アルゴリズムトレーダー(別称「自動化トレーダー」または「ブラックボックストレーダー」)はコンピュータープログラムを使って、特定の指示(アルゴリズム)一式に基づき取引を執行します。
トレーダーはタイミング、価格、数量などの要因に基づくこれらアルゴリズムを取引の指針として、人間の能力を超える迅速な取引を頻繁に実行できます。アルゴリズム取引は利益獲得チャンスを広げ、市場流動性を強化するほか、取引上の決断に感情が差し込む余地を取り除くことで、よりシステマチックな取引を可能にします。
アルゴリズム取引には次のようにいくつか長所があります。
最適な執行
最も有利な価格で取引が執行されることが多く、取引成績の向上が望めます。
低レイテンシー
発注はすばやく正確であるため、希望の価格水準で取引が執行される確率が最大となるうえ、急激な値動きの影響は最小となります。
低いトランザクションコスト
自動化取引では手動発注に伴うコストを節減できます。
相場を同時分析
アルゴリズムは複数の相場状況を同時に分析可能なため、意思決定での情報活用度が向上します。
人為的ミスの排除
発注ミスが発生するリスクが低下し、感情的なバイアスが排除されます。
バックテスト可能
アルゴリズム取引では、利用可能な過去とリアルタイムデータを使ってバックテストを実行し、取引戦略の有効性を確認できます。
アルゴリズム取引には次のような検討すべき短所もいくつかあります。
レイテンシーの問題
アルゴリズム取引には高速執行と低レイテンシーが不可欠です。執行が遅れると、取引チャンスを失ったり、損失が生じたりする恐れがあります。
ブラックスワン現象
アルゴリズムでは過去のデータと数理モデルを利用して将来の相場動向を予測します。そのため、相場で予期しない混乱(ブラックスワン現象)が生じた場合、大損を被る危険性があります。
テクノロジーに依存
アルゴリズム取引にはコンピュータープログラムや高速インターネット接続といったテクノロジーが不可欠です。技術的不具合が生じると、取引プロセスが中断し、損失につながる恐れがあります。
市場の影響
大規模なアルゴリズム取引は市場価格を左右する場合があり、戦略をすばやく調整できないと損失につながる可能性があります。また、フラッシュクラッシュ規模のものも含めて、市場ボラティリティとも連動します。
規制
アルゴリズム取引は、時間と手間がかかる複雑な規制要件の対象となります。
多額の資本コスト
アルゴリズム取引システムの開発と保守には多額の資金がかかり、ソフトウェアやデータフィードといった継続的費用が必要な場合もあります。
カスタマイズが限定的
アルゴリズム取引システムは所定の規則と指示に基づくため、トレーダーが独自の取引ニーズに応じてカスタマイズする余地は小さくなります。
人的判断の欠如
アルゴリズム取引では数理モデルと過去のデータに依存するため、市場動向に影響を及ぼす可能性のある質的要因が見逃されることがあります。判断を下す場面がないため、直感や本能を活かした取引を好むトレーダーには向かない可能性があります。
アルゴリズム取引を開始するには、基本的なステップがいくつかあります。まず、通常使用されるプログラミング言語(C++、Java、Pythonなど)を学ぶ必要があります。次に、金融市場に関する基本知識を学び、その仕組みを理解します。そのうえで、独自の取引戦略を練るか、目標に適した戦略を選んでから、過去のデータを使って戦略をバックテストします。取引スタイルに自信が持てたら、アルゴリズム取引を提供するブローカーを通じて実践できます。
フォレックストレーダーとして成功するには、忍耐、規則正しい手順、熱心な継続学習が不可欠です。ファンダメンタルズ(経済の基礎的条件)を理解し、取引戦略を練ることから始め、進歩に合わせてスキルを磨きましょう。興味があるのがデイトレード、スイングトレード、長期戦略のいずれであれ、フォレックス市場には多くの機会があります。
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