アルゴ取引とは?

重要なポイント

量的取引は、主にデータとモデルに依存して投資目標と投資戦略を見つけます。
量的取引の強みには、主に規律、体系性、適時性、多様化が含まれます。
量的取引の弱点には、主にサンプルエラーとサンプルバイアス、戦略の共鳴、ミスアトリビューション、ブラックボックスなどがあります。

コンセプトイラストレーション

近年、投資戦略の1つとして量的取引が登場し、人気が高まっています。では、量的取引とは何ですか？簡単に言えば、量的取引とは、特定の数学モデルを備えたコンピューター技術を使用して、投資アイデアを見つけ、投資戦略を実行するプロセスです。

従来の投資方法には主にファンダメンタル分析とテクニカル分析が含まれますが、定量的取引はデータとモデルに依存して投資対象を見つけ、投資決定を行います。

量的取引は、個人的な感情に頼って資産を管理するのではなく、適切な投資アイデアと経験に基づく定量的モデルを使用します。コンピューターを使用して大量の情報を処理し、市場のダイナミクスを要約し、投資の意思決定プロセスの指針となるように繰り返し再利用および最適化できる投資戦略を確立します。

応用面では、量的取引は、定量的株式選択、定量的タイミング、株価指数先物裁定取引、商品先物裁定取引、統計的裁定取引、アルゴリズム取引、資産配分、リスク管理など、投資プロセスのほぼ全体をカバーします。

量的取引の強み

従来の投資方法と比較して、量的取引には長所と短所があり、強みは主に次のとおりです。

(1) しつけ

従来の投資は、欲望や恐怖などの人間の感情に大きく影響されます。取引の規律を確保するのは難しい場合があります。

量的取引は規律に基づいています。量的取引モデルによって与えられた投資指示を厳密に実施することは、投資家のセンチメントの変化によってランダムに変化することはありません。

（2）体系性

定量的取引の体系的な特徴には、主にマルチレベルの定量モデル、マルチアングル観察、および大量データ処理が含まれます。

マルチレベルモデルには、主に大規模資産配分モデル、業界選択モデル、株式選択モデルが含まれます。

マルチアングル観察には、主にマクロサイクル、市場構造、企業評価、成長と収益の質、市場センチメント、およびその他の視点の分析が含まれます。

大量データ処理とは、量的取引がコンピューターを介して人間の脳をはるかに超えるデータと情報処理能力を獲得し、それによってより多くの潜在的な投資機会を獲得できることを意味します。

(3) 適時性

量的取引は、市場の変化を追跡し、超過収益につながる新しい統計モデルを絶えず発見し、新しい取引機会を探すことができます。量的取引は継続的にバリュエーションの落ち込みを探し、包括的かつ体系的なスキャンを通じて、誤った価格設定と誤った評価によってもたらされる機会を探します。

(4) 多様化

量的取引の多様化の本質は、確率で探すことです。これは2つの側面で明らかになります。一方では、定量的取引は、主に過去に利益の可能性が高い戦略である過去のデータからルールを発見します。他方では、1つまたはいくつかの株ではなく、株式のポートフォリオを選択することによって定量的取引利益を得ます。分散投資は利益を保証するものでも、衰退する市場での損失を防ぐものでもないことに注意してください。

量的取引の弱点

長所を説明した後、以下に量的取引のいくつかの弱点を示します。

（1）サンプルエラーとサンプルバイアス

多くの定量的取引戦略は、過去のデータに大きく依存しています。それでも、過去のデータには十分な多様性と長期的な蓄積が不足している可能性があるため、サンプル数が少ないためにサンプリングがエラーを起こしやすくなったり、ランダムでないサンプリングが原因で逸脱したりする可能性があります。これに基づいて得られた相関法則は、サンプル範囲を離れると無効になり、基準値が失われる可能性があります。

（2）戦略的共鳴

多くの定量的戦略はテクニカル分析戦略に似ています。特定の戦略が効果的であることが証明されると、ユーザー数が増えるにつれてその効果は低下します。これは戦略的共鳴と呼ばれます。

(3) ミスアトリビューション

その理由は、広く使われている多要素定量化戦略のデータ結果から推測できます。十分な数の要素が構築されている限り、特定の既知の結果が得られる可能性があります。

しかし、この多要素の組み合わせに基づく定量的戦略を実際の取引で使用すると、アトリビューションの誤りが原因で失敗する可能性があります。原因と結果が逆になっているため、偶発的な原因と決定的な原因要因を正確に区別することは不可能です。

(4) ブラックボックス

高頻度取引、ヘッジング、裁定取引など、さまざまな量的戦略には、本質的な因果関係がないことがよくあります。これらの戦略の有効性は、主に過去のデータの強い相関関係に基づいています。戦略の論理は、過去のデータに基づいて有効になる確率が55％以上ある場合、データの重複が十分にある限り、勝率は蓄積されるという事実にあります。

しかし、相関関係だけで、本質的な因果関係を理解していないため、投資家は歴史が未来を導くことができない時期を予測できません。飼い主が毎日餌をあげに来るのに、飼い主が最終日に殺しに来る七面鳥のようなものです。