Spread Trade(Crack Spread、Crush Spread)

随分更新を出来なくなっていました。約1ヶ月ぶりの更新となりますが、今回はスプレッド取引(Crack Spread、Crush Spread)についてご紹介させて頂きます。

何度かご紹介をさせていただきましたが、価格差を収益とするのがスプレッド取引、いわゆるアルファ(α)戦略ですが、こちらはマーケットの動きを予想するのでは無く、市場全体の動きと乖離したものからリターンを得る戦略です。

国内で多く利用されている戦略としては、標準とミニ取引(OSEの225と225ミニ等)の裁定取引(Arbitrage)、あるいは決済期限の違う者どうしの限月間取引(カレンダースプレッド:Calendar Spread)等が挙げられますが、その1つとしてクラックスプレッド、クラッシュスプレッド(Crack Spread、Crush Spread)が挙げられます。

クラックスプレッド(Crack Spread)とクラッシュスプレッド(Crush Spread)は、ほぼ同意で原料価格と製品価格の価格差(スプレッド)の収縮、拡散をリターンの原資とする戦略です。違いは取引をする銘柄の違いでクラックスプレッドが原油と石油製品の価格差、クラッシュスプレッドは農産物とされています。

日本の商品市場では主にクラックスプレッドつまり原油とガソリン、原油と灯油といったクラックスプレッドでのトレードが盛んに行われていますが、クラッシュスプレッドに関しては、日本の商品市場で過去TGEの大豆と大豆ミールがありましたが、現在は大豆ミールが上場されていませんので利用することはできません。
しかし、海外市場では、CBOTの大豆、大豆ミール、大豆油を始めとした様々な組合せによるクラッシュスプレッドによる戦略を行うことができますし、リターンを得る目的だけではなく、原市場の価格に異常が発見されてた場合に製品市場で価格上でのヘッジを利用することもできます。

最近の日本の商品市場は、過去から比べ出来高の減少傾向が続いていますが、銘柄数についても減少の一途をたどっています。
もちろん流動性がなければ、ヘッジにもスペキュレーションにも利用することは困難ですが、取引をする銘柄自体が無いのは致命傷だと思います。

今年は産構審が開かれ、商品市場の活性化について話し合われていましたが、このような需要も逃さないという改革を行なっていただきたいと思います。


最後に宣伝ですが、当社ではCMEとTOCOMに対し、低遅延回線を利用し、同一プラットフォーム上での接続を提供しています。
今回ご紹介したスプレッドやアーブについてご興味がございましたら是非お問い合わせください。

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19 : 18 : 09 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

ディーラーモデル


以前にお伝えした通り、機関投資家等金融機関に属するトレーダーにはそれぞれの金融機関が定めたトレーディングルールがあります。
このトレーディングルールとは各金融機関が持っているリスクモデルから算出されるオーバーナイト出来るポジション量、アウトライト量、銘柄、限月等々多岐にわたります。

そのひとつにロスリミットがあります。これは、ある期間における許容される損失の限度額であり、この限度額を超えてしまうとそのトレーダーは取引に参加できなくなり、条件によっては解雇ということもあります。
その為、トレーダーはロスカットを行うことにより、ロスリミットを超えないようにリスク管理を行なっています。

さらにこれは人間だけに適用されることではなく、当然プログラムにもあり、ある一定以上の損失を重ねるストラテジーにも売買を停止をさせることを行なっており、大概のプログラムの場合、ロスカットを設けてパフォーマンスの向上を図っています。

このようないわゆるディーラーの行動をモデル化したものがディーラーモデルといい、このモデルが価格変動に与える影響度合いを研究対象としているものや、ストラテジーのファクターとしているものもあるようです。

いわゆるFXのロスカット刈りというのもこのようなモデルを使用し、行なっているのかもしれませんね。

実際に考えてみますと確かに金融機関でのリスク管理では当然理論価格への回帰があるものだとしても、過去の事例ではLTCMの一件のように短期的な資金ショートを発生させ、これがその他の業務に与える影響を考えますとポジションの維持をするよりもロスカットを行なったほうが資金効率が良くなるという判断にも一理あると思います。

その為、価格形成に対し、金融機関におけるリスク管理をファクターとしたストラテジーも一つの方法として面白いかもしれませんね。

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13 : 04 : 37 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

注文に付随する情報

前回に引き続きHFT(High Frequency Trading)ストラテジーのご紹介です。

HFTでは注文に付随する情報量や売買注文の偏り等を分析し、価格の変化方向を予測するトレーディングがあります。

例えば、
・大口注文が入った場合、同方向に最良気配値を引き上げるように自身の注文を入れ、これにより反対方向の最良気配値が引き上がるようであれば、最良気配値で決済。想定している上昇が得られなければ、損切りをする方法
・自身と同じ指値に大口の注文が入った場合、価格の上昇を見込み、自身の指値を徐々に引き上げ約定させ、大口注文がついてくるようであれば、大口注文に対し、反対売買で決済を行う方法。
などがあります。

大口注文とは以前の記事にある執行コスト(マーケットインパクトによるコスト)を大きく支払っても執行したい注文のことで、このトレードでは大口注文の執行コストが収益となります。
また、大口注文は指値板に表示される場合もありますが、以前の記事でお伝えした執行型アルゴリズム(IcebergやPegg等)により隠れている場合もありますので、この発見方法がポイントとなります。

上記は注文に付随する情報である気配値からのストラテジーでしたが、他にも売買注文の偏りから価格変動を予測する方法や売り買いどちらの主導で出来高が増えていったかを分析する方法などがあります。

他にも指値板から情報がありそうですので、ご興味があれば是非分析してみて下さい。
19 : 05 : 41 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

HFT在庫モデル

こんばんは。

アルゴリズムトレードは様々方法がありますが、その中でハイフリークエンシートレード HFT(High-frequency trading)いわゆる高頻度取引もいくつかの手法があります。
その中でも在庫モデルといわれる方法をご紹介します。
在庫モデルとは如何に在庫リスク(ポジション保有期間におけるリスク)を削減するかを追求していくモデルです。

このモデルの損益は理論価格と約定可能価格との差によるスプレッド損益と理論価格の変動によるポジション損益です。

特にこのポジション損益については、保有期間が長くなるほどリスク量が期待できるリターンに比べ膨大となるため、極短時間でのポジション解消が必要となります。その為、この手法では如何に早く執行できるか、また限りなく正確な在庫リスク計算が必要となります。

ストラテジーとしては至って単純で自身の注文が約定した後に反対売買の指値を発注し、ビット・オファー・スプレッドを収益とするストラテジーですが、単純なストラテジーであるだけに、タイミングと条件(売り買い、執行条件、価格、枚数等)の選択が非常に重要なファクターとなり、これを算出する上で重要なものが在庫リスク計算となります。

また、在庫リスクは前述の通り、保有期間により増大していくため、リスクを削減するにはローレイテンシーで且つ素早い判断をするアルゴリズムが必要となります。

HFTは如何にリスクの少ない取引を何回こなせるかが重要となりますので、在庫モデルはHFTの典型といえるかもしれませんね。
21 : 20 : 17 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

取引コストの種類

こんにちは。
ハイフリークエンシー取引(HFT)では、日本語訳として高頻度取引ということもあり、取引回数が多くなります。
その為、取引回数が多いので、パフォーマンスを良くしていくためには、一回あたりの取引コストが重要となりますが、この取引コストは単に1枚当りの手数料だけではありません。

取引コストは大きく2種類あります。
直接的に発生する費用:取引手数料、税金、スプレッド、口座維持費用等(X_Traderの場合利用料が発生します)
間接的に発生する費用:遅延コスト、マーケットインパクト、タイミングコスト、機会費用

直接費用である取引手数料や口座維持費用は多くの場合、固定費で決まっており、「NET Trade Pro」の取引手数料は、1枚当り片道136円税込です。また、税金は1年間に実現された収益の20%、スプレッドはその時の売買の気配値次第のため、その時の状況により変動します。

こちらは目に見える費用として出てきますので把握しやすく、直接費用ばかりが表に出てくるため、取引会社を選ぶ基準となりやすくなりますが、目に見えるため、事前にストラテジーのリスクとして加味することが出来ます。

ただ、間接費用につきましてはそれぞれ目に見えにくいため、事前にストラテジーに加味することが難しく、バックテストのパフォーマンスと実際のパフォーマンスとの差異が生じる原因ともなります。
・遅延コストは、意思決定から執行までに発生するコストと考え、意思決定から約定までの価格差が遅延コストとなります。
・マーケットインパクトは注文執行の価格から約定までの価格差のこととなり、注文枚数が多ければ多いほど大きくなる可能性があります。
・タイミングコストは注文執行中に発生する価格変動により発生するコストとなり、分割して行えば行うほど大きくなる可能性があります。
・機会費用は何らかの理由により注文が執行出来なかったことによる逸失利益です。

その為、間接費用の削減が出来れば、ストラテジーのパフォーマンス向上と安定化が図れます。
次回はこれらの費用の削減方法について考えて行きましょう。

09 : 08 : 55 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

Trend Follow(3)

トレンドの認識に関しては様々なアプローチがあると思います。


非効率市場のトレンド成分と効率市場のトレンド成分の違いは認識のし易さによると思います。


証券市場においてもデイトレーダーが市場を席捲していた時代には自己強化的な部分が非常に認識し易く、目視においてトレンドを捉えてエントリーとイグジットと繰り返し収益を上げると出来、デイトレーダーを多く発生させた理由だと感じます。デイトレーダーは良く動く銘柄に集中し、価格上昇であれば、その上昇に一瞬だけ飛び乗り利益を上げようとするトレーダーが多く、それらの動きが繰り返されて一方向に加速的なトレンドを形成していくような連鎖を生みます。(この動きを感覚的に察知する事が出来るトレーダーがカリスマとして持てはやされましたね^^私のような凡人には本当に天才だと思います。)


これはトレンド成分が目視でも確認出来て、AR 系のような分析を用いたとしても誤差がガウス分布に従う空間として捉えることが出来るため、トレンドがわかりやすい非効率市場と言えます。しかし、効率市場においてはトレンド成分を捉えてもトレンド成分の動的な変動が大きいため、優位な特徴量を獲得出来ず、モデルの誤差が非ガウス分布なのでなかなか安定的にとは行かないですね^^;


しかし、トレンドだけを捉えなくともレラティブでの収益機会はあります。特に証券市場においてはまだデイトレーダーが多いと思うので先のトレンド成分を利用したペアトレーディングが行える可能性があります^^(例えば自己強化部分と機関投資家のVWAP やアルゴリズムの動きを利用した方法など、これらの方法を利用しているトレーダーも多くいるのであまり書けませんが。。)


回転率のいい戦略でシャープレシオを稼いで安定的な収益を目指しましょう!




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19 : 18 : 04 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

MultiStrategy(1)

システムの分散は、リスクを抑えてリターンを最大化する為には必要な投資戦略の一つだと思います。


銘柄分散やペアの分散を行う事は、該当銘柄の潜在的なロバスト性の欠落を他銘柄分散によって回避する事が出来ます。


例えば、コイントスを行い、裏表を当てるとそのコインを得ることが出来ると仮定します。表が出る確率が55%だというエッジを獲得しているとします。コイントスを行う際に20回連続でケリー基準で賭けるとするとしても、20枚同時に投げてもらい資金を20枚に分散し、ケリー基準に従い賭ける方がリスクは非常に小さくなります。(収益の分散とも取れるでしょうが^^)


しかし、これは独立な事象において成り立つ仮定であり、実際のマーケットにおいてはストラテジーを利用するユニバースが独立では無い事が多いので、ユニバースの選定もなるべくマルチコ(multicollinearity:多重共線性)が発生しないようなもので仮定するといいでしょう。


それはストラテジーの収益メカニズムに係わるものなのであり、例えば特徴量のあるプレイヤー(年金基金やファンド、当業者など)の動きを追う物であれば、その動きが消えれば一斉に各ユニバースの動きが予測出来なくなるので、一気に収益が悪化します。


そういった点を踏まえると、収益メカニズムをマーケットに動的に対応する戦略やマルチストラテジー戦略は有効な戦略だと思います。


マルチストラテジー戦略では、ストラテジーの性質が異なるものを組み合わせる事によってあるストラテジーのカタストロフィーを迎えても、他のストラテジーでヘッジが可能になると思います。(例えば、CTA のようなアウトライト取引とHedgeFundのようなレラティブバリューの裁定取引を組み合わせるなど^^)


収益の分散を低くして、安定的な収益を獲得しましょう!




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multistrategy



17 : 41 : 51 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

Pair trading(1)

今日はとても天気が良かったです^^
そして次第に湿度の高まりも感じるようになってきましたね^^;


株式市場におけるペアトレーディングについて平易な表現すると、ようするに人気によって過剰に買われていると思うものと、パニックなどで過剰に売られている思うものをペアで売りと買いを入れてポジションを持ち、収束によって利益を獲得しようという投資戦略となります。(これはモメンタムを利用した初期のペアトレーディングなので、実際行われているものはもっと高度になっています。)


単一銘柄の値動きは、平均回帰性に必ず従うような動きをする訳ではないので収束を待つという戦略は難しいと思います。


しかし、ペアでポジションを持つことによって互いのリバーサルの動きが併せる為、より平均回帰性に従うような動きを期待できる様になるというものです。長期でポジションを持つに際してもマーケット全体のトレンド成分を相殺出来る為、うまくバランスを取れば長期で収束を期待することが出来るかもしれません。


この手法に一番大切になるものは、資金の流れです。


その為にプレイヤーの動きに注目するのは非常に良い事だと感じます。例えばUSD/JPYによって影響を受ける企業と通貨のアービトラージャーや日経先物とのIndex-arbを行うプレイヤーや年金基金やファンドなどリバランスの動きなどを解析することでどういうペアがいいのか見えてくるかもしれませんね^^


しかし、調べると自分では説明できない関連性を見つけたときにはどうしたらよいのでしょうか。その場合に有効になるのがユニバースなどを規定して単位毎に捉えるということです。ある単位毎にペアを捉えるとリスクも分散され、長期の安定運用も可能になるかもしれませんね^^


"高い関連性を見つけた場合もペアトレーディングを行うべきなのでしょうか?"


これはまた別の機会に記事にしてみたいです^^




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17 : 40 : 03 | Strategy | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑

Trend Follow(2)

トレンドフォローという手法は一番ポピュラーな手法でありますが、システムトレードにおいては非常に難易度の高いトレーディング手法だと思います。


トレード手法を分類するなら順張りか逆張りの2種類だとするなら考え付くのが逆張りしかありませんT_T


トレンドは定義が難しい上、どこがランダムウォークでどこがトレンドなのか分かりません。しかしトレンド成分をうまく抽出できれば、非定常な時系列でも打ち勝つことが出来るので見つけたいですね^^


y(t) = y(t-1) + u(t)

*u(t) はホワイトノイズ(white noise:白色雑音)


だとして


(y(t),y(t-1)) = α((y(t-1),y(t-2))

*式は概念的なものだと思ってください。


を決めるα があってその中にトレンド成分があっても動的に対応し混入するノイズを正しく除去出来ていなければ、トレンドを見つけ出すことは出来ないように感じます。(特にプレイヤーの種類が多ければ、なお難しいと思います)


特にジャンピングが発生してしまうような市場においては階差によってトレンドフォローのシステムを見つけ出すのは困難かと思います^^;(ジャンプ拡散モデルという概念もあります)


困難というか私が出来ないだけですが^^;(トレンドフォローで収益を上げいる方すみません)


しかし聞いた話によれば、ヘッジファンドなどでもトレンドフォローのモデルはせいぜい勝率60%程で、安定的に収益を上げるシステムを見つけ出すのは難しいようです。


もう一つトレーディング手法があるとすれば、順張りでも逆張りでもない優位性を取りに行く手法だと思います。大数の法則に従いトレーディングを行うことでしょう^^


シュミレーションを行い、優位性があるポイントを見つけ出せれば勝てるかもしれませんね^^(コーシー分布にだったらダメですが・・・)


優位性を取ってマーケットに打ち勝ちましょう!


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Trend Follow(1)

皆様のトレーディングスタイルは順張りですか?逆張りですか?


システムトレードを行う場合にも設計に際し、モメンタム系かリバーサル系かを決定しなければなりません。相場の歴史からするとトレンドフォロワーが王道でしょうが、システムトレードにおいてはコントラリアンが多いように感じます。


それは、統計的に優位を見つけ出しエッジを獲得するようにエントリーするトレーダーが多いからだと思います。


トレンドに順行するようにエントリーするには、トレンドを明確に判断しなければなりません。それはある期間において上昇を続けているから、指標が上向いたからなどではトレンドを捉えているとは思えません。


もし自信があれば膨大なデータで同条件で検証してみてはいかがでしょうか。勝率や収益が良くなるようにパラメータを変更してしまえば、見かけ上”勝てる”システムになると思いますが、これはカーブフィッティングになる為、リアルで運用すれば直ぐに収益が上がらなくなることに気づくと思われます。


では、トレンドを追うためにはどうしたら良いのか?というとトレンドを明確に捉えなければなりません。それはマーケットの自己強化的な特徴量であり、ランダムウォーク成分を除去したプレイヤーの癖となります。


しかしこれを解析するにはよほど高度な制御工学の知識や解析のノウハウがなくてはなりません。先の未来を予測することは非常に難しく、収益の上がるシステムを見つけ出したものだけが該当銘柄のある期間のα を総取りし、それ以外のプレイヤーはおおよそ満足の得られる収益は上げられないと思います。


特に一般的な投資家にとっては該当銘柄から得られる単一の情報では、それを解析しようとしても分化された特徴量を把握することはなかなか叶わない様に思います。(非常に大きいプレイヤーが一人でマーケットにインパクトを与えているような状況であれば特徴を把握しやすいかもしれませんが・・^^;)


多変量的に解析し、特徴の出やすい銘柄を見つけ出しそのプレイヤーが行う方向にベットするのがエッジを見つけやすいように思います。(アービトラージャーや需要家筋などの動きを定量的に判断したりするなど、エントリーだけを見るとトレンドフォローとも言えますが・・^^;)


トレーダーがベットする歪みはそれぞれなので、ユニークであれば大口にも負けないで収益を上げられるかもしれませんね^^


定常性を見つけてマーケットに打ち勝ちましょう!!



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