NTAA JOURNAL 2020.6

Vol.7

寄稿論文
暗号資産の異常ジャンプ検知による分散投資
茨城大学大学院 理工学研究科教授

鈴木 智也

茨城大学 複雑データサイエンス研究室

玉城 玲奈

要旨

本稿では、新しいアセットクラスである暗号資産に対してテクニカル分析の有用性を検証した。テクニカル指標として代表的なボリンジャーバンドを参考にし、価格データではなく変化率に着目したヒストリカル・ボラティリティを算出する。このボラティリティを超える変化率を異常ジャンプとみなし、その直後の修正を見据えて逆張りポジションを取る。約 30 種の暗号資産について運用したところ概ね 6 割の勝率を得たが、個別資産の運用では収益が安定しない。そこで全暗号資産について分散投資を行うことで投資機会を拡大し、収益を安定化できることを示す。なお付録として、暗号資産のヒストリカルデータを取得する Python プログラムを示した。本稿を通じてテクニカル分析の可能性が広がれば幸いである。

1．はじめに検証し、投資対象としてどの程度魅力的なのかにテクニカル分析は相場状況の把握のみならず、投資タイミングの検出ツールとしても利用されてる 。データドリブンな手法として機械学習に類1）似するが、計算過程の透明性や可視化による表現に優れ、世界中の投資家に愛されている。主に株や FX のチャート分析に用いられてきたが、近年は暗号資産（仮想通貨）といった新しいアセットクラスが登場し、テクニカル分析の有効性が期待される。しかし未だ検証事例は多くはない。暗号資産は株や FX と異なり、24 時間年中無休で取引できる点が魅力であり、また他のアセットクラスと相関性が低いことから、リスクヘッジや安全な逃避先（Safe haven）としても注目されている

。

2-4）

さらに効率的市場仮説に関する議論も多く、様々な賛否が報告されている。そこで本研究では、

5-9）

テクニカル分析の観点から暗号資産の非効率性をついて調査する。

運用方針は逆張りとする。暗号資産は株式のようなファンダメンタルズが存在せず、FX のような国家や中央銀行も存在しない。したがって暗号資産の値動きは、他資産に比べて市場参加者の心理的要因が強く、行動経済学のアプローチが有用だと考えられる。特に横並び行動によって過剰反応が起こるならば、直ちに市場の効率性によって適正価格に引き戻されるだろう。そこでヒストリ
カル・ボラティリティに基づく異常検知によって過剰反応の検出を試みる。

ヒストリカル・ボラティリティを金融工学の枠組みで解釈するならば、直近の値動きを収集することで新しい値動きに関する確率分布を推定している。相場が定常であるならば、この分布から乖離する変動は異常と判断できる。これは情報工学
において「教師なし異常検知」に相当する。これ

日本テクニカルアナリスト協会

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Technical Analysts Journal

まで我々は株や FX に対して異常検知を行ってきたが、本研究では初めて暗号資産を分析対象

10-13）とする。

期的なトレンドの差異によるマイナス相関を確認できるが、トレンドが除去された変化率ベースでは概ねプラス相関である。つまり短期的な変化率においては互いに連動しやすいが、相関係数は必2．分析対象とする暗号資産ずしも高くはない。そこで 5 章では、分散投資の効果を検証する。

本 研 究 で 用 い る 実 デ ー タ は CryputoCompare

上の取引所の価格データを収集し、API を通じて3．ヒストリカル・ボラティリティによる異常検知

タ 分 析 に は Python（ バ ー ジ ョ ン 3.7）15）を 用 い

1 章で述べたように、本稿では横並び行動によ社 14）より取得した。同社は世界中にある 150 以

リアルタイムに価格情報を配信している。デーた。データおよび分析ツールはすべてフリーである過剰反応を検知し、その直後の修正を収益機会

Python プログラムを示す。本プログラムを用いれ突発的に変化すると考え、短期的な変化率る。なお付録にて、データ取得のために構築したとしたい。過剰反応が異常であるほど価格はに着眼する。なお短期的な異常変化であることを強ば、本稿の再現実験が可能である。

調すべく、本稿では「異常ジャンプ」と称する。

分析期間はビットコインバブルが落ち着いた2018 年夏以降とする。また分析期間に価格変動のが乏しい暗号資産は対象外とする。その結果、分まず正常状態の変化率を推定するために、直近、を収集する。

これらの平均値および標準偏差を算出し、正常状析対象の詳細を以下に示す。

態を想定した確率分布

・分析期間：2018 年 8 月 22 日～ 2019 年 11 月を推定する。

30 日（24 時間年中無休）

・観測間隔：1 時間毎

・基軸通貨：USD（米ドル）・暗号資産：ADA, BAT, BCH, BMX, BNB, BTC,   

ETH, HT, IOST, KCS, LTC, MIOTA, NEO, OKB,  

BTM, DASH, DATA, DMT, DOGE, ENJ, EOS, ETC,   がヒストリカル・ボラティリティにOMG, QTUM, TRX, WPR, XLM, XMR, XRP, ZEC,   

ここで、は「BTCUSD」のように表記するが、冗長になる

ジーにより、確率分布

ZRX（全 31 種）。基軸通貨が USD なので正式にため USD を省略する。

相当する。さらにボリンジャーバンドとのアナロを構成する主要なパーセンタイルについて次のように名付ける。

次に、暗号資産間の連動性を調べるために、全ペアの相関係数を計算する。なお取引価格をと表記し、その変化率をは時間を表し、変化率と表記する。ここでは次式で定義される。

本稿ではとし、直近 24 時間のヒストリカ

ルデータを用いて移動平均線および標準偏差線を算出する。これらを用いて変化率

図 1 に、価格および変化率について相関係数を計算した結果を示す。価格ベースでは長20知する様子を図 2 に示す。

通常のボリンジャーバンドは価格の異常を検に対して適用するが、短期の変化に対応すべく変化率

テクニカルアナリストジャーナル

2020.6NTAAJOURNAL2020.6

図 1．暗号資産ペアの相関係数（a）価格の場合、（b）変化率

図 2．変化率に着眼する点が本稿の特色であり、通常のボリンジャーバンドと異なる。またボリンジャーバンド
は順張りタイミングの検出に用いるが16）、本稿

では異常ジャンプ直後の修正を収益機会とするため、逆張りタイミングの検出に用いる。具体的なの場合の異常を検知する様子から上に抜けた時。

かつ・Close 条件：Entry の 1 時間後・売買執行：Entry でを買いを売り、Close で運用戦略を以下に示す。

・収益率：【戦略 A】上方の異常ジャンプが発生した場合【戦略 B】下方の異常ジャンプが発生した場合

・Entry 条件：変化率

が標準偏差線を下

Vol.7

・Entry 条件：変化率

日本テクニカルアナリスト協会

2020.6が標準偏差線を上
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Technical Analysts Journalから下に抜けた時。

かつ・Close 条件：Entry の 1 時間後・売買執行：Entry でで売りで買い、Close で・収益率：
本戦略を実行した様子を図 3 に示す。なお本稿

では、常に単利運用を行う。

4．運用パフォーマンス
戦略 A と戦略 B によって得られた運用パフォー

マンスを表 1 に示す。それぞれの評価項目の意味は、以下の通りである。

・投 資頻度：Entry 条件を満たす頻度を表す。概ね 0.03 なので、100 時間中 3 セットの回転売買をしている。

・総収益率：回転売買で得られた収益率を類和したもの。毎回の投資額を

図 3．逆張り戦略を実行した様子（a）戦略 A の場合、（b）戦略 B の場合
22

テクニカルアナリストジャーナル

2020.6[$] とすると、単利NTAA JOURNAL 2020.6

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表 1．各暗号資産で得られた運用パフォーマンス

運用で得られる総収益は、[$] とは概ね 1 倍を超えている。収益率も概ねプラス数

・平均収益率：回転売買で得られた収益率を平均

あえて短所を述べるならば、投資頻度が少ないなる。

値を示している。

したもの。

ことと、収益率の標準偏差が平均値に比べて大き

総収益率÷| 負けトレードの総収益率 |産における総収益率の時間推移を調べた。その結・PF（プロフィットファクター）：勝ちトレードの・PR（ペイオフレシオ）：勝ちトレードの平均収益率÷| 負けトレードの平均収益率 |・勝率：勝ちトレード回数÷全トレード回数

い。特に後者はリスクに相当するため、各暗号資果を図 4 に示す。安定した収益を得ているのは僅か一部の暗号資産であり、大半はボラタイルに上下変動するか、もしくは 1 倍未満を推移し続ける暗号資産が多い。そこで次章では、分散投資によっ

ここで、PF は投資戦略の優秀さを表し、PR は 1て投資頻度を増やし、さらに収益の安定化を図る。

す。共に 1 倍より大きいほど良い。

5．分散投資の導入度の勝率を実現している。よって異常ジャンプに基本的な運用方針は前章と同様であるが、同時刻活用するテクニカル分析の意義を確認できる。PRとにより、資産管理について新しい方針を定める。

回のトレードで期待される利益と損失の比率を表結果として、どの暗号資産においても 60% 程対する逆張り戦略は有用であり、時間履歴情報をが 1 倍以下ならば各トレードにおいて利益より損失が大きいことを意味するが、勝率が高いため PFに Entry 条件を満たす暗号資産が複数出現するこ

まず各時刻 において Entry 条件を満たす暗号資産を全てピックアップし、同時にポジションを保日本テクニカルアナリスト協会

2020.623Technical Analysts Journal

図 4．各暗号資産における総収益率の時間推移（a）上方の異常シャンプに投資した場合、（b）下方の異常シャンプに投資した場合有する。ただし前章と同様に、単利運用かつ毎回のように計算できる。ここで、上方の異常ジャン資額を等分配する。具体的には、もし時刻 に下方の異常ジャンプに投資する場合（戦略 B）はの投資額を[$] としたいため、同時 Entry 数で投プに投資する場合（戦略 A）は「」であり、種の暗号資産が Entry 条件を満たした場合、「・それぞれの投資額：こともできる。Close 条件は前章と同様に、Entry・収益率：・収益額：[$]」である。また混合戦略として、上方および下方の異常ジャンプを同時に投資対象とするの 1 時間後に全ポジションを手仕舞う。

なお現実の売買においては、取引手数料やスプレッドなどの取引コストが発生する。この取引コストは取引所によって異なるため、本稿では一般24テクニカルアナリストジャーナル

2020.6NTAA JOURNAL 2020.6に［Step 3］Entry 条件を満たす全暗号資産に対して、[%] とおく。この場合、投資額・収益率：[$] を等分配したポジションを持つ。もし Entry 条件を満たす暗号資産・収益額：が無ければ何もしない。

［Step 4］Step 1 〜 Step 3 を繰り返す。のように計算できる。

毎時刻における運用手順は以下の通りである。

［Step 1］時刻 を 1 進める。

［Step 2］保 有ポジションがあれば全て手仕舞い、収益率Vol.7を算出する。

投資パフォーマンスを表 2 に示す。分散投資による恩恵として、まず投資頻度が表 1 に比べ 10倍以上に増加している。各時刻において 1 銘柄でも Entry 条件を満たせば、満額[$] を運用できる。

取引コストを考慮しなければ、勝率も 65% 以上に向上するため、投資頻度との相乗効果により総収

表 2．分散投資で得られた運用パフォーマンス

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図 5．分散投資における総収益率の時間推移（a）上方の異常シャンプに投資した場合、（b）下方の異常シャンプに投資した場合、（c）上方および下方の異常シャンプに投資した場合
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テクニカルアナリストジャーナル

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益率を大幅に拡大できている。PR も 1 倍を超え、PF は 2 倍を超えている。

さらに取引コストを考慮すると、概ね 0.4%（40ベーシスポイント）まではプラス収益を維持できる。取引コストは取引所によって異なるため、当然ながら出来るだけ有利な取引所を選ぶ必要がある。

Vol.7＜参考文献＞

1） 日 本テクニカルアナリスト協会（2004）『日本テクニカル分析大全』日本経済新聞出版社

2） A. H. Dyhrberg (2016) “Hedging capabilitiesof bitcoin. Is it the virtual gold?” FinanceResearch Letters, Vol.16, pp.139-144

混合戦略においては、投資頻度を増やして収益

3） A. Urquhart and H. Zhang (2019) “Is Bitcoin

取引コストが 0.3% 以下ならば、最も高い収益をintraday analysis,” International Review ofを拡大できるが、取引コストの影響を受けやすい。
得ている。

a hedge or safe haven for currencies? AnFinancial Analysis, Vol.63, pp.49-57

図 5 に、分散投資における総収益率の時間推移

4） A. Kajtazi and A. More (2019) “The role

く、安定して収益を積み上げている様子を確認でcomparative global study,” Internationalを示す。図 4 に比べ、ドローダウンが非常に小さきる。したがって単一の暗号資産に注目するのではなく、分散投資も含めて本稿の運用戦略として提案する。

of bitcoin in well diversified portfolios: A

Review of Financial Analysis, Vol.61, pp.143-1575） A. Urquhart (2016) “The inefficiency ofBitcoin,” Economics Letters, Vol.148, pp.80-

6．まとめ82

本稿では、新しいアセットクラスである暗号資産に対してテクニカル分析の有用性を検証した。

暗号資産は明確なファンダメンタルズが無く、国家や中央銀行の影響も受けない。したがって、価格変動において投資家心理による影響が大きいと考え、ヒストリカル・ボラティリティに基づいて異常ジャンプを検出した。もし投資家心理により過剰反応が起こるならば、その直後の修正を見据

6） S. Nadarajah and J. Chu (2017) “On theinefficiency of Bitcoin,” Economics Letters,
Vol.150, pp.6-97） A. Bariviera (2017) “The inefficiency ofbitcoin revisited: a dynamic approach,Economics Letters,” Vol.161, pp.1-48） D. V. Tomas and A.Ibanez (2018) “Semi-strong

efficiency of Bitcoin,” Finance Research
Letters, Vol.27, pp.259-265

えて逆張りポジションを取った。本戦略を約 30 種9） A. Sensoy (2019) “The inefficiency of Bitcoin

勝率を得た。しかし銘柄毎で収益が不安定であっalternative currencies,” Finance Research

大し、収益を安定化できた。したがって暗号資産

10）山 田 雅 章， 鈴 木 智 也（2014）“Bipower

情報を活用するテクニカル分析は有意義である。

Technical Analysts Journal, Vol.1, pp.1-9の暗号資産について適用したところ、概ね 60% のたため、分散投資を導入することで投資機会を拡の運用において、投資家心理を反映した時間履歴

謝辞

暗号資産に伴う業界動向や実データの取得方法など有益な情報をご提供頂いた IU アセットマネ

revisited: A high-frequency analysis withLetters, Vol.28, pp.68-73

Variation を用いた新しいテクニカル指標，”11）小泉洋八，鈴木智也（2015）“金融市場のジャンプに対する反応を利用したテクニカル売買戦略，” Technical Analysts Journal, Vol.2,
pp.1-11

ジメント株式会社の新見明弘氏に感謝いたしま12）鈴 木智也，成松優（2015）“突発的な裁定機

補助金・基盤研究（C）（No.16K00320）の助成にTechnical Analysts Journal, Vol.2, pp.12-22

す。なお本研究の一部は、文部科学省科学研究費より行われました。

会を利用した共和分ペアトレーディング，”13）H. Gotou and T. Suzuki (2016) “Biased

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Technical Analysts JournalReactions to Abnormal Stock Prices15）Anaconda ウ ェ ブ サ イ ト，https://www.ana

Processing,Vol.20,No.4,pp.157-160

16）J. A. Bollinger（2001）『ボリンジャー・バン

Detected by Autoencoder,” Journal of Signal14）CryptoCompare ウェブサイト，https://www.
cryptocompare.com（2019/12/26 参照）

conda.com（2019/12/26 参照）
ド入門』パンローリング＜付録＞

CryptoCompare 社14）が公開している API を用いて、暗号資産の実データを取得する方法を紹介する。API の 詳 細 に つ い て は 同 社 ウ ェ ブ サ イ ト を 参 照 さ れ た し。（https://min-api.cryptocompare.com/
documentation）

以下に Python のソースコードを示す。まず必要なライブラリを読込み、データ取得用の関数 (get_data) を 定 義 す る。requests.get() 内 に て「“.../histohour”」と 記 載 す る と 時 間 足 デ ー タ を 取 得 し、「“.../histoday”」と記載すると日足データを取得できる。これらは無料で取得できる。さらに「“.../histominute”」と記載すると分足データも取得できるが、無料の範疇は直近 7 日間までとなる。

関数を定義した後、次のように関数を実行する。関数の引数として、coin には暗号資産の名称を入力する。currency には基軸とする通貨として「“USD”，“JPY”，“EUR”」のいずれかを入力する。size には取得したいデータ数を入力する。size に応じた過去から現在までのヒストリカルデータを取得できる。その後、csv 形式でデータを保存し、データの様子を画面表示している。なお Date は、データを取得する時間窓の開始時刻を意味する。

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取得したい暗号資産を変更したい場合は、次のように実行する。上記の BTC（ビットコイン）を、ETH（イーサリアム）に変更している。

基軸通貨を変えたい場合は、次のように実行する。上記の USD（米ドル）を、JPY（日本円）に変更している。

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Technical Analysts Journal⃝プロフィール

鈴木 智也

茨城大学大学院理工学研究科教授。2017 年より大和証券投資信託委託クウォンツ運用部特任主席
研 究 員、2018 年 よ り CollabWiz
代表取締役を兼務。国際テクニカ
ルアナリスト連盟検定テクニカルアナリスト（MFTA）および同連盟理事。2005 年東京理科大学大学
院理学研究科博士課程（物理学）修了後、東京電機大学工学部助手、同志社大学理工学部専任講師、茨城大学工学部准教授を経て、2016 年より現職。

玉城 玲奈

茨城大学工学部知能システム工学科 4 年．複雑データサイエンス研究室（鈴木研究室）所属．暗号資産に関する機械学習やテクニカル分析に従事．

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