AIはさまざまな分野で使われており、トレードもそのひとつです。現物株式取引の収益のおよそ半分は、すでに電子取引によるものです。ヘッジファンドをはじめ多くの企業が、投資アイデアの創出やポートフォリオ構築にAIを用いた分析を取り入れています。
AIはデータ分析を容易にし、可能な限り有利な価格での約定を後押しします。アナリストはより高い精度で相場を予測でき、トレーダーも取引所も、より大きなリターンと引き換えにリスクを効率よく抑えられるようになります。
AIによる取引は新たな問いを生む
AIは取引テクノロジーの答えとみなされがちですが、実際に何ができるのかについては依然として不確かな部分があります。市場価格に関して言えば、AIにはその予測が求められます。しかし価格は本質的にランダムです。相場は絶えず変動するため、価格を言い当てることはできません。そのため機械学習にもとづく予測はさほど正確ではなく、それだけでは自動売買に十分とは言えない場合があります。
こうした事情から、トレーダーはアービトラージ取引や高頻度取引といったクオンツ戦略に向かいました。これらは、あらかじめ予測できる行動パターンや市場のバイアスを土台にしています。
最良の株式取引アルゴリズムはどれだけ稼げるのか
アルゴリズム取引とは、価格や相場環境といった条件をあらかじめ設定し、その条件が満たされた瞬間にコンピュータープログラムが高速かつ大量に自動で売買する仕組みです。
取引をプログラムに任せるのは、人間より効率的で速いからです。手作業では到底追いつけない頻度とスピードで動けます。
事前条件として設定できるのは、タイミング、価格、数量、そのほかあらゆる市場環境です。アルゴリズム取引は感情が売買に入り込む余地をなくすため効率も高まり、市場の流動性を高め、取引をより体系的なものにします。
従来の手動取引と比べれば、優れた株式アルゴリズムのほうが収益性は高いといえます。市場には価格帯の異なる自動売買システムが数多く出回っています。リターンを計算するときは、年率およそ2%前後で推移するインフレを織り込むのを忘れないでください。
儲かるアルゴリズムの中身をすべて知るのは困難です。作った人のほとんどが秘密にしているからです。大手のクオンツ運用会社が取引アルゴリズムを厳重に守っているのも同じ理由です。そして高い成績を出しているプラットフォームも、どれほど安定していようと、新規参入が絶えないため長くその地位を保てるとは限りません。
ほとんどの取引アルゴリズムは、巨額のリターンを狙いません。小さくても着実な利益を積み上げ、規模を広げて証拠金でレバレッジをかけることで、妥当なリターンにつなげます。
AIトレードとアルゴリズム取引の違いは？
アルゴリズム取引は、コンピュータープログラムが一連の指示にもとづいて売買を実行する仕組みです。これに対し機械学習は、市場環境や取引パターン、データを監視・調査・評価して、この先何が起きるかを予測するために使われます。
アルゴリズム取引で満たすべき条件を決めるのは人間です。一方AIは、多数の基準を検討・評価したうえで、自ら条件を設定します。
機械学習は金融でどう使われているのか
機械学習は、多くの市場にまたがる複雑な取引パターンをリアルタイムで見つけ出すために使われています。高速な処理と大量データを扱う能力によって、更新を即座に届けられます。ウォール街をはじめ米国全土で採用されている理由もそこにあります。
銀行業界は、コンバージョンや財務データの分析にこの技術を用いています。関連する記録や膨大なデータをリアルタイムで絞り込み、そこから市場の示唆を引き出すことが容易になります。
データをAIシステムで処理し、銘柄を格付けする企業もあります。パターン認識と価格予測にAIを活用して日々の注目銘柄を提示し、ポートフォリオもAIアルゴリズムで組み立てます。
機械学習は金融機関がアルゴリズム取引の手法を開発する助けとなり、多くの投資上の課題を解決してきました。社内に専門知識を抱えなくてもデータを分析できるようになったのです。
たとえばEpoqueのAIシステムは3つの段階で動きます。第1段階では取引候補を観察・分析し、第2段階で注文を組み立て、第3段階で有効な注文を執行しながら機械学習がパフォーマンスを監視します。
運用会社は機械学習を使って、ディープラーニングによるスマートな資産配分や、ポートフォリオ内の各資産の予測といった手法も開発してきました。
さらに機械学習によって、更新も調整も不要な完全自律型の株式取引システムまで作られています。
機械学習を使ったアルゴリズム取引の始め方
まず、機械学習を使ってアルゴリズム取引を行うには、コードが書けることが前提になります。
コーディングを身につけたら、分類、クラスタリング、回帰といった機械学習の手法へ進みましょう。
機械学習とアルゴリズム取引を組み合わせる場合、コンピューターに指示を与えるのはあなたで、機械学習がその指示を相場環境に応じて更新します。ニューラルネットワークが動いていても、アルゴリズム取引の条件を設定するために相場を見張り続ける必要はなくなります。
つまり機械学習アルゴリズムは、トレードにとっての答えといえます。極めて精密とまではいかなくても、株価の変動を予測するうえではかなりの精度を発揮します。
機械学習を使ったアルゴリズム取引を学びたい方は、Hafizebot のガイドをご覧ください。自動売買はHafizebotに任せましょう。