バックテスト結果によると、銘柄の特徴とトレード戦略には相性があることがわかります。個人的な直感ですが、GMOのような上がっていくトレンドですと、trend的な戦略が適応しやすいかもしれません。一方、Nippon Concreteのような季節的な影響を受けている工事関係会社はトレンドが戻ったりする可能性が高いので、mean reversion理論のような戦略が適切かもしれません。
カモにならないアルゴリズム取引：取引コストと戦略入門編
取引アルゴリズムは主に三つあり、1. Execution Algorithms（実行アルゴリズム）、2. Profit Seeking Algorithms（利益追求アルゴリズム）、3.High Frequency Trading Algorithms（高頻度取引アルゴリズム）があります。「1.実行アルゴリズム」はポートフォリオマネージャー（預かった顧客の資産をふさわしい方法で投資・運用する責任を負う人）が投資目的を達成するために指定したルールに従って取引します。「2.利益追求アルゴリズム」はリアルタイムの市場データを使用して、売買する証券を決定し、これらの取引を可能な限り効率的に実行します。「3.高頻度取引アルゴリズム」は2.のやり方での短期間取引になります。今回ブログでは「1.と2.」を中心に話します。
1.2.取引手法について
- market order( 成行注文 )は自分で売買価格を指定しなくても、市場が開いていれば、ask（売り気配値）やbid（買い気配値）の値段で売買が約定されます。
- limit order（ 指値注文 ）は自分で売買価格を指定します。
- stop limit order（ 逆指値注文 ）は損切りの使い方として、通常の成行や指値とは逆に、指定した価格以上になったら買付、以下になったら売付の注文を発注します。
1.3.投資サイクルについて
アルゴ取引で大事なことは、アルゴリズムが投資目的と一致する注文を実行しているかを確認することです。そのため、アルゴリズムを利用し、投資サイクルで投資を繰り返しながら儲かるかを評価します。投資サイクルは４つのステップがあり、①Asset Allocation（アセットアロケーション、 資産管理 ）, ②Portfolio Construction（ ポートフォリオ構築 ）, ③Implementation（ 実行 ）, 取引戦略 ④Portfolio Attribution（ ポートフォリオアトリビューション ）です。一般的に、この4つを繰り返し資産を運用していきます。
2. 執行コスト（Transaction Costs）
2.1. 執行コストの分類
- 直接コスト：
- 各種取扱手数料(commission, fee)
- 税金(tax)
- 割引(リベート、rebates)
- スプレッド(spread)：買値と売値の差。市場価格の急変時や市場の流動性が低下している状況においては拡大する場合があり、想定よりコストが高くなる可能性があります。
- 遅延コスト(delay cost)取引戦略 ：発注してから、約定までの時間差で価格が変動することによって発生するコスト
- 価格の増価(price appreciation)：一定期間にわたる価格の増加
- マーケットインパクト(market impact)：自分の取引（売買）で、価格を不利にすることで発生するコスト
- タイミングコスト(timing risk)：売買案件を策定から市場へ発注するまでの間に価格が変動することによって発生するコスト
- 機会コスト(opportunity cost)：未約定で残ってしまった証券の価格が変動することによって発生するコスト
2.2. Implementation Shortfall (IS)
Implementation Shortfall (以下、IS)は 執行コストを抑えることを目的 として、執行コストを測定するための手法です。ISは直接コストと間接コストを分解し、間接コストも細かく分解します。ISではpaper return（想定上の損益）とactual return（実際の損益）の差を計算します。paper returnは全てのシェアが決定された価格で執行されると仮定し計算します。actual returnは実際に執行されたシェアと価格を計算します。たびたび、利益を得る機会を逃したことと同様に、取引の執行に関連する摩擦と説明されます。業界によって、ISはSlippage（スリッページ）と呼ぶこともあります。数式は下記になります。
式によると、ISはPaper ReturnとActual Returnの差で、Paper Returnは最後と最初のプライスの差です。S(取引戦略 share)は全ての取引したいシェア、Pd(decision price)は決定したプライス、Pn(price at end 取引戦略 period)最後の時間(N)のプライス（終値）です。Actual Returnは手数料を引いた実際に取引した価格です。sjとpjは取引ごとのシェアとその時のプライスです。また、下記のある式、Pavg(average price)は取引したシェアの平均価格で、P0は発注時の価格です。- Complete execution
- Opportunity cost (Andre Perold)
- Expanded IS (Wayne Wagner)
ISの間接コストの要素の中にあるマーケットインパクト・タイミングコスト・機会コストを最小にしようとします。マーケットインパクトは取引数量が増えると、コストが高くなる傾向があります。そのため、取引を分割し、時間をかけて執行すると、マーケットインパクトコストを抑えることができます。一方、執行時間が長くなると、価格変動でタイミングコストや機会コストが高くなってしまいます。コストを最小化するためには、その辺のバランスを考えなければならないです。これはoptimal execution strategies（最適執行戦略）と呼ばれます。3. 取引戦略（Trading Strategy）
初めて投資するときに、どの商品（銘柄）に投資すべきかを決めなければなりません。銘柄が決まっても、日々の動きを観察しながら、 ①いつ 取引戦略 取引戦略 entry（購入） するか ②いつ exit（決済） するか ③いつ stop loss（損切り） するか、 を決める必要があります。そのため、様々な取引戦略があります。
ファンダメンタルズ分析は、業界、市場全体、国内および地球環境に加えて、ビジネスのあらゆる側面を評価することにより、企業の公正な価値を導き出すことです。テクニカル分析は、過去のリターンや価格変動などのデータを評価して、証券および市場全体の将来の価格変動を推定するために使用できるパターンをグラフ化することです。今回はテクニカル分析に注目します。
3.1. テクニカル分析
- trend: トレンド指標 は、市場が時間の経過とともに上昇、下降、または横ばいであるかどうかを分析します。
- mean reversion: 平均回帰指標 は、マーケットにおいて、いったん大きく振れた相場が平均値へ戻そうとすることです。
- relative strength: 相対強度指標 は、売買圧力の変動を測定します。
- momentum: モメンタム指標 は、時間の経過に伴う価格変動の速度を評価します。
- volume: ボリューム指標 は取引を集計し、強気または弱気がコントロールされているかどうかを定量化します。
4.1. 実装環境とデータ処理
環境はGoogle Colaboratoryを利用しました。バックテストはbacktraderというPythonバックテストライブラリを使います。また、可視化のため、backtrader_plottingを使用し、portfolio分析のため、pyfolioを使いました。
余談ですが、Pythonでのバックテストには様々なライブラリがあります。私の記憶ベースで、よく使われているのはbacktrader, pyalgotrade, zipline, backtesting.pyです。自分の好みで、今回はbacktraderを使っています。
データセット
データセットはyahoo financeのデータを利用しました。下記のように、yahoo finance APIからデータをダウンロードし、自動的にbacktraderシステムに投入できます。これはyahoo financeに情報が入っている銘柄（株、為替、ビットコイン、など）に対応していますので、結構便利です。
データはディリーベース取引情報のpandas dataframeです（下記の図）。中身はローソク足（1日の取引時間中の値動き情報）で、Open（始値）, High（高値）, Low（安値）, Close(終値), Adj Close（調整後終値）, Volume（取引数量）が含まれています。ローソク足については昔のブログで説明しましたので、そちらを参考ににしていただければと思います。
4.2. 簡単な戦略でバックテストしてみた
前提： バックテストは実際の市場状況を保証することができないので、いかにシミュレーション結果が優れていても、実際はスリッページが発生する可能性があります。
SMA Crossover
まず、簡単な取引戦略を実装しました。使った戦略はトレンド指標の一つの SMA Crossover という有名な戦略です。SMAはSimple Moving Average（単純移動平均）で単一の期間の一定数の価格を合計し、期間数でその合計を割って算出します（下記の式）。SMA Crossoverは二つの単純移動平均をクロスオーバーする指標で、売買のサインを示します。高速SMA(fastSMA、短期間)が低速SMA(SlowSMA、長期間)を超える場合、買いシグナルを示し、逆でしたら、売りシグナルを示します。
ちなみに、SMAは元の価格より遅れます。使用したい銘柄の特徴に合わせて、遅れを減らしたい場合、EMA（Exponential Moving Average、指数移動平均）を使用することもあります。
Simple Mean Reversion戦略
Bollinger bands（ボリンジャーバンド）を使って mean reversion （平均回帰指標）も簡単に実装してみました。Bollinger bandsは相場の振れ幅（ボラティリティ）を一定期間の価格データから測定し、統計学的な観点から価格の変動範囲を予測する指標です。今回はmean reversionコンセプトで、振れ幅を利用し、プライスが戻ると仮定して売買します。具体的には、entryについて、プライスがlower bandの下になったら買い、upper bandの上になったら売りにします。exitについて、プライスはmedian lineになったら決済します。
Simple Mean Reversion戦略のコードは下記になります。
上述のように、 取引戦略 今回の目的は戦略のバックテストだけではなく、実際の取引に近い状況でシミュレーションをしたいです。 そのため、取引戦略を行うことと、「手数料」や「スリッページ」なども加えて検証してみます。backtraderでは、「手数料」はsetcommission、「スリッページ」はset_slippage_perc、を利用し、設定できます。バックテストコードの例は下記になります。
上記の実行をすると、選んだ戦略でどのような取引をしたのかが確認できます。
GMO internetの例
長い期間で価格が上昇していくような例 取引戦略
日本コンクリートの例
価格の変動に周期性が見られる例 取引戦略
4.3. コストを測定し、軽く評価してみた
投資サイクルの資産運用の例として、二つのポートフォリオを構築してみました。投資は2,000円で二つの株をそれぞれ1,000円ずつに分散してみました。バックテスト期間は2010/01/01 – 2021/12/01にしました。結果は下記のようになります。SMAはSimple Moving Average戦略で、SMRはSimple Mean Reversion戦略です。
バックテスト結果によると、銘柄の特徴とトレード戦略には相性があることがわかります。個人的な直感ですが、GMOのような上がっていくトレンドですと、trend的な戦略が適応しやすいかもしれません。一方、Nippon Concreteのような季節的な影響を受けている工事関係会社はトレンドが戻ったりする可能性が高いので、mean reversion理論のような戦略が適切かもしれません。ついでに、ポートフォリオも紹介します。backtrader経由で、pyfolioを利用できますので、簡単に様々な指標を計算してくれます。
GMOのSMA結果を簡単に見せます。利益率（return）や最大損失(max. drawdown)を計算してくれます。また、リスク管理の評価指標(Sharpe ratio, Calmar Ratio, Omega ratio, Sortino Ratio)も出してくれます。skewnessやkurtosisなども観察できます。取引戦略とは？
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今回は特別セミナーとして、シグマ個人投資家スクールでもおなじみの人気アナリストの 岡崎 良介 氏が ボラティリティの上昇（急上昇）に備えたオプション戦略 を解説します。岡崎先生の経験を凝縮したExcelデータ
本セミナーではExcelデータを操作しながら話を進めます。 このデータには、 岡崎先生の30年以上にわたるマーケットでの経験が詰まっています 。 皆さんも実際にExcelを操作しながら、オプション戦略を身に付けていただくことが出来ます。
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Ｑ＆Ａ、そして岡崎先生とのフリートークの時間も用意していますので、テレビやラジオで活躍している岡崎氏に直接質問もできます。
また、今回は受講生サービスとして、 セミナー終了後およそ1か月間、映像配信を行います 。ご覧いただくためのIDはセミナー終了後にご案内します。こんな方におすすめ
- 個人投資家の方で、投資手法を研究したい方
- 岡崎良介氏のオプションの考え方、相場の読み方に興味がある方
- 2022年の相場に不安を感じている方
実施スケジュール
岡崎 良介 （おかざき・りょうすけ）
1983年慶応大経済学部卒。伊藤忠商事に入社後、米国勤務を経て、1987年に野村證券投資信託委託（現・野村アセットマネジメント）に移りファンドマネジャーとなる。 1993年から日本バンカーズトラスト信託銀行（現ドイチェ・アセットマネジメント）において、資産運用部門における債券為替担当取締役として年金・投信・ヘッジファンドなどの運用に長く携わる。 2004年、フィスコ・アセットマネジメント（現アストマックス投信投資顧問）の設立に運用担当最高責任者（CIO）として参画。2012年7月独立し、8月より始まる新番組「マーケット・アナライズ」の番組制作代表となる。
主な著書
- 『量的緩和2.0 取引戦略 コロナ危機後の投資戦略』（2020）
- 『新衰退国・ニッポンを生き抜く マネーの鉄則』（日本経済新聞出版社、2017）
- 『相場ローテーションを読んでお金を増やそう』（日本経済新聞出版社、2008）
- 『フリーランチ投資家になろう！』（ダイヤモンド社、2005）
-
取引戦略
- BS12ch TwellV 「マーケット・アナライズ plus+」番組公式サイト
- ラジオNIKKEI 「マーケット・アナライズ・マンデー」番組公式サイト
- 日経CNBC 昼エクスプレス「岡崎良介の点と線」番組公式サイト
カリキュラム
- ボラティリティ上昇は不規則に発生する
- 6月メジャーSQに向けた動き
- オプション戦略の実践（Excelデータの操作）
- 株でも為替でも使えるオプション戦略
- これからの相場動向を読み解く
- Ｑ＆Ａ、フリートーク
- ※カリキュラム内容は一部変更になる場合がありますので、予めご了承ください。
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