アルゴリズム取引は、価格、勢い、出来高などの変数を考慮に入れるために、事前にプログラムされた自動取引命令を使用して注文を実行するプロセスです。 1970 年代にアメリカの金融市場にコンピューター化された取引システムが導入されてから、取引におけるアルゴリズムの使用が増加しました。アルゴリズム取引がどのようなもので、取引にどのように適用され、どのような利点と欠点があるのかを見てみましょう。
アルゴリズム取引とは
アルゴリズム取引は、価格、勢い、出来高などの変数を考慮に入れるために、事前にプログラムされた自動取引命令を使用して注文を実行するプロセスです。アルゴリズムは、問題を解決するための一連の命令です。コンピューターのアルゴリズムは、注文全体のごく一部を時間をかけて市場に送信します。アルゴリズム取引では、複雑な数式を数学モデルや人間の監督と組み合わせて使用し、取引所で金融証券を売買する意思決定を行います。アルゴリズムトレーダーは通常、高頻度取引テクノロジーを使用しており、企業は毎秒数万回の取引を行うことができます。アルゴリズム取引は、注文執行、裁定取引、トレンド取引戦略など、さまざまな状況で使用できます。
アルゴリズム取引は何のためにあるのでしょうか?
作家のマイケル・ルイスは、電子取引の構造を定義することになった企業の設立に貢献したウォール街のトレーダーや起業家の生活を記録したベストセラー『フラッシュ・ボーイズ』を出版し、高頻度アルゴリズム取引を世間の注目を集めました。米国。 1970 年代に米国の金融市場にコンピューター化された取引システムが導入されてから、取引におけるアルゴリズムの使用が増加し、その後の数十年間で取引所は電子取引を受け入れる能力を向上させ、2009 年には米国の全取引の 60% 以上が利用されました。米国はコンピューターで処刑された。
Tradingviewに適用されるアルゴリズム取引戦略。出典：Tradingview。
アルゴリズム取引の利用例
例として、人工知能を使用します。 ChatGPT にプロンプトを記述すると、Tradingview に組み込むことができる EditorPine コードの作成に役立ちます。 Editor Pine は GPT が理解できないエラーを生成する可能性があるため、これは見かけほど単純ではないことに注意してください。
ChatGPT を使用してアルゴリズム取引戦略を開発する例。出典: ChatGPT。
アルゴリズム取引の長所と短所
+ アルゴリズム取引により、より迅速かつ簡単に注文を実行できるため、取引所にとって魅力的です。これは、トレーダーや投資家が価格の小さな変化からすぐに利益を得ることができることを意味します。スキャルピング戦略では、小さな価格増分で証券を迅速に売買するため、通常、アルゴリズムが使用されます。 – 通常の状況では利点となる注文執行の速度ですが、人間の介入なしに複数の注文が同時に執行される場合には問題になる可能性があります。アルゴリズム取引のもう 1 つの欠点は、急速な売買注文によって生み出される流動性が瞬時に消失する可能性があり、トレーダーが価格変動から利益を得る可能性がなくなることです。