2020-01-26 (日曜日)
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ペアトレードとは。概念、相関、アービトラージ、分析、モデリング、リスク、利点について

ペアトレーディングは、マーケットニュートラルなトレーディング戦略であり、二つの株式や上場投資信託(ETF)、通貨、商品、オプションのような、相関性の高い一対の商品でロング・ポジションとショート・ポジションをマッチさせるものだ。ペアトレーダーは相関関係が弱まるのを待ち、パフォーマンスの低い銘柄を買い、パフォーマンスの高い銘柄を空売りしたのち、ポジションをクローズする。これは、相関関係が統計的な基準に戻るためである。 この戦略の利益は、各アセットの動く方向からではなく、2つの商品間にある価格変化の差から得られる。したがって、買いポジションが売りポジションよりも高くなったり、売りポジションが買いポジションよりも低くなったりすれば(理想的な状況では買いポジションは上昇し売りポジションは下落するが、それは利益を得るための要件ではない)、利益が得られる計算となる。ペアトレーダーは、市場が上昇、下落、またはレンジする期間を含む様々な市場状況の期間、およびボラティリティが低いか高いかなど、いずれかの期間でも利益を得ることができる。 起源 ペアトレーディングの起源は、1980年代の初めから半ばにかけてウォール街のモルガン・スタンレーが集めたコンピュータサイエンティスト、数学者、物理学者のグループにあるとされている。コンピュータサイエンティストのGerry Bamberger氏とDavid Shaw氏、および定量トレーダーのNunzio Tartaglia氏を含むチームは、先進的な統計モデルを採用し市場の不均衡を活用するための自動取引プログラムを開発することで、株式市場における裁定機会を研究するために集められた。 彼らの研究の中心は、同じような過去の価格変動を示すか、高い相関性を示す証券ペアを特定するための定量的方法の開発であった。このチームが作ったブラックボックスは1987年に取引されて成功したが(モルガン・スタンレーの利益は5000万ドルと報告されている)、その後の二年間の取引結果は芳しくなく1989年に解散した。

裁定取引戦略の1つ、統計的アービトラージを理解する

この記事は、アービトラージ、つまり裁定取引のなかでも統計的アービトラージを解説している。 基本となる定量トレーディングの解説から行っているので、非常にわかりやすいはずだ。 定量的トレーディングとは 定量的トレーディングは、統計的手法及び過去データの定量的分析を用いてトレーディングの機会を特定する。定量的トレーディングは、マクロ経済事象や有価証券の価格データなど、定量化が可能な情報を適用して取引を行う。定量的トレーディングのモデルは、証券取引がコンピューターアルゴリズムの売買決定のみに基づいて行われる場合は、アルゴトレーダーと呼ばれる。このような定量的手法を利用するアルゴリズムトレーディングで適用される戦略の例として、統計的アービトラージ戦略がある。 統計的アービトラージ 統計的アービトラージ(統計的裁定取引)は、多くの大手投資銀行やヘッジファンドにとって、非常に利益率の高いアルゴリズム取引戦略となってきた。モルガン・スタンレーなどの銀行が主導した1980年前後の統計的アービトラージは、金融市場で広く適用された。この戦略の人気は20年以上も続き、大きな利益を得るため様々なモデルが作られた。

【HFT】高頻度取引についての説明

取引所で響き渡るトレーダーの怒鳴り声からElectronic Communications Network(ECN)や電子取引まで、金融市場はここ数十年で大きく変化した。技術の進歩は、すべての市場参加者にスピード、効率、透明性、快適さをもたらしたことで高頻度取引が生まれた。 コンピュータを使わずに取引を考えるのは、現代では基本的に不可能な段階に達した。さらに、今日ではデイトレーディングのようにトレーディング時間を分単位で計測することはないこともある。代わりに、あるトレーダーたちは何分の1秒の間でトレードを実行している。 これらすべて市場が新しい市場環境と既存の構造の全体的な再形成への道を開いた。 高頻度取引の背後にあるテクノロジー 高頻度取引は、高速取引執行に基づくアルゴリズム取引のサブセットである。言い換えれば、注文は数分の1秒のうちにオープンしたりクローズしたりする。
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