NTAA JOURNAL 2016.912Vol.3

IFTA 東京大会 2015 講演論文

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Algorithmic trading methodology in Technical Analysis
5 （アルゴリズム・トレードのためのテクニカル分析）
6尹 熙元75678899

1．The current market situation in Japan（最近の日本市場の状況）

1011

1011121213131414151516161717181819192020

21 この資料の全体内容のポイントは以下の 3 つです。

212222

23 1．最近の日本の株式市場について
24

23

ここでは特に、アルゴリズムトレードや HFT（高25 速売買／高頻度売買）を解説します。

26 2．テクニカル分析に関する 2 つの話題
27

ここでは、板（注文表）とアルゴリズムについて24
このチャート（1‑1）は 1980 年以降の日経平均 25株価です。

26

ブラザ合意という超円高への転換、ブラックマン 2728 解説します。特にテクニカル分析でアルゴリズムをデーに始まる日本バブル、インターネットバブル、 2830 3．これからの事について

日本株式市場は、現在、2013 年からの上昇基調期 3029 どう使うかについてです。
31

ここでは次世代のツールについて解説します。

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33
3536373839404142にあります。現在は調整局面となっており、この赤 31線部分の最中にいます。

32

その中で着目すべきイベントが 2010 年のアロー 33

プロフィール

34 尹 熙元（ユン・ヒウォン）

リーマンショックといった数多くの暴落を経験した 29

1989 年慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。同年より SalomonBrothers にて、日本株式、アジア株式の自己売買、法人営業に従事。
2002 年に「流体力学的アプロー
チによる金融市場の解析」にて慶應義塾大学大学院理工学研究科博士（工学博士）。2007 年に株式会社シーエムディーラボを設立、同年より現職。日本テクニカルアナリスト協会評議員。共著書『株価の経済物理学』

ヘッド導入です。アローヘッドはそれまでの秒単位 34の取引をミリ秒単位の取引に加速しました。これは 35
人間が認知すらできないスピードです。

36

我々はもはや、確実に売買注文にある注文を取引 37する事はできません。なぜなら、インターネットを 38伝わっている時間に注文状態は変化しているからで 39す。すなわち、不確実な情報の中でいかに生き抜く 40かという時代に突入したのです。

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直近の市場を確認しましょう。

日本テクニカルアナリスト協会 2016.94279

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安が、中国市場のみならず、米国や日本にも大きく1影響した事がわかります。

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このチャート（1‑2）は 2015 年の日経平均株価

1314 です。6 月末にはギリシャで債務を巡る混乱が再発

15 します。そして、7 月に入ると中国での株価暴落に、16 中国政府から株式売却の禁止勧告が発令されるなど17 の混乱が続き、8 月には中国経済に対する不安から
18 日経平均株価は下落トレンドとなりました。
19

このような相場環境が混乱している中で、重要な20 技術的イベントが 9 月 24 日のアローヘッド 2 と21 いう東京証券取引所システムのバージョンアップ

22 です。このシステムのバージョンアップは、ミリ秒

1415
このチャート（1.4）は 2015 年 7 月〜 9 月の米 16国ドルに対するユーロ、日本円、人民元の推移です。 17
これを観ると、7 月のギリシャの影響がユーロに 18対して大きく影響していた事がわかります。

19

最中にいることを認識する事が重要です。

21

我々は、今、こうした混乱を経験し、さらにその 202223 単位の取引をマイクロ秒単位というさらなる高速化

2324 取引となり、これにより日本の株式市場は世界最高2425 水準の高速環境となったのです。

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この図（1.5）は東京証券取引所のシステムにつ 35

35
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は 2015 年 7 月〜 9 月の米国、
このチャート（1.3）

40 中国、日本の株価推移です。
4136network/38

URL:http://www.jpx.co.jp/english/systems/ 373739

いての解説図で、東証 HP から引用しました。

これを観ると、確かに 7 月にはギリシャや中国42 で混乱はありましたが、8 月の中国経済に対する不80

ここで重要なことは、東証は日本の株式市場の 3990% 以上のシェアを占める市場であり、その入り 40口は 1 つだという事です。

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すなわち、次に示す米国株式市場の構造とは異な 42

テクニカルアナリストジャーナル 2016.9

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り、日本では高速売買を行っても、すでに発注され1ている注文を追い越すことができない市場構造だと2いうことです。

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それを外からみる観測的価値によって判断する手法 13が「テクニカル分析」です。

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投資の王道を、ファンダメンタルズ分析に求める 1515
この図（1.6）は米国の株式市場の構造を示すも18 のです。

人が多いのは事実ですが、見えない内側の価値を判 16断することは本当に可能なのでしょうか？

17

その一方で、価格の変動という誰もが観測できる 18

米国株式市場は多くの株式市場がネットワークでデータを元に分析するテクニカル分析は、むしろ、 19

21 ます。これは取引ルールによって「より条件の良いテクニカル分析について、もう少し突っ込んだ議 21

19

20 つながっており、ネットワーク上を注文が配送され22 注文状態の取引所に注文を回送しなければならな23 い」という決まりによって米国市場は運営されてい科学的な分析に思えます。

20論をしてみましょう。

22
2324 ます。

242525

そのため高速に注文を回送することにとても意味26 があるのです。

26

27

27

重要なことは、『日本と米国では株式注文の実行28 仕様が異なる』ということを理解することです。

28

29

29

30 2．Two Issues in Technical Analysis
3130（最近の日本市場の状況）

3132

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33 （1）Ita：Order book（板：注文表）

3334 （2）Algorithm：How to use in TA
3534（アルゴリズム：テクニカル分析での活用法）

3637

基本に立ち返って、投資ということを考えてみづく分析手法です。観測されたデータは、実はその 37

投資の収益は、安く買って、高く売ることによっ

在の注文状態は、今のデータということになります。 3938 ます。
3935
テクニカル分析はあくまで観測されたデータに基 36

40 てもたらされます。高い・安いには、それを判断す41 る基準が必要です。それを内からみる内在的価値に、42 よって判断する手法が「ファンダメンタルズ分析」

時点では過去のデータになります。その一方で、現 38
すなわち、「今の状態が今後の将来に対して、ど 40のように影響を及ぼすか」という分析手法はとても 41重要な意味を持ちます。

日本テクニカルアナリスト協会 2016.94281

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これは、予測する（forecasting）というよりも、今を見据える（nowcasting）ということが重要だということを意味しています。ておくべきです。

1 つは、制限値幅です。これは「1 日の中で価格がどこまで上下変動するか」という価格幅です。

もう一つは、即時約定レンジです。これは「1 つ4の注文で価格がどこまで上下変動するか」という価5格幅です。

6

特に、アルゴリズムでの売買を考える場合は、二7番目の即時約定レンジを知っておく事は必須です。

8

即時約定レンジの中にある注文を集計すると923456789「マーケット・インパクト」を算出することができ 1010ます。これこそが市場での瞬間的な需給関係を示し 1111たものです。

1212

アルゴリズムトレードでは、このマーケット・イ 1313ンパクトという情報を使ってロジックを組み上げる 1414ことが、有力な手段の 1 つになります。

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先ほどのチャート（80 ページ）では、2015 年

18 9 月 24 日に、東証の取引システムがバージョンアッ19 プされたと記しました。どれくらい高速になったか

17181920 を示した図が、右の表に記されています。

202121

ここで重要なことは、「この速さでは、すでにバー22 ジョンアップの前の状態でも板（注文表）を人間が2223 みる事はできない」ということです。

232424

すなわち、見えない情報に対応するための手段が25 アルゴリズムなのです。

252626

株式市場でのアルゴリズムを考える上で重要なこ27 とは、市場の仕様を知るということです。特に、日28 本の株式市場では、どの程度、売買によって値段が272829 動くのかを知っておくことがとても重要です。

293030

具体的には、次の 2 つのレンジがあることを知っ

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テクニカルアナリストジャーナル 2016.9

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金融市場を分析するときに需要と供給は重要な情報です。しかしながら、いろいろな分析をすると、需給関係そのものではなく、『需給関係の変化がより重要だ』という事がわかります。

重要な事がわかったら、次は、その対応ですが、朝から晩まで、需給関係の変化を人間が監視続けることが可能でしょうか？

その監視をする事こそがアルゴリズムがやるべき仕事なのです。

板を監視することをアルゴリズムにやらせる。そVol.3

右図の黄色点線で囲まれたチャートは、個別銘柄（この図はソニーです）の日中株価変動と、板の変化を示したものです。

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ここで赤三角は買注文が相対的に増えたタイミング、青逆三角は売注文が相対的に増えたタイミングを示しています。このチャートはリアルタイムで 5秒毎に更新されます。すなわち、我々はすでに アルゴリズムによって注文状態の変化を監視することが可能な状況にあるのです。

4567891011 れを iAlgo（アイ・アルゴ）と呼びます。

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これからの将来に向けて、iAlgo をシステム化す

13 る具体的な事例を次章で示し、その有効性を論じて1314 みます。

141515

16 3．Discussion towards the Future1716（今後の市場分析手法の技術革新について）

1718
1918
この図（3.1）は、現在、マネックス証券が提供

19（このシス
20 されている iAlgo システムの一例です。

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21 テムの提供は CMD ラボが行っています）

21

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22
この図（3.2）は 2015 年 9 月の市場平均株価 2323（CMD 平均株価）と買注文金額、売り注文金額の日 2424中変動を示したものです。

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このチャートは重要な事を教えてくれます。

26よりも買注文金額の方が多い」ということです。

28

それは「市場が急落しているときは、売注文金額 272728

これは「買注文が多い方が価格が上がる」という 2929ことを否定していることになります。この解釈は間 3030違えではありませんが、もう少し、深い考察が必要 313132です。

32ということを意味しています。

34

それは「急落時には売注文を指値では出さない」 33

33343525

左図のピンク点線で囲まれたチャートは、市場全

この情報から得られる知見は、『注文バランスを 3536 体の平均株価（CMD 平均株価）と買注文金額、売みていると、市場の心理状況を定量的に計る事が可 36

38 額は、先に示した即時約定レンジ内の注文だけを集ても有効である』ということです。

37 注文金額の日中変動を示したものです。この注文金39 計していますので、まさに瞬間需給の日中変動を意能となり、その情報はアルゴリズムトレードにとっ 37
383940 味しており、これは 1 分毎に情報更新され、配信4041 されています。

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