5分以内に説明される高頻度取引（HFT）

世界的に、証券取引所は最大かつ最も流動性の高い証券市場です。

個人、ヘッジファンド、大企業など、多くの企業が株式を取引しています。 その場所が株に入札している高尚なトレーダーで満たされていると想像するのは普通のことです。

しかし、現実は逆です。 私たちは、ほとんどの作業がコンピューターによって自動化されている人工知能の世界に住んでいます。

この記事では、高頻度取引と、これらのアルゴリズムの実践が人気を博している理由を理解します。

高頻度取引とは？

高頻度取引 (HFT) は、コンピューターが 1 秒間に数百回、数千回取引を行うようにプログラムされているため、時間の経過とともにほとんど利益が得られません。

アクションは専門のトレーダーによって実行されると信じていますが、これらは自動化されたトレーディング マシンです。 トレーディング トランザクションのほぼ 80% は、一貫して利益を得るために巧妙にプログラムされた HFT コンピュータ間で行われます。

HFT は、さまざまな市場シナリオでアルゴリズムを実験することにより、この技術を慎重に採用している多くの商社にとって有益です。 これらのコンピューターにはさまざまなサイズがありますが、物議を醸しているコンピューターには、複雑な高頻度取引アルゴリズムが付属しています。

一般に、実行速度の速いトレーダーは、通常のトレーダーよりも勝ちます。 HFT は、人間よりも多くの利益を生み出す高回転率の注文を取引するための不可欠な遊び場を提供します。

HFT の調査を続けて、舞台裏で何が起こっているかをより深く理解しましょう。

注:この記事に記載されている情報は、教育目的でのみ提供されており、財務上のアドバイスとして解釈されるべきではありません。 内容は推奨として理解されるべきではありません。決定を下す前に、財務アドバイザー/コンサルタントに相談することを強くお勧めします。

HFT の仕組み

高頻度取引とは何かがわかったので、これらのアルゴリズムがどのように機能するかを理解するのは簡単です。

その名の通り、高頻度とは、多数の取引、おそらく数百、数千、または数百万の株式が数秒で実行されることを意味します。

たとえば、あなたが経験豊富な日中トレーダーなら、1 時間または 1 日で何回の取引を行いますか? あなたが非常に速い場合でも、数回以上の取引を行う自信はありませんよね?

反対に、HFT システムは 1 秒間に数百、数千の取引を実行できます。 機関投資家やヘッジファンドが Algo トレーディング システムを使用して取引を行うのは、人間が手動で行うことができないためです。

これにより、これから確認する新しいトピック、つまり戦略の余地が生まれます。

高頻度取引戦略

高頻度取引では、スピードと戦略がすべてです。 よく知られている HFT 戦略には、インデックス アービトラージ取引、ボラティリティ取引、ニュースベース、グローバル マクロ戦略などが含まれます。

インデックス裁定取引

アービトラージは、2 つ以上の市場インデックス間の価格差から利益を得ようとする取引戦略です。

価格差に基づいて、2 つの取引所で取引される同じインデックス間、または ETF のような市場商品とインデックスの動きを追跡するオプションの間で、裁定取引が発生する可能性があります。

グローバルマクロ戦略

グローバル マクロ戦略は、世界中の全体的な経済状況に基づいて、ヘッジファンドや投資機関によって実行されます。 グローバルな金融シナリオに基づいて、これらの機関は、株式、通貨、コモディティ、先物市場、および債券のロングおよびショート ポジションを構築します。

ヘッジファンドは、主要な政治イベントに基づいて分析および予測を行うことにより、グローバルなマクロ戦略を構築します。

一例として、ヘッジファンドは、ある国の経済が不況に向かっていると判断した場合、証券取引所でショート ポジションを構築し、経済が成長している国に資金を投資する場合があります。

ニュースベースの戦略

これは、センチメントが弱い市場でうまく機能するニュースベースの高頻度戦略の例です。

HFT は、インターネット全体で株式に関連する除外キーワードを探し続けるように設計されています。

たとえば、市場時間中または市場時間後に、アルゴリズムが詐欺、不正行為、申し立てなどのキーワードを突然取得し始めると、悪いニュースが出てくる可能性があると推測して、空売り取引がトリガーされます。

同様に、HFT は、銀行の承認、引き上げ、増加などのポジティブな金融キーワードを見つけた場合、ロング ポジションの注文を開始して、ニュースが発表される前に市場の動きを捉えます。

次に、これらの戦略が株式市場全体にどのように影響するかを確認します。

HFT が株式市場に与える影響

アルゴリズム取引は、高頻度取引 (HFT) として知られています。

コンピューターはミリ秒単位で市場パターンを判断し、自動化されたプログラムされた命令を実行して商品を売買することができます。 取引がより速く実行され、取引量が大幅に増加するにつれて、HFT は市場での競争を激化させます。 流動性が高まると、ビッド アスク スプレッドが減少し、より効率的な市場につながります。

金融市場では、個人投資家が取引を行うのは、機関や証券取引所の誠実さを信頼しているからです。

しかし、アルゴリズム取引のイベントは、フラッシュ クラッシュのような異常な市場ボラティリティを生み出します。 市場に対する信頼の欠如により、一部の保守的な投資家は市場を放棄します。

高頻度取引の構成要素

高頻度ベースの取引を実行することは、戦略全体の最後の部分です。 困難な部分は、決定された戦略を、あなたに代わって売買注文を出す統合アルゴリズムに組み込むことです。

効率的な Algo 取引システムを構築するための基本的なコンポーネントを次に示します。

＃1。 プログラマー

取引システムを構築するには、高度なスキルを持つプログラマーが必要です。 彼らは、株式市場、売買注文、および証券取引所の仕組みについて幅広い知識を持っている必要があります。 より良い戦略は、取引ソフトウェアの作成に幅広く取り組んできた人を雇うことです。

＃2。 プログラミング言語

C++ は、取引システムを構築するための最も好ましいプログラミング言語です。 C と C++ は複雑な言語であるため、エンジニアは Python などのより単純な言語に移行して、コードをより簡単に記述し、Algo 取引構造を評価することができます。

＃3。 ネットワーキング

注文を出すために取引口座にアクセスするためのネットワーク接続と許可を準備します。

＃4。 市場データ

株式市場のフィードにアクセスしてデータを分析し、高頻度の注文を行う機会をつかみます。

＃5。 バックテスト

システムが構築されてから実際の市場に投入される前に、システムと必要なインフラストラクチャをテストする方法。

＃6。 歴史的なデータ

アルゴリズムの複雑さによっては、過去のデータをバックテストに使用できる場合があります。

利点

• 流動性の改善: HFT はビッド アスク スプレッドを改善し、それによって市場の全体的な流動性を改善します。
• 非効率性を利用する: HFT を使用すると、わずか数秒で利益を生み出す可能性が高くなります。 手動プロセスでは不可能です。
• 裁定取引: HFT は、さまざまな取引所で取引されている株式を見つけ続け、ロング/ショート ポジションを実行して、そのようなスクリプトから利益を引き出します。
• ニュースベースの取引アルゴリズム: HFT は、ニュースに基づいて取引を行う自由を提供し、感情のない積極的な市場の動きを捉えます。 一方、人間は懐疑的で、疑わしいときは取引を控えます。

プロと同じように、HFT には多くの欠点があります。ここではそのいくつかを紹介します。

欠点

• インフラストラクチャのコストが高い: HFT は高度なアルゴリズムを使用するため、IT インフラストラクチャのコストも高くなります。 これは、個人投資家ではなく、投資銀行、機関投資家、ヘッジファンドなどの巨大な金融機関だけがこれらのテクノロジーを購入できることを意味します。
• 誤解を招く戦略: HFT は、発注された注文を実際に約定する意図なしに、偽の注文で市場をあふれさせます。 価格が一定のレベルに達するとすぐに、これらの注文はキャンセルされ、クラッシュ、偽のブレイクアウトまたは故障などが発生します.
• ゼロ サム ゲーム:大規模な機関だけが HFT を実行できるとしたら、誰から利益を得ることができるでしょうか? 答えは小規模な個人投資家です。 これは、巨大な機関が通常、私たちのポケットからお金を引き出すことを意味します。

それでは、高頻度取引を学ぶための最良のリソースをいくつか探っていきます。

学習リソース

あなたが思いつくかもしれない一般的な懸念は – 高頻度取引を理解する方法? または HFT について詳しく知る方法は?

簡単なアプローチは、主題の強固な基盤を構築することです。 基本をカバーして理解した後は、数値に関する専門用語の議論を避けやすくなります。

高頻度取引について私たちが見つけた重要な本は次のとおりです。

高頻度取引システムの開発

あなたが優れたプログラミング スキルを持つソフトウェア開発者であれば、高頻度トレーディング システムの開発の本が理想的な選択です。 Java、C++、および Python を使用して高頻度取引システムを作成および最適化するのに役立ちます。

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この本では、HFT の紹介から、C++ や Java などの従来の HFT プログラミング言語を使用したトレーディング システムの作成まで、着実に説明しています。 次に、Python を使用して、より高いパフォーマンス精度を自信を持って達成する方法を学習します。

全体として、HFT の技術的な側面を学び、超低遅延システムを作成したいソフトウェア エンジニア向けの本です。

アルゴリズムと高頻度取引 (数学、金融、リスク)

Algorithmic and High-Frequency Trading ブックは、微積分と動的計画問題を理解している上級レベルの数学ユーザー向けに書かれています。

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どの章にもたくさんの例があり、ほとんどの章はトレーディング データの現実的なアプリケーションを紹介することで締めくくられています。 これは高度な導出書であるため、例を理解するにはある程度の数学的な知識が必要です。

高頻度取引のすべて

All About High-Frequency Trading では、コンピューター アルゴリズムを導入して市場の動きを理解し、取引を実行し、ほんの数秒で利益を生み出す方法について説明しています。

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この本は、どの市場が HFT に適しているか、高頻度トレーダーが使用するアルゴリズム戦略、リスク、および高頻度取引における今後のテクノロジーの進歩を理解するのに役立ちます。

高頻度取引: アルゴリズム戦略と取引システムの実践ガイド

Irene Aldridge による High-Frequency Trading は、5 段階中 3.2 の星の平均評価で、高頻度アルゴリズム取引を学ぶための初版です。

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この本は、HFT の本質的な側面と、取引システムを開発するための基盤を設定するビジネスの観点からのその重要性をカバーしています。 また、重要なパフォーマンス指標や取引評価など、取引後の分析プロセスについても簡単に理解できます。

Irene Aldridge による高頻度取引 – 第 2 版

Irene Aldridge による High-Frequency Trading の本は、上記の本の改訂版です。 初版で HFT を学習するための強固な基盤を作成するのに役立ちます。

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第 2 版では、HFT がリスク管理戦略をより効率的に処理し、不確実な市場で情報を保護できるようにする最近の技術開発について説明します。

また、効率的な HFT システムを構築するためのさまざまな高頻度取引戦略とツールも含まれています。

高頻度取引と確率論 (華東師範大学科学レポート)

High-Frequency Trading and Probability Theoryに関する本は、HFT とテクニカル チャート分析を科学として扱うことについて書かれています。 定常確率過程の理論によってテクニカル分析の効率性を検証したい投資家にとっては良い読み物です。

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この本の著者は、高頻度の取引アルゴリズムを作成し、金融市場から裁定取引を獲得するための IT インフラストラクチャを構築する方法も明らかにしています。

最後の言葉

高頻度取引の人気が高まっており、より多くの取引大手が高度なソフトウェアを開発しています。 これは魅力的なプロセスですが、ある程度のリスクが伴います。

次回、高頻度取引について聞くと、それが何であり、さまざまな市場参加者が利益のために HFT をどのように使用しているかがわかります。

次に、最高の株式市場 API を確認できます。