アルゴリズムトレード
アルゴリズム取引とは
アルゴリズム取引とは
アリゴリズム取引は、超高速取引（ハイ・フリケンシー・トレーディング＝HFT＝高頻度売買）と呼ばれる部分で、これらの注文は、ダイレクト・マーケット・アクセス（DMA）と言う直接発注型の電子取引システムが使われます。
証券会社の自己資金運用などの大口機関投資家が運用します。
アルゴリズム取引の有無
たぶん、１日中板を見ていれば、アルゴリズム取引が介入しているかどうかは、次のような取引でわかります
ただ、介入していることがわかったところで、意味はなく、太刀打ちできない
将棋やチェスが、コンピュータに勝てないように、ほぼ勝算はないような気がします。
アルゴリズム取引が与える影響
人が介在していないこと、ルール（アルゴリズム）に基づいてしか動かないこと。
誰かが取引した結果を受けて、すぐに反応して取引すること。
市場で取引するためのもの、市場外で取引するならアルゴリム取引は必要としない。当然ながら、人間が対象。
アルゴリズムが反応して取引することにより、それに人が反応すること
アルゴリズム→人→アルゴリム→人を繰り返すと、アルゴリズムと人がそれぞが暴走するサイクルが始まってしまうこと
暴走サイクルが、上昇サイクルならいいけど、下落サイクルだと、セーリングクライマックスが起こること
暴走サイクルに入れば、アルゴリズムシステム取引を停止することができると思うが、止める止めないの判断をするのが人なので、それが難しいこと。停止したことによる責任を人が負えないこと。
そして、エビデンスはないが、かなりのアルゴリズム取引が既に行われていること
最終的には、いくらの資金で、いくら儲けたいを設定すれば、勝手に取引して、儲けに達したら通知が来るだけの世界もあると思う
SFではないが、人が居ないアルゴリズム取引だらけの相場の世界を、少し覗いてみたい気がする
アルゴリズム取引の種類
1. トレンドフォロー戦略:
市場のトレンドを識別して、それに追随する取引を行います。株価が上昇トレンドにある場合、買いのポジションを取り、下降トレンドの場合は売りのポジションを取ります。
1％下がったら、必ず売るとか
2. 平均回帰戦略:
価格が長期的な平均値に回帰する傾向を利用して、価格が平均を大きく上回った場合に売り、下回った場合に買う取引を行います。
暴走サイクル中はたぶん発動しない。暴走サイクルのアルゴリズムの方が優先度が高く動く。1日空けて冷静になってから、発動すると思われる。
3. 機械学習ベースの戦略:
大量のデータを分析し、パターンを見出して取引を行います。（位相）
例えば、過去のデータから株価の動きを予測し、その予測に基づいて売買を判断します。
これを、パターンに戻すことが目的ではなく、効率的に儲けることが目的だから、変な動きをしながら、売買したりすると思われる。
4. 高頻度取引(HFT)アルゴリズム:
ミリ秒単位の極めて短い時間で多数の取引を行います。市場の微細な価格変動や取引所間の僅かな価格差を利用して利益を得ようとします。
誰よりも、早く買う、早く売る。板が出た途端に売買するから、板に窓が開いている場合は、これが多いはず。
5. 統計的裁定取引:
関連する複数の金融商品間の価格差異を利用します。例えば、同一企業の異なる市場での株価差を利用した取引や、先物と現物の価格差を利用した取引などがあります。
大量の株式を効果的に売却するためには
大量の株式を売りたい人がいる。そういう場合の方法も、アルゴリズムなしでは考えられない時代に
- 分散売却: 一度に全ての株式を売らず、時間をかけて少しずつ売却します。
- 指値注文の活用: 希望する最低価格を設定し、市場の変動に対応します。
- ダークプールの利用: ダークプールとは、取引所外で行われる私設取引システム（PTS）の一種で、取引情報が公開されないため「ダーク（暗い）」と呼ばれています。匿名で売却することができます。
- プログラム売買: アルゴリズムを使用して、最適なタイミングと数量で自動的に売却します。
- ブロック取引: 機関投資家との相対取引で、大口の売却を一括で行います。
- マーケットメイカーの利用: マーケットメイカーとは、取引所が認定した、特定の証券について常時売り買い両方の気配値を提示し、流動性を供給する業者で、この業者を通じて、徐々に売却します。
個人投資家でも利用できるアルゴリズム取引の注文方法
TWAP（Time-weighted average price）注文
TWAPは大口の注文を一定の時間をかけて分割して小口取引を繰り返します。
歩み値を見ると1秒間に週十回の取引履歴が出てきます
アイスバーグ注文
大口注文であることを市場に察知されない程度に小口に分割して一定のタイミングで注文を出します。
ステルス注文
板に注文がない状態で、一般の投資家が注文を入れると瞬間的に約定します。
見えるはずの板が見えないと言う手法です。
それによりアルゴリズム注文側は板操作の手法などまでを、ことごとく餌食にすることができます。
アルゴリズム取引は、騙しもやるのか？
一般投資家は納得のいかない取引が繰り返される。
これらは、「相場操縦」ではなくて「活性化」が目的であると主張することで違反行為にならないようです。
1. スプーフィング（見せ玉）：
大量の注文を出して取り消すことを繰り返し、他の投資家に市場の需給バランスを誤認させる手法です。これにより、価格を人為的に操作し、利益を得ようとします。
2. レイヤリング：
スプーフィングの一種で、複数の価格帯に大量の注文を出し、市場の厚みを偽装します。
3. モメンタム・イグニション：
急激な価格変動を引き起こし、他の投資家のストップロス注文を誘発させる手法です。
4. フロントランニング：
他の投資家の大口注文情報を先回りして取引を行い、利益を得る手法です。
5. クォート・スタッフィング：
大量の注文をごく短時間で出し入れし、他のトレーダーの取引システムを混乱させる手法です。
6. ウォッシュトレード：
同一の証券を同時に売買し、取引量を水増しして市場を誤認させる手法です。
さらにAIが。。
位相、フォーメーション
長期のチャートを分析していると、同じようなチャートの位相が現れることが多々あります。
これは比較的短いサイクルで現れることもあれば、大きなサイクルで現れるものもあります。
上昇相場での位相、下落相場での位相、天井や底値圏での反転の位相などの共通項のようなものが見える気がします。
一般で言う、経験値というやつです。経験値は高ければ高いほどいいです（まあ逆もあるけど）
しかし、経験値なら、すでにAIには勝てません。機械学習が凄いです
さらに、株式データに追加して、財務データなど、いろいろなデータを統合して、さらに学習させていきます
そして、もし、自分がAIプログラマーだったら、経験の裏をかいて、儲ける仕組みを作ろうとします。
株式市場のAIの進化
1. 価格予測モデル:
- LSTM（Long Short-Term Memory）ネットワークを使用して株価の時系列予測
- ランダムフォレストやグラディエントブースティングによる価格変動の予測
2. センチメント分析:
- 自然言語処理（NLP）を用いて、ニュース記事や社会メディアの投稿から市場センチメントを分析
- BERT等の最新の言語モデルを活用して、企業関連のテキストデータから投資判断に影響する情報を抽出
3. ポートフォリオ最適化:
- 強化学習を用いて、リスクと収益のバランスを取りながら動的にポートフォリオを調整
- 遺伝的アルゴリズムによる効率的フロンティアの探索
4. 異常検知:
- 教師なし学習アルゴリズム（例：オートエンコーダー）を使用して市場の異常動向を検出
- インサイダー取引や市場操作の可能性がある取引パターンの識別
5. 高頻度取引（HFT）の最適化:
- 強化学習を用いて、ミリ秒単位の取引戦略を最適化
- ニューラルネットワークによる超短期の価格動向予測
6. リスク管理:
- モンテカルロシミュレーションと機械学習を組み合わせた、より精密なVaR（Value at Risk）計算
- 機械学習を用いた複雑な非線形リスク要因の特定と定量化
7. クロスアセット分析:
- グラフニューラルネットワークを使用して、異なる資産クラス間の複雑な関係性を学習
- マルチタスク学習による株式、債券、為替など複数市場の同時分析
8. 企業財務分析の自動化:
- コンピュータビジョンと NLP を組み合わせて、財務報告書から重要情報を抽出
- 機械学習モデルによる企業の信用リスク評価や成長性予測
9. ニュース・イベントの影響分析:
- アテンションメカニズムを持つモデルによる、重要ニュースが各銘柄に与える影響の予測
- 時系列解析と因果推論を組み合わせた、マクロ経済イベントの市場への影響分析
10. 取引執行の最適化:
- 強化学習による最適な注文分割と執行タイミングの決定
- マーケットインパクトを最小化する取引アルゴリズムの開発
アルゴリズム取引と株価暴落
インデックスの動きに基づいて個別銘柄の売買を行うことがあります。インデックスが下落すると、これらのシステムが構成銘柄の売り注文を出す傾向があります。
そのため通常、大きく下がらないような銘柄が下落することにより、その下落を見て、その銘柄が売られます。その銘柄が売られることで、インデックスがさらに下落します。この下落のサイクルに突入すると暴落が起こります。
アルゴリズム取引の売買監視ネタ
パターンを把握して、最終ゴール（上でも下でも）に向けてアルゴリズムを動かす
メインアルゴを「買い」に仕掛けているか、「売り」に仕掛けているか？
売りが出たと同時に、即買う（常に板に玉がない状態）→上がる可能性の方が高い？
買いが出たと同時に、即売る（常に板に玉がない状態）→売り抜け開始？
（板に玉が無い状態で）売りを出すと、その株数に比例した売りを出してくる、同時に買い板を減らしてくる→集めてる？
（板に玉が無い状態で）買いを出すと、その株数に比例した買いを出してくる→上がる可能性が高い？
上値を買うと、必ず下値で売りが出る→売り抜け開始？
下値を売ると、必ず上値で買いが出る
〇回売りが続くと、買いが入る→サポート？
売買取引だけではなく、板も把握して、板が取り消されたり、増えたりすると、それでアルゴが動く