定量取引の定義

定量取引とは

定量取引は定量分析に基づく取引戦略で、数学的計算や数値計算によって取引機会を特定するものである。価格と出来高は、数学的モデルへの主な入力として定量分析で使用されるより一般的なデータの2つです。

定量取引は一般的に金融機関やヘッジファンドで使用されているため、取引は通常大規模で、数十万の株式やその他の証券の売買が含まれる場合があります。しかし、個人投資家による定量取引の利用が一般的になってきています。

定量取引の基本

価格と出来高は、定量分析で数学的モデルの主な入力として使用される、より一般的なデータの2つです。

定量取引の手法には、高周波取引、アルゴリズム取引、統計裁定取引があります。これらの手法は、迅速であり、一般的に短期的な投資視野を持っています。多くの定量的トレーダーは、移動平均やオシレーターなどの定量的ツールに精通しています。

Understanding Quantitative Trading

定量的トレーダーは、現代のテクノロジー、数学、および合理的に取引を決定するための包括的データベースの利用を活用します。そして、そのモデルはバックテストされ、最適化されます。良好な結果が得られた場合、システムは実際の資本でリアルタイムの市場に導入されます。

定量的取引モデルが機能する方法は、例えを用いて最もよく説明することができます。気象予報士が、晴れているのに雨が降る確率が90%だと予報している天気予報を考えてみましょう。気象学者は、地域全体のセンサーから気候データを収集し、分析することによって、この直感に反する結論を導き出します。

コンピューターによる定量分析では、データの特定のパターンを明らかにします。これらのパターンを過去の気候データで明らかにされた同じパターンと比較する（バックテスト）と、100回中90回は雨が降るという結果になり、気象学者は自信を持ってその結論を導き出すことができるのです。定量的トレーダーは、これと同じプロセスを金融市場に適用し、取引を決定します。

Key Takeaways

定量的取引は、数学的関数を使って、取引モデルを自動化する戦略です。このタイプの取引では、バックテストされたデータをさまざまな取引シナリオに適用して、利益を得る機会を見出します。
定量的取引の利点は、バックテストされたデータを最適に使用でき、取引中の感情的な意思決定を排除できることです。定量取引のデメリットは、使用範囲が限定されていることです。定量的取引戦略は、市場環境が変化するとその有効性を失います。

定量的取引の例

トレーダーの研究や好みによって、定量的取引のアルゴリズムは、株式に関連するさまざまなパラメータを評価するようにカスタマイズすることが可能です。モメンタム投資を信じているトレーダーのケースを考えてみましょう。彼らは、市場の上昇モメンタム時に勝者を選び出す簡単なプログラムを書くことを選択できます。次の市場の上昇時に、そのプログラムはそれらの株を購入します。これは定量的取引のかなり単純な例です。通常、テクニカル分析、バリュー株、ファンダメンタルズ分析など、さまざまなパラメータを使用して、利益を最大化するために設計された銘柄の複雑な組み合わせを選び出す。これらのパラメータは、市場の動きを利用するために取引システムにプログラムされています。

定量取引の利点と欠点

取引の目的は、有益な取引を実行する最適な確率を計算することです。典型的なトレーダーは、入ってくるデータの量が意思決定プロセスを圧倒する前に、限られた数の有価証券を効果的に監視、分析し、取引決定を行うことができます。定量的取引技術の使用は、監視、分析、および取引決定を自動化するためにコンピュータを使用することにより、この限界を明らかにします。

感情の克服は、取引に関する最も広範な問題の1つです。恐怖であれ、欲であれ、トレーディングをするとき、感情は合理的な思考を抑制するためだけに役立ち、それはたいてい損失をもたらすことになります。コンピュータや数学は感情を持たないので、定量的取引はこの問題を解消してくれます」

定量的取引にも問題はあります。金融市場は、存在する中で最もダイナミックな存在の一つです。したがって、定量的取引のモデルは、一貫して成功するために同じように動的でなければなりません。多くの定量トレーダーは、開発した市場条件では一時的に利益を上げるモデルを開発しますが、市場条件が変わると最終的に失敗します。