NTAA JOURNAL 2014.7

12IFTA サンフランシスコ大会

Vol.1

発表論文

123344「アルゴリズム・トレード世界におけるテクニカル分析の新しい方向性」
5（株）シーエムディーラボ CEO尹 煕元67895

1．はじめに

10678

ム・トレードと HFT の違いをや注文を正確に把握することを9明確に説明します。次に、（2）

困難にします。それは、市場の1011

アルゴリズム・トレードが最アルゴリズム・トレードを活か情報が投資家のもとに届く時間

1112

近の金融市場に多大な影響を及すための分析手法として、板（注内に、すでに次の取引や注文が1213ぼしています。しかしながら、文表）分析を紹介します。そし入っている可能性があるためで1314大きな影響を及ぼしていることて、（3）アルゴリズム・トレーす（図 2）。すなわち、これま1415は理解していても、「どのようドの活用事例（シミュレーショでの板を見ながらの売買は、正1516な影響を及ぼしているか」につンの一例）を示しながら、テクしい情報ではない「過去の板」 1617

いて、定量的な論説はあまりあニカル分析の新しい方向性につに対して売買をする可能性があ1718りません。この背景には、アルいて論じます。

るのです。この困難な状況に対1819

ゴリズム・トレードについて分して必要となる技術がアルゴリ

1920

析や調査を行う場合には日中ズム・トレードです。

2021

データ（Tick データや板デー2‑2．アルゴリズム・トレード

2122タ等）の活用が必須であり、そ23

れらのデータがビックデータと2‑1．アルゴリズム・トレード

24なるが故に困難であるという事を取り巻く市場環境トレードを活用することが必須

2425

実があります。また、アルゴリ

1985 年以降、株式市場にはと考えられますが、その一方2526ズムという金融市場の分析にお様々なイベントがありました

で、アルゴリズム・トレードが26

27

いては聞き慣れない言葉の定義（図 1）。その中でも 2010 年 1

HFT のような高速売買を必ず2728が曖昧であり、特に、HTF（High月 4 日に東京証券取引所が導実行する訳ではありません。ア2829

Frequency Trade）と呼ばれる入した arrowhead というシス

ルゴリズムとは『計算の手順』 2930

高速売買とアルゴリズム・ト

テムは、それまでの秒単位の取を意味する言葉で、必ずしも高30

31

レードの混同が、アルゴリズム・引をおよそ 1000 倍に高速化

速な売買を意味する言葉ではな

31

32

トレードに対する本質的な理解してミリ秒（1000 分の一秒）いのです。

3233を阻害しています。

単位の取引を実現し、日本での過去のイベントを事例として33

HFT 世界の本格的な幕開けを考えてみます。1987 年 10 月

34もたらしました。

19 日に発生したニューヨーク

35

2 ． アルゴリズム・トレードとは ?と HFT の関係

22

HFT 世界ではアルゴリズム・ 23

34

本論文では、日本の株式市場35に焦点を当て、（1）「アルゴリ36

ズム・トレードとは ?」というこ の 高 速 売 買（HFT 世 界 ）株式市場の大暴落（ブラックマ

3637

疑問に答えながら、アルゴリズの環境は、人間の目では値動きンデー）はポートフォリオ・イ

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ンシュアランスというヘッジ手ことが暴落の原因となったのでうよりも、むしろ HFT が下げ12法が、下落を加速し大暴落を発す（アルゴリズムが悪いではなを緩和する注文を出している場

23生させた原因とされています。

く、他人と同じ行動をとった投面が観測されます。すなわち、

34

そのヘッジ手法自身は計算手順資家が悪いのです）。

この下落は、それまでのテクニ

45ですので、アルゴリズムという2‑3．アルゴリズム・トレードカル指標にみられた過剰な過熱

56ことになります。しかしながと HFT に対する誤解感を認識した投資家からの売り

67ら、1987 年当時のコンピュー2013 年 5 月 23 日、日経平注文が殺到したものと思われま

78

ター売買は最近の HFT という均株価は前日比 1143.28 円下す。大きな下落の原因を、よく89レベルのものではありません。

落し、過去 10 番目に大きな下わからないが故にアルゴリズ

910ブラックマンデーは、確かにア落率を記録しました。翌日の新ム・トレードや HFT に押し付

1011

ルゴリズムが下げを加速した側

聞には、この下落が HFT によける見方は正しい分析とは思え

1112

面はありますが、HFT（高速売るものとの観測記事が掲載さません。

1213買）とは関係がありません。それました（図 3）。本論文には

2‑4．アルゴリズム・トレード

13

14

れは事前に分析してあったヘッ

記載しませんが、Tick データのための日中分析

1415

ジ手段が、ほとんどの投資家で（個々の約定データや注文デー

これまでのテクニカル分析で1516同じであったこと、すなわち、タ）を分析すると連続的な高速は、日次、週次、月次、年次で1617同じアルゴリズムを使っていた

売り注文が下げを加速したといのチャートが用いられています

1718181919202021212222232324242525262627272828292930303131323233333434353536363737
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3．板分析

19が、日中変動のチャートはこれチャートと異なる特性を示すこ

20

らのチャートとは見ている断面とがありますが、それは見てい21が異なるため、違った統計性をる側面が違うことが主因です。

3‑1．板の説明と板分析に意味

21

22示します（具体的には、日中変アルゴリズム・トレードは、日本の株式市場では、前日の2223

動はランダム性が異なるのです

市場への注文を執行する手段と価格に対して注文を出せる価格

2324が、本論文では言及しません）。

して活用ものであり（執行手段帯が決められています。例えば2425

図 4 に示す通り、日中の動きでないアルゴリズム・トレード

1500 円の株価に対して出せる2526が 1 周して同じ断面に記録さは投資戦略と呼ばれることが多

注 文 は 1100 円 か ら 1900 円

2627

れるものが日次チャート、5 周い）、日中変動に対する分析がの範囲です。また、即座に取引2728して同じ断面に記録されるもの必須となります。日中変動の分が執行される範囲についても、 2829が週次チャート、そして 1 ヶ析には、値動きや出来高の分析

直前の取引価格から決められた2930

月の周回が月次チャート、1 年に加えて、板の分析という新し範囲内となり、1500 円の株価3031の周回が年次チャートです。従い分野があります。次章では板に対しては 1420 円から 1580

3132

来のチャートは同じ断面を周回分析を通してアルゴリズム・ト円が即時約定可能レンジとなり3233数の違いで見ているものです

レードの本質を論じます。

ます。すなわち、1500 円の株

3334が、日中チャートはこの断面

価は、1 日に 26.7% の範囲（に3435

ではない側面を見ていること注文が出せる）を上下し、瞬時3536になります。1 分足チャートやに 5.3% のジャンプをすること

3637

5 分足チャートは日次や週次のがあり得るということになりま

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556677889910101111121213131414151516161717181819す。図 5 には事例として 2012か」を計る事で定量化できます。

からの「高速な板変化によっ1920

年 2 月 15 日 午 前 9 時 0 分 1

これをインパクトと呼びます。て、板を見る事ができない」と2021秒のソニーの板を示しました。

インパクトは、図 5 に示したいう問合せに応える試みとし2122

右側に買い注文、左側に売り注

売り注文を価格毎に累積したグて、2011 年 12 月 か ら 2013

2223

文、色の濃い部分が即時約定可

ラフ（図 6 の中央部上のグラフ）

年 12 月まで、「東証マーケッ2324

能レンジを示しています。の縦軸と横軸を入れ替える

ト・インパクト・ビュー（以下、 24

板分析において重要な事は、事で示すことができますTMIV）」というテスト・サイ

25

26 「板が『現在の需給関係を直接（図 6 右下グラフ）。このグラトをインターネット上に公開し2627的に示している訳ではなく、こフは、横軸に株数、縦軸にそのました（図 7）。当該サイトは2728れから発注される注文をどれく株数を成行きで執行するとどこ板のインパクト状態を、5 秒毎

2829

らい受け止められるか』というまで価格が上がるかを示していに、売り方と買い方でのそれぞ2930

状態を示している」という事実ます。すなわち、「買い注文株れについて示すリアルタイム

3031を理解する事です。

数によって株価がどこまで瞬時サービスでした。この 5 秒更3132

3‑2．板の直観的に捉えるインに変化するか」を示しているの新は人間の目で確認するために32で、買いインパクト曲線というは十分な時間間隔であり、この33ことになります。

5 秒毎のデータを使っても、収34

2533

パクト曲線

34

板が「どれくらいの注文を受35

け止められるか」は、これから3‑3．東証マーケット・インパ益機会が見出せることをレポー

3536

入るであろう「注文数量に対しクト・ビュー（ベータ版）ト等で公開していました（現3637て、どれくらい株価が変化する

東京証券取引所は、投資家在、テスト・サイトは終了して

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NTAA JOURNAL 2014.7Vol.11います）。

ます。自己相関が見られるとい

いということを示唆していま1

23‑4．TMIV が提供していた基うことは、前日に大きな注文がす。注文株数を分析することは2板に出されていると、当日も大価格や出来高の分析以上に、将3

3

礎株数

4

TMIV では、いくつかの有効きな注文が出される可能性が来に対する影響を見出せる可能45

なデータがダウンロードできる高いということを意味します。

性が高いということです。

56

形態で提供されていました。そ図 8 には、出来高の自己相関

7の中の 1 つのデータが基礎株（図 8 左グラフ）と注文株数の8数と呼ばれるものです。基礎株自己相関（図 8 右グラフ）が9数は、即時約定可能レンジ（先示されています。この 2 つの10の事例である 1500 円の株価のグラフを比較すると、出来高で11場合は上下 5.3%）に存在しては自己相関があまり見られない12いる注文株数の 10% を、一日一方で、注文株数には強い自己注文株数の多少が次の日まで1213を通して平均したものです。す相関が見られる事がわかりま影響する可能性が高かったとし1314

なわち、本当に売買したい注文す。すなわち、前日に大商いにても、価格変化への影響がわか1415株数の大きさを示す数値です。

なっても当日に大商いになるからなければ投資にはあまり役に1516

この基礎株数を、日次ベースはわからないが、前日に注文が立ちません。そこで、板情報と1617で分析すると自己相関が見られ多ければ当日も多い可能性が高

その後の価格変動に関する様々

174 ． アルゴリズム・トレードの活用を考える

67894‑1．投資に活かすためのデー
タ分析

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1な分析を行った中で、相対的4‑2．板情報を使った売買シ2に有意な結果となった事例を 1

ミュレーション手法

3つ紹介します。

り、7.0 〜 9.0 のように設定し1ます）。

2

注文数量の変化を捉えるため板バランスの変化が、2 回連

34

一般的に、板に示されているには板全体（少なくとも即時約続で同じ符号（プラスが 2 回、45

買い注文が多い時に株価が上昇定可能レンジ）を定量化する必もしくは、マイナスが 2 回 ）56する、もしくは、売り注文が多要があります。そこで、前章 3.2となり、かつ、2 回目の変化量

67い時に株価が下落するというこに記したインパクト曲線と 3.4がある閾値レンジになった次の78とは、統計的な分析結果は見るに記した基礎株数のデータを活タイミングを売買サインとしま

89

限りあまり有意ではありませ

用して、売買サインの算出を考す（ここで次のタイミングとす910ん。分析をより詳細に行うと、えます。以下に具体的な算出手るのは、実際の売買を想定する

1011

注文数量の絶対的な大きさよ順を記します。

ため）。通常、プラスが 2 回続1112りも、「注文数量の変化の方が、基礎株数に対して、買いインいた場合が買いサイン、マイナ

1213

その後の株価変動に影響を及ぼ

パクトと売りインパクトの数値

スが 2 回続いた場合が売りサ

1314す」事例が、相対的に多く見らを算出する。

インとなりますが、板の性質は1415れました。すなわち、板はその買いインパクト値と売りイン

銘柄毎に異なるため、注意が必

1516

瞬間の数量（厚み）よりも変化

パクト値の比率を板バランスと要です。

1617の方がより重要であるというこ定義する。

18とです。

19

上記の手順はアルゴリズムで17閾値レンジを設定する（こあり、これを売買として実現す18の値は銘柄毎に異なる値であることがアルゴリズム・トレー

19

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1414151516161717181819ドを実装することに他なりませ

レンジは、ソニーで 11 〜 12、4‑3．新しい方向性を示す板情

1920ん（図 9）。

ニコンで 7~8 です（事前の最報に対する分析

2021

この手順（アルゴリズム・ト適化計算によってこれらの値をアルゴリズム・トレードには2122レード）を、過去のデータを使っ算出しました。最適値は相場環いろいろなタイプが存在しま

2223て、日中のどのような局面で売境によっても変化しますので、す。その中でも本論文に示した

2324

買サインを発したかを示したも注意が必要です）。

ような「本質的な板情報を活用2425のが図 10 になります。図 10すべての売買サインが有効とするもの」はあまり存在しませ25

26

は 2013 年 3 月 11 日 と 3 月

いう訳ではありませんが、日中ん（最良気配情報を参考とする

2627

18 日のソニー、2013 年 3 月のトレンドが出始めるきっかけ

アルゴリズム・トレードは数多

27

28

5 日と 3 月 18 日のニコン、のやトレンドが止まる節目にサイく存在しますが、それは板情報

2829

日中変動と売買サインです。青ンが散見されます。これは、注の上辺にしか過ぎません）。そ2930い三角は板バランスが 2 回連

文の入り方が値動きに影響を及れは、データが膨大になり分析

30

31

続でプラスとなり、二回目に閾ぼしている事象を示すものでが困難であるという理由もあり

3132

値レンジとなった次のタイミン

す。すなわち、図 10 は、注文ますが、これまでの分析スタイ

3233

グ（5 秒後）、赤い三角は板バの入り方を捉まえるアルゴリズ

ルとは全く異なる視点が板分析

3334

ランスが 2 回連続でマイナス

ム・トレードの事例を示すものには要求されるためです。すな

3435となり、二回目に閾値レンジとなのです。

わち、これまでのテクニカル分

3536

なった次のタイミング（5 秒後）

析では、値動きと出来高を主な3637の事例です。このときの閾値分析対象として、全体からの俯37

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瞰的な視点で相場を分析してきに対して、板情報は、その時点2ました。それに対して板情報のでの現在情報であり、その現在このようなアルゴリズムの発2

3

分析は、ミクロからの積上げ的情報が将来にどのような影響を展を含めた近年の IT 技術の発34な視点で相場を分析することに及ぼすかを分析することが板分達は、金融の世界に、効率化を45なります。これは全く逆方向か析です。現在までのところ、一通り越した世界（人間の認識力56らの分析を意味します。しかし部のヘッジファンドを除いて、を凌駕する世界）である HFT

67ながら、この積上げ的な逆の視ほとんどの投資家は板分析を取という世界を創り出しました。

78点による分析であっても、それり入れていません。板分析をまだ、誰も経験していない「情89らはファンダメンタルズ情報で行っていない理由は様々です

報を認識できない世界での売買

910はなく相場の数値情報であり、が、まだ、研究の段階であると執行を強いられる世界」におい

1011

その点を考えると板分析はテクいう見方が正しい解釈かもしれて、新しい枠組みの分析手法を1112

ニカル分析が取り扱うべき範疇ません。実は、この研究途上に整備することが急務です。その1213なのです。まさに、アルゴリズある技術を、実務に役立てる技一助を担うのは、数値情報に対13

14

ム・トレードを支える分析は、術がアルゴリズム・トレードとする分析を長年培って来たテク

1415

新しい方向性からのテクニカルいうことになります。そのためニカル分析であり、今後のテク1516分析に他ならないのです。

アルゴリズム・トレードは更なニカル分析の責務がそこにある

16

る研究を重ね発展していくことと思われます。

171718

5．まとめ

1920

これまでのテクニカル分析

21

は、過去の値動きを分析するこ22とによって将来の値動きの可能23性を分析する試みでした。それが見込まれます。

18（プロフィール）

尹1

熙元（ゆんひうぉん）（株）シーエムディーラボ CEO＜経歴＞
慶応義塾大学卒、1989 年よりソロモンブラザーズ証券勤務。日本株式、アジア株式のトレーディング業務に従事。2002 年高額博士号取得後、株式市場為替市。
場の研究と分析システムの開発。日本テクニカルアナリスト協会会員（CMTA®）
2007 年（株）シーエムディーラボを設立、代表取締役就任、現在に至る。

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