アルゴリズム取引の利点

アルゴ取引は、次の利点を提供します。

• 取引は、可能な限り最高の価格
• 貿易注文の配置は、瞬時かつ正確です（所望のレベルで実行の高いチャンスがあります）。
• 取引は、大幅な価格変更を避けるために、正確かつ瞬時にタイミングされます。
• 取引コストを削減しました。
• 複数の市況の同時自動チェック。
• 取引を配置するときに手動エラーのリスクを低減しました。
• アルゴ取引は、それが実行可能な取引戦略であるかどうかを確認するために利用可能な履歴とリアルタイムのデータを使用してバックテストする
• 感情的および心理的要因に基づいて、人間のトレーダーによるミスの可能性を低減しました。

今日のほとんどのアルゴ取引は、事前にプログラムされた指示に基づいて、複数の市場と複数の意思決定パラメータにわたって急速に多数の注文

アルゴ取引は、以下を含む多くの形態の取引および投資活動で使用されています。

アルゴ取引は、:

• 中長期的な投資家やバイサイド企業-年金基金、投資信託、保険会社-彼らは離散的な、大規模な投資で株価に影響を与えたくないときに大量に株式を購入するためにアルゴ取引を使用しています。
• 短期トレーダーや売り側の参加者-マーケットメーカー（証券会社など）、投機家、裁定取引業者-は、自動取引実行の恩恵を受けます。
• システマティックトレーダー—トレンドフォロワー、ヘッジファンド、またはペアトレーダー（二つの株式、上場投資信託（Etf）または通貨などの相関の高い商品のペア

アルゴリズム取引は、トレーダーの直感や本能に基づく方法よりも、アクティブな取引に、より体系的なアプローチを提供します。

アルゴリズム取引戦略

アルゴリズム取引のための戦略は、収益の改善やコスト削減の面で有益である特定の機会を必要とします。 アルゴ取引で使用される一般的な取引戦略は次のとおりです。

Trend-following Strategies

最も一般的なアルゴリズム取引戦略は、移動平均、チャネルブレイクアウ これらの戦略は、任意の予測や価格予測を行う必要はありませんので、これらは、アルゴリズム取引を通じて実装するための最も簡単で簡単な戦略 取引は、予測分析の複雑さに入ることなく、アルゴリズムを介して実装するのが簡単で簡単な望ましい傾向の発生に基づいて開始されます。 50日と200日の移動平均を使用することは、人気のある傾向に従う戦略です。

裁定機会

ある市場で低価格で二重上場株式を購入し、同時に別の市場でより高い価格でそれを販売すると、リスクフリーの利益または裁定 価格差が時々存在するので、株式対先物商品についても同じ操作を複製することができます。 このような価格差を特定し、注文を効率的に配置するアルゴリズムを実装することで、収益性の高い機会が可能になります。

インデックス-ファンド-リバランス

インデックス-ファンドは、それぞれのベンチマーク-インデックスと同等に保有をもたらすためにリバランス これは、インデックスファンドのリバランス直前のインデックスファンドの株式数に応じて20-80ベーシスポイントの利益を提供する期待取引を活用 このような取引は、タイムリーな実行と最高の価格のためのアルゴリズム取引システムを介して開始されます。

数学的モデルベースの戦略

実績のある数学的モデルは、デルタ中立取引戦略のように、オプションと基礎となるセキュリティの組み合わせ （デルタニュートラルは、正と負のデルタを相殺する複数のポジションからなるポートフォリオ戦略であり、資産の価格の変化、通常は市場性のあるセキュリテ)

取引範囲(平均復帰)

平均復帰戦略は、資産の高値と安値が定期的に平均値(平均値)に戻る一時的な現象であるという概念に基づいています。 特定し、価格帯を定義し、それに基づいてアルゴリズムを実装すると、資産の価格がその定義された範囲内と外に壊れたときに取引が自動的に配置

ボリューム加重平均価格(VWAP)

ボリューム加重平均価格戦略は、大量の注文を分割し、株式固有の履歴ボリュームプロファイルを使用して、動的に決定 目的は、ボリューム加重平均価格（VWAP）に近い注文を実行することです。

時間加重平均価格（TWAP）

時間加重平均価格戦略は、大きな注文を分割し、開始時間と終了時間の間に均等に分割されたタイムスロットを使用して、動的に決定された注文の小さなチャンクを市場に解放します。 目的は、開始時間と終了時間の間に平均価格に近い注文を実行し、それによって市場への影響を最小限に抑えることです。

Percentage of Volume(POV)

取引注文が完全に満たされるまで、このアルゴリズムは定義された参加率と市場で取引されている数量に従って部分注文を送 関連する”ステップ戦略”は、市場ボリュームのユーザー定義の割合で注文を送信し、株価がユーザー定義のレベルに達すると、この参加率を増減します。

実装不足

実装不足戦略は、リアルタイム市場を取引することにより、注文の実行コストを最小限に抑え、注文のコストを節約し、遅延実行の機会コストの恩恵を受けることを目的としています。 この戦略は、株価が好転すると目標参加率を高め、株価が悪転すると目標参加率を低下させます。

通常の取引アルゴリズムを超えて

反対側の”出来事”を識別しようとするアルゴリズムのいくつかの特別なクラスがあります。 たとえば、売り側のマーケットメーカーによって使用されるこれらの”スニッフィングアルゴリズム”には、大量注文の買い側のアルゴリズムの存在を識別する アルゴリズムによるこのような検出は、マーケットメーカーが大口注文の機会を特定し、より高い価格で注文を充填することによって利益を得ることを可能にするのに役立ちます。 これは時々ハイテクな前部ランニングとして識別されます。

アルゴリズム取引のための技術的要件

コンピュータプログラムを使用してアルゴリズムを実装することは、バックテスト（それを使用して収益性があったかどうかを確認するために、過去の株式市場のパフォーマンスの歴史的な期間にアルゴリズムを試してみる）を伴って、アルゴリズム取引の最終的なコンポーネントです。 課題は、特定された戦略を、注文を行うための取引口座にアクセスできる統合されたコンピュータ化されたプロセスに変換することです。 アルゴリズム取引の要件は次のとおりです:

• 必要な取引戦略、雇われたプログラマ、または既製の取引ソフトウェアをプログラムするためのコンピュータプログラミングの知識。
• ネットワーク接続と注文を配置するための取引プラットフォームへのアクセス。
• 注文する機会のためのアルゴリズムによって監視される市場データフィードへのアクセス。
• 実際の市場で稼働する前にシステムが構築されたら、システムをバックテストする能力とインフラストラクチャ。
• アルゴリズムに実装されているルールの複雑さに応じて、バックテストのための利用可能な履歴データ。

アルゴリズム取引の例

Royal Dutch Shell(RDS)はアムステルダム証券取引所(AEX)とロンドン証券取引所(LSE)に上場しています。 裁定取引の機会を特定するためのアルゴリズムを構築することから始めます。 ここではいくつかの興味深い観察があります：

• AEXはユーロで取引され、LSEは英ポンドで取引されます。
• 一時間の時差のために、AEXはLSEよりも一時間早く開き、その後、両方の取引所が次の数時間同時に取引し、AEXが閉じるときに最後の時間にLSEでのみ取引

これら二つの市場に上場しているRoyal Dutch Shell株の裁定取引の可能性を二つの異なる通貨で探ることはできますか？

要件：

• 現在の市場価格を読み取ることができるコンピュータプログラム。
• 価格はLSEとAEXの両方からフィードします。
• GBP-EURのforex（外国為替）レートフィード。
• 注文-正しい取引所に注文をルーティングできる発注機能。
• 過去の価格フィードのバックテスト機能。

コンピュータプログラムは次のことを実行する必要があります:

• 両方の取引所からのRDS株式の着信価格フィードを読みます。
• 利用可能な為替レートを使用して、一方の通貨の価格を他方の通貨に変換します。
• 収益性の高い機会につながる十分な大きさの価格の不一致（仲介コストを割り引く）がある場合、プログラムは低価格の取引所に買い注文を配置し、高価格の取引所で注文を販売する必要があります。
• 注文が必要に応じて実行された場合、裁定利益が続きます。

シンプルで簡単！ しかし、アルゴリズム取引の実践は、維持し、実行することは簡単ではありません。 ある投資家がアルゴで生成された取引を行うことができれば、他の市場参加者もそうすることができます。 その結果、価格はミリ秒、さらにはマイクロ秒で変動します。 上記の例では、注文が市場に出るまでに売り価格が変化するため、買い取引が実行されたが売り取引が実行されなかった場合はどうなりますか？ トレーダーは、裁定取引戦略を無価値にするオープンポジションが残されます。

システム障害のリスク、ネットワーク接続エラー、取引注文と実行の間のタイムラグ、そして最も重要な不完全なアルゴリズムなど、追加のリスクと課題 アルゴリズムが複雑になればなるほど、それが実行される前に、より厳格なバックテストが必要になります。