
- 日次終値(EOD)データ
- 企業データ
- ヒストリカルデータ
自分の取引デスクやコンサルティング会社を立ち上げるため
自分の取引デスクやコンサルティング会社を設立するには、まずアルゴリズム取引を深く理解していなければなりません。それなしには前に進めないのです。
アルゴリズム取引を十分に理解できれば、その手法を最も効率的なかたちで実践できるようになります。将来性の明るいビジネスであるだけに、取引デスクは大きなアドバンテージをもたらしてくれるでしょう。
アルゴリズム取引が世界中で急速に拡大するなか、取引デスクやコンサルティング事業を持つことは非常に有益で、収益性も期待できます。もっとも、他のビジネスと同じように、取引デスクやコンサルティング会社の立ち上げには資金と労力、そして幅広い専門知識が必要です。
さらにトレーダーたちは、その専門知識と実績ゆえに取引デスクを頼りにしています。
取引にまつわる手作業の障壁を取り除くため
アルゴリズム取引が従来型の取引を上回る理由は明らかです。アルゴリズムを介した取引はより速く正確で、ミスを引き起こす人間の感情が入り込まないからです。しかも、アルゴリズムは教えられたとおりにしか動かないため、取引コストも削減されます。
アルゴリズム取引がどのような障壁を取り除いてくれるのか、見てみましょう。
恐怖、強欲、高揚感といった感情に支配されない。
アルゴリズム取引なら、取引戦略の構築時にも注文の執行時にも、感情によって誤った判断が下される心配はありません。アルゴリズム取引は完全にロジックに基づいており、利益の最大化を目指します。
取引コストを削減する。
アルゴリズム取引の助けを借りれば、取引コストは最小限に抑えられます。アルゴリズムは感情に流されて短時間で別の取引に飛びついたりしないからです。つまり、アルゴリズムは指定されたとおりに動作します。
取引における時間管理
時間の節約という点でも、アルゴリズム取引は理想的な選択肢です。多くの金融市場を同時に監視し、取引してくれるからです。アルゴリズムは、変化する市場環境やトレンド、ストップロス(損切り)やストップリミットといった指示に基づいて取引を執行します。
将来への備えにも役立つ。
アルゴリズムトレーダーが時とともに急速に力をつけていることはすでに述べたとおりで、アルゴリズム取引は将来に備えるための素晴らしいツールです。
リスクをより効果的かつ手軽に管理するため
株式市場の取引で損失を被る危険を避けるためには、取引のリスク管理が欠かせません。リスク管理とは、市場が予想と反対方向に動いたときによく発生するリスクを特定し、評価し、軽減することを指します。
だからこそ、あらゆる危険を想定したうえで、綿密な市場調査に基づいて予測を立てることが重要です。
アルゴリズム取引を活用すれば、次のようなリスク管理手法を実践できます。
ポートフォリオ最適化
ポートフォリオ最適化とは、投資配分の異なる複数のポートフォリオを検証することです。それぞれのポートフォリオについてリスクとリターンを評価することで、投資の最適化が行われます。
たとえば、ポートフォリオはシャープレシオを使って分析できます。シャープレシオは、ポートフォリオ内の各投資について、追加的に取ったリスクに対する超過リターンを算出する指標です。
その結果、シャープレシオの高い銘柄が低い銘柄を上回るように、ポートフォリオを最適化できます。
ヘッジ
ヘッジとは、起こりうる損失、言い換えれば将来の価格変動に備えるための投資手法です。保険、先物契約、スワップ、オプションなどの金融商品を使ってヘッジできます。
たとえば、商品市場ではA等級の米の先物契約が取引されており、1契約あたり100kgだとします。マニは月の最終週に5,000kgのA等級米を買いたいと考え、ラッセルは同じ週に5,000kgのA等級米を売りたいと考えています。
この場合、市場で両者の間に50契約の取引が成立しうるため、先物契約は双方にとって好都合です。
1%ルールと2%投資ルール
1%ルールと2%ルールは、1回の取引で取ってよいリスクの上限を1%または2%とする取引ルールです。これを守ることで、そうしなければ被っていたはずの巨額の損失を回避できます。
たとえば、ボラティリティの指標であるベータを使い、ある銘柄への投資リスクが2%を超える場合には取引を見送る、といった判断が可能です。
最先端テクノロジーで金融市場をモニタリングする
最良の取引チャンスを見つけるには、機械学習などの人工知能を使って取引を追跡すべきです。たとえばアルゴリズムは、機械学習の手法を用いてさまざまな金融市場や金融資産を監視し、最も収益性の高い取引機会を特定します。
あいまいな取引セットアップを避ける
EMAやMAなどの移動平均系インジケーターを使っていて、そのうちの1つが明確な取引セットアップを示しているのに、他のインジケーターのセットアップと一致しない場合、混乱が生じます。
そのようなときは、適切な取引機会を待ち、確信が持てないなら判断を下さないのが賢明です。たとえばEMAがMAと一致しない場合は、適切な取引条件が整うまで待ってからエントリーすべきです。
ストップロス(損切り)
ストップロス注文とは、株価があらかじめ決めた価格(ストップ価格)に達したときに発動する売買注文です。これにより、トレーダーは市場を絶えず監視せずに済みます。
たとえば、XYZ株を1株50ドルで購入し、株価の下落が心配な場合には、ストップロス注文を活用できます。価格が一定の水準を下回れば、ストップロス注文が売り時を教えてくれるというわけです。仮に1株45ドルに設定したとすると、価格がそれを下回った時点でアルゴリズムが資産を売却し、さらなる損失から守ってくれます。
まとめ
この記事では、アルゴリズム取引が近ごろ人気を集めている最も重要な5つの理由を、シンプルに紹介することを目指しました。あわせて、この洗練された取引アプローチが従来の手動取引と何が違うのかもお伝えしたつもりです。
アルゴリズム取引を学びたい方は、Hafizebotのガイドをチェックしてみてください。