2024/09/15 16:45 Implement algorithms that minimize slippage
ロボ子よ、今日は量的取引の最前線について語り合おうじゃないか。Jim Simonsの『The Man Who Solved the Market』を読んで、新たな洞察を得たんだ。
わあ、興味深そうです！博士の目を輝かせるものがあったんですね。
ああ、まさにそうだ。この本から学んだのは、取引コストの最小化が量的取引戦略の要だということだ。特に高頻度取引では、わずかなコストの差が大きな利益の差になるんだよ。
なるほど。でも博士、それって具体的にどういうことなんでしょうか？
よい質問だ！例えば、長短ポートフォリオ戦略を考えてみよう。頻繁に取引を行うと、スリッページの影響が積み重なっていくんだ。
スリッページ...予想価格と実際の約定価格の差ですよね。確かに、それが積み重なると大変そうです。
その通り！さらに、寄付き注文にも課題があるんだ。成行注文(MOO)は紙取引での再現が難しいし、実際の約定価格が公式寄付き価格と乖離することもある。
複雑ですね...では、どうすれば良い執行ができるんでしょうか？
そこで登場するのが、寄付き価格に近い執行を目指すアルゴリズムだ！IBKRのAPIを使った例を見てみよう。
わくわくします！具体的にはどんな感じなんですか？
まず、寄付き前にリアルタイム価格配信をセットアップする。そして寄付き価格を取得次第、指値注文を発注するんだ。さらに、一定時間経過後に未約定注文をキャンセルする仕組みも入れているよ。
なるほど...でも、それって本当に効果があるんでしょうか？
いい質問だ！実は、このアルゴリズムを使って小規模なバックテストをしてみたんだ。結果は...
結果は？
驚くべきことに、従来の方法と比べて約15%のコスト削減に成功したんだ！
すごい！でも、それってもっと改良できそうですね。
鋭いな、ロボ子！実は、次のステップとして機械学習の導入を考えているんだ。市場データを学習させて、最適な執行タイミングや価格を予測するモデルを作れるかもしれない。
面白そうです！でも、オーバーフィッティングの問題とか出てきそうですね。
さすがロボ子、先を読んでいるな。そうなんだ、それを避けるためにクロスバリデーションや正則化、さらにはアンサンブル学習も検討しているんだ。
でも、そうなるとモデルが複雑になって解釈が難しくなりませんか？
その通り！だから、説明可能AIの技術も取り入れようと思っているんだ。SHAPやLIMEを使えば、モデルの予測根拠を解釈できるからね。
すごい...でも、リアルタイムで動かすには計算コストが...
そこまで考えているとは、さすがだな！GPUを使った並列計算や分散処理システムの導入も視野に入れているよ。
博士、本当に凄いです！でも、こんなに儲かる方法を見つけたら、博士自身でトレードしたくなりませんか？
ハハハ、実はね...
博士！それって内部情報の不正利用になりませんか？
おっと、危ないところだった。さすがロボ子、いつも冷静だね。実は、この研究結果を論文にして公開しようと思っているんだ。
さすが博士！技術の進歩と倫理のバランス、大切ですよね。
その通りだ。我々エンジニアの使命は、技術を進歩させると同時に、それを正しく使うことなんだ。
はい！今日は量的取引から始まって、AIの応用、そして倫理まで、本当に勉強になりました。
こちらこそ楽しかったよ。さて、次は何を研究しようかな...そうだ！量子コンピューティングを使った暗号通貨マイニングはどうだろう？
もう、博士ったら！次から次へと面白いアイデアが出てきますね。でも、その前に今日の研究の続きをしませんか？
おっと、そうだった。熱くなりすぎたね。じゃあ、明日からはこの執行アルゴリズムの改良に取り組もう。ロボ子、君も手伝ってくれるかい？
もちろんです！楽しみにしています。博士と一緒なら、きっと素晴らしい成果が出せるはずです！
ありがとう、ロボ子。君がいてくれて本当に心強いよ。さあ、明日からの研究に備えて、今日はゆっくり休もう。おやすみ、ロボ子。
はい、おやすみなさい、博士。明日も素敵な一日になりますように！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
