2023年3月4日
第28回 人工知能学会 金融情報学研究会
https://sigfin.org/?030

新しい株式投資戦略は既存の戦略からリターンを奪うのか?
―人工市場によるシミュレーション分析―

水田 孝信 スパークス・アセット・マネジメント株式会社
https://mizutatakanobu.com

本資料は，スパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．

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https://mizutatakanobu.com/2023SIGFIN1.pdf

1(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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3CTA(商品先物ファンド)の不調(CTA=Commodity Trading Advisor)かつては高いリターンを出していたCTAは、2010年ごろから不調
Barclay CTA Index 年ごとのリターン

https://portal.barclayhedge.com/cgi-bin/indices/displayCtaIndex.cgi?indexCat=Barclay-CTA-Indices&indexName=Barclay-CTA-Index

その原因は分かっていない。
むしろ、それまでなぜ好調だったのかが分からない。

4不調になった(好調だった)理由[Clenow 2012]は以下を指摘(1) 国債利回りの低下(2) CTAの多くが非常によく似たトレンドフォロー(順張り)戦略を用いておりCTAが増えることにより損切(益出し)のタイミングで皆同じ取引をするようになった→ [Nagao 2016]も、CTAの多くが非常に似たトレンドフォロー戦略であり、単純なルールで模倣可能と指摘(3) オルタナティブ投資の普及により投資家・戦略が多様になった→CTA自身で作り出したトレンドが消失した？
(4) CTAを餌食にして利益を得る短期的な逆張り戦略が増えた→ 例えば、[Raschke 1996]はトレンドフォロー戦略を名指しして、この戦略を餌食にする短期逆張り戦略を提案している
しかし、これらの主張は相互に矛盾がないだろうか？→(2)と(3)(4)のように、自身の戦略の有効性が低下した時、他戦略の出現のせいにする例は、昔から非常に多い→ そのため(4)は特に疑わしい

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(おまけ)うまくいかなくなったときに人のせいにするのは昔からみられる傾向
例えば19世紀終わりか20世紀初めにかけて活躍した伝説的な投機家、Jesse Livermoreは“下落を仕手筋の仕業だとする考え方は、自らの頭で物事を考えようとしない無茶なギャンブラーと大差ないレベルの投機家を納得させるために考え出された方便なのだろう。”などと述べている[Lefèvre 1923]
20世紀後半からは特に新しいもののせいにする傾向にある
電子取引、プログラム取引、アルゴリズム、高頻度取引(HFT)、AI、、金融市場では新しい技術は完全に的外れな批判を受けてきた

そのため、前述(4)のような、他戦略が衰退の理由であるとするのはとても疑わしい
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実証研究では、ある特定の戦略がいた場合、いなかった場合を比較することはできない

人工市場シミュレーションならその純粋な比較ができる！！
そこで本研究では、[水田 2014],[Mizuta 2016]の人工市場モデルに，主に商品先物を取引するファンドであるCTAに相当するトレンドフォロー
エージェントと，CTAのリターン減少の原因と言われている短期逆張りを行う短期逆張りエージェントを追加実装し，短期逆張り戦略の出現がCTAのリターン減少につながったのかどうかを分析した．
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人工市場とは？・・・金融市場のマルチエージェントモデルです
計算機上に人工的に作られた架空の市場
エージェント（架空の投資家）＋
価格決定メカニズム（架空の取引所）
注文

エージェント（投資家）

価格決定メカニズム（取引所）
取引価格の決定

実データが全く必要ない完全なコンピュータシミュレーション
これまでに導入されたことがない金融市場の規制・制度も議論できる
その純粋な影響を抽出できる
当然、各戦略がいる場合・いない場合の比較ができる！！

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(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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9モデル概要ノーマルエージェント(1000体)市場の基本的性質を再現するため

取引所⇒ ザラバを実装

トレンドフォロワー
エージェント

短期逆張り
エージェント

1体ずつ：10期ごとに割り込み
多くの研究で使われている標準的なモデル [水田 2019]で使われている取引所とノーマルエージェントを実装
トレンドフォロワーと短期逆張りのエージェントを投入

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取引所

continuous double auction（ザラバ）

ザラバ
売り
注文数量
103050130
ここに売り注文を入れると即座に売買成立

注文
価格103102101
100
99989796

買い
注文数量

ここに買い注文を入れると即座に売買成立
15070

対当する注文があると即座に売買成立

11ノーマルエージェント
1000体

統計的性質を再現するために最小限必要な項

テクニカル(順張り)

j: エージェント番号(順番に注文)
t: 時刻(ティック時刻)

予想リターン
エージェントのパラメータ
𝑤𝑖,𝑗 𝜏𝑗

一様乱数で決定
途中で変わらない
𝑤𝑖,𝑗 i=1,3: 0～1
i=2: 0～100
𝜏𝑗
0～1000𝑡−1
𝑃1𝑃𝑓𝑡𝑟𝑒,𝑗=𝑤1,𝑗 log 𝑡−1 + 𝑤2,𝑗 log 𝑡−𝜏𝑗 + 𝑤3,𝑗 𝜀𝑗𝑡
σ𝑖 𝑤𝑖,𝑗𝑃𝑃

ファンダメンタルノイズ

𝑃𝑓 ファンダメンタル価格
10000 =定数
𝑃𝑡 現在の取引価格

𝜀 𝑡𝑗

取引価格帯を定めるために便宜上加えた項

正規乱数
平均0
σ=3%
エージェントの多様性確保とシミュレーションの安定性のため予想価格 𝑃𝑡 𝑒,𝑗 = 𝑃𝑡 exp( 𝑟 𝑡 𝑒,𝑗 )12ノーマルエージェントのファンダメンタル戦略とテクニカル戦略

ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル価格 ＞ 市場価格 ⇒ 上がると予想
ファンダメンタル価格 ＜ 市場価格 ⇒ 下がると予想
テクニカル戦略
過去リターン ＞ 0 ⇒ 上がると予想
過去リターン ＜ 0 ⇒ 下がると予想
テクニカル

ファンダメンタル価格

市場価格

ファンダメンタル

13トレンドフォロワーエージェント、短期逆張りエージェント

トレンドフォロワー 短期逆張り
エージェントエージェント
1体ずつ：10期ごとに割り込み。必要なら売買
トレンドフォロワー：10000,10010,10020,,,,,
短期順張り：10005,10015,10025,,,,(初めの10000期は参加しない←板形成期間)14トレンドフォロワー
保有株式数が0のとき
・ 過去100期 高値更新 → 買い(成行) → +1株
・ 過去100期 安値更新 → 売り → －1株
保有株式数が＋１株のとき
・ 過去10期 安値更新 → 売り → 0株
保有株式数がー１株のとき
・ 過去10期 高値更新 → 買い → 0株
高値更新
→ 買い

100期

10期安値更新→ 売り

市場価格15短期逆張り
保有株式数が0のとき
・ 過去10期 高値更新 → 売り → ー1株・ 過去10期 安値更新 → 買い → ＋1株
保有株式数が＋１株のとき・ 過去5期 高値または安値更新 or → 売り → 0株
保有株式数がー１株のとき・ 過去5期 高値または安値更新 or → 買い → 0株
10期 5期 安値更新
→ 売り
5期(損切) 10期
高値更新
→ 売り
(益出し)

市場
価格

安値更新
→ 買い
トレンドフォロワーと逆の行動⇒ むしろいいのでは？？

安値更新
→ 買い
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(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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17市場価格時系列
10100

市場価格(仲値)

10050
10000
9950
9900

910000810000710000610000510000410000310000210000110000

10000

9850

時刻

トレンドフォローなし・短期逆張りなし
トレンドフォローあり・短期逆張りあり

大きな差異は見られない

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取引した場合(あり)・バックテスト(なし)の場合の各戦略の利益

トレンドフォロー
利益あり
トレンドフォローなし
3
短期逆張り
利益
あり
トレンドフォロー
なし

観測期間
トレンドフォロー
短期逆張り
Open Close Open Close
100
10105

短期逆張り
あり
なし
105%
90%
93%
79%
短期逆張り
あり
なし
293% 205%265% 185%*いない場合の利益はバックテスト(自分の売買が市場価格に影響を与えない)

お互いいたほうが利益が高い

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観測期間
トレンドフォロー
短期逆張り
Open Close Open Close
100
10105

売買数量・ボラティリティ

短期逆張り
トレンドフォロー
利益
あり
なし
あり
105%
90%
トレンド
フォロー
なし
93%
79%
3
短期逆張り
トレンドフォロー
売買数量
あり
なし
あり
892865
トレンド
フォローなし
8918666 (仲値)
短期逆張り
ボラティリティ
100期ありなし
あり 0.047% 0.038%
トレンド
フォロー
なし 0.041% 0.032%

短期逆張り
利益
あり
トレンド
フォロー
なし
5
短期逆張り
売買数量
あり
トレンド
フォロー
なし
7 (仲値)
ボラティリティ
20000期あり
トレンドフォロー
なし

売買数量・ボラティリティともに上昇

短期逆張り
あり
なし
293% 205%265% 185%

短期逆張りあり
なし
1739
1633
1685
1587
短期逆張り
あり
なし
0.33% 0.28%
0.30% 0.25%

20

メカニズム（素過程）

売り

注文

買い

注文数量 価格 注文数量

成行注文
(待機注文と即座に売買成立)で売買高値安値の更新増加
売買のチャンスが多くなる

利益の増加

2103

5102

1101なくなる 2100

199なくなる

98

197

396

2

待機注文が減る

市場価格の変動が上昇

21観測期間を長くした場合(トレンドフォローがいる場合)

観測期間
トレンドフォロー
短期逆張り
Open

100200
500
1000
2000
5000

Close

102050100200500

トレンドフォロー利益

短期逆張り 短期逆張り
Open Close
ありなし
105105%
90%
20
1081%
73%
50
2545%44%
100
50
23%
25%
200
100
10%
13%
500
250
4%
5%

短期逆張りがいる方が利益が少し減るケースがある
パラメータ依存22

売買数量・ボラティリティ（観測期間長い場合）

トレンドフォロー
利益
あり
トレンド
フォロー
なし
3
トレンドフォロー
売買数量
あり
トレンド
フォロー
なし
6
ボラティリティ
100期
あり
トレンド
フォロー
なし

短期逆張り
あり
なし
23%
25%
21%
22%
短期逆張り
あり
なし
433
448
434
449
短期逆張り
あり
なし
0.041% 0.035%
0.038% 0.032%

短期逆張り
利益
あり
トレンド
フォロー
なし
5
短期逆張り
売買数量
あり
トレンド
フォロー
なし
7
ボラティリティ
20000期
あり
トレンド
フォロー
なし

観測期間
トレンドフォロー
短期逆張り
Open Close Open Close
1000 10010050
短期逆張りありなし
200% 150%
192% 143%
短期逆張り
あり
なし
1,305 1,278
1,289 1,263短期逆張りあり
なし
0.30% 0.27%
0.28% 0.25%

ボラティリティが増えても売買数量が増えず（チャンスが増えていない）とはいえ、短期逆張りに大きく利益を奪われているわけでもない23

メカニズム（素過程）

売り

注文

買い

注文数量 価格 注文数量

成行注文
(待機注文と即座に売買成立)で売買高値安値の更新増加
売買のチャンスが多くなる

利益の増加

?
今後の課題

2103

5102

1101なくなる 2100

199なくなる

98

197

396

2

待機注文が減る

市場価格の変動が上昇とはいえ、短期逆張りに大きく利益を奪われているわけでもない24

(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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まとめ
✓ [水田 2014],[Mizuta 2016]の人工市場モデルに，主に商品先物を取引するファンドであるCTAに相当するトレンドフォローエージェントと，CTAのリターン減少の原因と言われている短期逆張りを行う短期逆張りエージェントを追加実装し，短期逆張り戦略の出現がCTAのリターン減少につながったのかどうかを分析した．
✓ その結果，トレンドフォロー・短期逆張り両エージェントともに，お互いがいたほうが戦略を実行するチャンスが多くなり利益を獲得していることが分かった．
✓ このため，短期的な逆張り戦略がCTAを餌食にして利益を得ているというのは誤りである可能性を指摘できただけでなく，むしろ共存共栄である可能性を示した．

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今後の課題✓ ある投資戦略が機能しなくなったときに他の戦略のせいにするのは昔から見られる傾向である．
そのためこのように，他戦略が，ある戦略の衰退の理由であるとするのは，特に慎重に検討しなければならない．20世紀後半からは特に，電子取引，プログラム取引，アルゴリズム，高頻度取引(HFT)，AIなどの新しい技術は株式市場の悪として批判される機会が多いため，これらが既存の投資戦略に与える影響も検討しなければならない．

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参考文献
-- CTAと逆戦略 -⚫ [Clenow 2012] Clenow, F. Andreas: “Following the Trend: Diversified Managed Futures Trading”,
Wiley, 2012 (邦訳) 長尾慎太郎 監修, 山下恵美子 訳: 「トレンドフォロー白書 分散システム売買の中身」, パンローリング, 2014
⚫ [Nagao 2016] Nagao, Shintaro and Kobayashi, Masahiro: “Developmental Case Study of Hedge
Fund Clone Program as Knowledge Creation Means: Action Research Using Soft Systems
Methodology and Social Learning”, Review of Integrative Business and Economics Research,Vol.5, No.4, pp.307-328, 2016
http://buscompress.com/uploads/3/4/9/8/34980536/riber_s16-144_307-328.pdf⚫ [Raschke 1996] Raschke, B. Linda and Connors, A. Larry: “Street Smarts: HighProbability Short-Term Trading Strategies”, M. Gordon Publishing Group, 1996 (邦訳)
世良敬明, 長尾慎太郎, 鶴岡直哉 訳: 「魔術師リンダ・ラリーの短期売買入門」, パンローリング, 1999-- 伝説的な投機家⚫ [Lefèvre 1923] Lefèvre, Edwin: “Reminiscences of a Stock Operator”, Wiley, 1923 (邦訳) 林康史
訳: 「欲望と幻想の市場 - 伝説の投機王リバモア」, 東洋経済新報社, 1999

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参考文献
-- 人工市場 -⚫ [水田 2014] 水田孝信, ”人工市場シミュレーションを用いた金融市場の規制・制度の分析”, 博士論文，東京大大学大学院工学系研究科, 2014, https://doi.org/10.15083/00007779(モデル構築の詳細などが書かれています)⚫ [Mizuta 2016] Mizuta, T., Kosugi, S., Kusumoto, T., Matsumoto, W., Izumi, K., Yagi, I., andYoshimura, S., “Effects of Price Regulations and Dark Pools on Financial Market Stability: AnInvestigation by Multiagent Simulations”, Intelligent Systems in Accounting, Finance andManagement, Vol. 23, No. 1-2, pp. 97-120, 2016, https://doi.org/10.1002/isaf.1374

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その他文献(人工市場全般)
解説資料(人工市場は後半から)
水田孝信，「金融業界における人工知能、高速取引、人工市場による市場制度の設計」
https://mizutatakanobu.com/2023k.pdf
解説動画 YouTube: https://youtu.be/Dl5Q-Ub4WCk
教科書的な本
高安美佐子ほか，マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション,
コロナ社, 2020，
和泉潔，水田孝信，第５章「エージェントモデルによる金融市場の制度設計」
https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339028225/
人工知能学会誌の特集記事
水田孝信，八木勲 「人工市場による金融市場の設計と広がる活用分野」
人工知能学会誌 人工知能 2021年5月号
https://doi.org/10.11517/jjsai.36.3_262
一般向け解説記事
水田孝信 「金融市場の制度設計に使われ始めた人工市場」, 2021,
スパークス・アセット・マネジメント
https://www.sparx.co.jp/report/special/3215.html
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レビュー論文英語版
Mizuta (2019) An agent-based model for designing a financial market
that works well, arXiv https://arxiv.org/abs/1906.06000Slide: https://mizutatakanobu.com/2021kyushu.pdf
YouTube: https://youtu.be/rmlb72ykmlE
先行研究をひたすら紹介した英文レビュー論文
Mizuta (2016) A Brief Review of Recent Artificial Market Simulation Studies
for Financial Market Regulations And/Or Rules, SSRN Working Paper Series
https://ssrn.com/abstract=2710495

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