会報

平成29年10月

NO.114■店頭外国為替証拠金取引の実態調査結果について………………………………

1■Results of the Actual Conditions Survey of Over-The-Counter
Retail Foreign Exchange Margin Trading…………………………………… 17■（寄稿論文）FX証拠金取引の投資戦略とパフォーマンス…………………… 39■（Contributed Paper）Investment Strategy and Performanceof FX Margin Trading… ………………………………………………………………… 49………………………… 61■Financial Futuresニュース（平成29年7月～ 9月）

店頭外国為替証拠金取引の実態調査結果について

一般社団法人

平成29年8月31日
金融先物取引業協会 調査部

はじめに
一般社団法人 金融先物取引業協会（以下「本協会」という。）では、東京外国為替市場委員会との共同調査として、毎年4月度を基準に店頭外国為替証拠金取引の取扱業者である会員を対象に、その店頭外国為替証拠金取引におけるビジネスモデル等の実態調査を行っている。
また、本協会は、本協会の会員各社における経営状態の動向調査を行うため、必要となる各種データ（本件では「モニタリングデータ」1をいう。）を本協会会員から定期的に収集している。
上記の実態調査で得られた内容をモニタリングデータを踏まえて集計及び分析を行い、以下のように、結果を取りまとめた。

第一部

2017年4月度の店頭外国為替証拠金取引に関する実態調査について

１．調査方法2017年4月30日時点で店頭外国為替証拠金取引を取扱業者である全ての会員（媒介のみの会員は除く）に対し、調査票（別添資料を参照のこと）に回答してもらう方法で行った。

２．調査対象会員数
今回の調査対象会員数は53社となっており、前回調査に比べ、調査対象会員2（以下、殊更説明及び記載しない限り、「会員」と記載）数は2社増加している。

12

 頭外国為替証拠金取引の顧客取引額は会員が金融当局に報告後、その写しを本協会に報告することとなってい店るモニタリング調査表を基に集計をした数値を使用しており、本協会が店頭FX月次速報にて公表している数値とは完全に一致するものではない点に注意されたい。
以下、殊更説明等の記載をしない限り、「調査対象会員」を「会員」と記載する。全ての店頭外国為替証拠金取引の取扱業者が「調査対象会員」であるので、「店頭外国為替証拠金取引取扱業者」が「調査対象会員」と同義であるが、記載文脈上や見易さの点から、其々使い分けをしている点につき、ご了承されたい。
─1─

図表1

調査対象会員数の推移（単位：一社（一会員））

調査年月

調査対象会員数

前年との増減2013年4月

59－42014年4月

61

2

2015年4月

56－52016年4月

51－5

2017年4月

53

2

３．集計結果【項目1】①ビジネスモデル
店頭外国為替証拠金取引の取引成立に関するフロー等に着目し、その特徴に応じてビジネスモデルとして
以下の「ビジネス分類表」に示した24形態（下記の表における組合せ番号（図表では「model No.」と記載）の総数）に分類している。
ビジネスモデル分類表
ビジネスモデル
別の組合せ番号（model No.）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

ホワイトラベル注1

価格の生成に利用する
マリー
顧客約定とカバー取引のカバー取引先数注2 （取引時間内）注3
タイミング注4
あり
単数
なし

該当せず
あり
複数
なし
あり
単数
なし
該当する
あり
複数
なし

裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前
裁量
後
前

注1：他の為替ブローカー（FX業者を含む）の管理する価格生成・約定の仕組みを利用し、自社の名称をもって顧客との取引を行う形態をいい、親会社の仕組みを利用する場合を含む。
─2─

注2：取引価格の生成に際して利用するカバーレートの発信元であるカバー取引先の数。実際にカバー取引を行うカ
バー取引先数ではない。通常時において、特定のカバー取引先1社のレートを基にして顧客との取引価格を生成する場合を「単数」、
価格生成の都度、複数のカバー先レートから選択あるいは合成した値を用いる場合を「複数」とする。
注3：日中、顧客との取引により生じる価格変動リスクに対してマリーをもってコントロールする仕組みを有している場合を「あり」、ない場合を「なし」とする。又、日中における顧客との取引全量に対して原則としてすべてカバー取引を行っている場合は「なし」とし、日中における顧客との取引の一部についてはカバー取引を行
わず、対当する他の顧客との取引による建玉を利用して価格変動リスクを減殺することがある場合は「あり」とする。
注4：平時においては、顧客取引が成立した後にカバー取引を行う場合を「後」、カバー取引が先に成立したときに限り顧客との約定を行う場合を「前」、カバー取引を行うタイミングを顧客との取引成立の前後どちらでも行うことができる場合を「裁量」とする。顧客の注文の到来前に、カバー取引を行って自己ポジションを持ち、顧客の注文に対して自己ポジションを対当させることができる場合は「裁量」とする。STPなどの仕組みによりカバー取引の成立をもって顧客との約定が成立する場合は「前」とする。ホワイトラベルの場合は、委託先業者の採用するカバー取引のタイミングをもって「裁量」「後」「前」のいずれかを選択する。緊急時の対応は考慮しなくてよい。

②ビジネスモデルの分布状況
図表2は調査対象会員各社（全53社）における第一部3.【項目1】①のビジネス分類表に示したビジネスモデル（組合せ番号（model No．）毎の採用数を示したものである。回答数の総数（延べ数）は63となっており、複数のビジネスモデル（組合せ番号（modelNo．））を採用している会員があるため、調査対象会

員の数を上回っている。
ビジネスモデル（組合せ番号（model

No．）毎の内訳をみると、組合せ番号7 ～ 9（model No.7 ～ 9）（ホワイトラベル形態ではない、複数のカバー取引先をもつ、及びマリー取引を行うという条件を満たしている
ビジネスモデル）が計23社（採用回答数に占める割合は約37％）であり、その内、組合せ番号8（model
No.8）（ホワイトラベル形態ではない、複数のカバー取引先をもつ、マリー取引を行う、及び顧客約定後にカバー取引がなされるという条件を満たしているビジネスモデル）が17社（回答数に占める割合は約27％）となっている。
図表3は、調査対象会員各社（全53社）で採用されるビジネスモデル（組合せ番号（model
数（1つ）か複数か（2つ、3つ以上）に分類し集計した結果である。

─3─No．））が単図表2

第一部3.①における各組合せ番号（model No．）毎の会員各社による採用延べ数（単位：一社（一会員））

図表3

会員各社が採用するビジネスモデルの数による会員数の内訳（単位：一社（一会員））採用するビジネスモデルが単一の会員採用するビジネスモデルが複数（2つのモデル）の会員採用するビジネスモデルが複数（3つ以上のモデル）の会員

45

7

1

③店頭外国為替証拠金取引額（顧客取引）順位と調査対象会員が採用するビジネスモデル
各調査対象会員を店頭外国為替証拠金取引における顧客取引額順に順位付けしたものを3つのグループ 3に分け、そのグループごとに図表2と同様に3.①の各組合せ番号（model No．）毎の調査対象会員各社の採用延べ数を示したものが図表4である。
内訳をみると、第一グループは組合せ番号6、7及び8（model No.6、7、8）、第二グループは組合せ番号6、8及び17（model No.6、8、17）、第三グループは組合せ番号8及び18（model No.8、18）を採用している調査
対象会員が多い結果となった。

3 調査対象会社における2017年4月度の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額を多い順に順位付けし、上位の3分の1を第一グループ（第1位～ 18位）
、次に多い3分の₁を第二グループ（第19位～ 36位）、残りの3分の₁を第3グルー
プ（第37 ～ 53位）としている。
─4─

図表4

店頭外国為替証拠金取引額（顧客取引）順位グループ別の第一部3.①の各組合せ番号（model No．）毎の調査対象会員各社の採用延べ数（単位：一社（一会員））【項目2】Prime Broker（PB⎠4制度の採用有無とその利用額①調査対象会員におけるPB制度の利用状況
図表5はPrime Broker（PB⎠制度の利用会員数、PB制度利用契約数、PB業者数及びPB制度による店頭外
国為替証拠金取引の顧客取引額を示したものである。
図表6はPrime Broker（PB）制度の利用につき新規、終了（止め）、追加及び削減の別に分け会員数を示したものである。
図表5

PB制度の利用状況及び利用額

調査年月注1

PB制度利用会員数

PB制度利用契約数（総計）

PB業者数
注2
（純計）

PB利用額
（百万円）

2013年4月

17

30

－

－

2014年4月

1630

752,764,799

2015年4月

1731

8

99,643,704

2016年4月

1531

970,309,960

2017年4月

1530

645,205,308

注1：PB業者数（純計）、PB利用額は2014年4月度の調査より開始している。（図表6及び7も同じ）
注2：各報告対象会員が契約するPB業者のうち、重複分を除いた値である。

4

Prime Broker（PB）とは、会員とカバー先銀行との取引を中継し、会員とカバー先金融機関との取引（決済）について、Give UpまたはTri-party Agreementに基づき、会員のポジションをTake Upする業者をいう。
─5─

図表6

PB制度の利用状況（新規、終了（止め）、追加及び削減の別）（単位：一社（一会員））

調査年月

PBの利用を止めた会員利用するPBを削減した会員

利用するPBを追加した会員

PBを新たに利用した会員2014年4月

2

1

3

1

2015年4月

注

0

3

2

2

2016年4月

注

3

0

3

1

0

3

2

0

2017年4月

注：当集計以外で、2015年4月及び2016年4月につき、PB制度を利用していた会員（其々 1社）が廃業をしている。

②PB業者の属性5
図表7のとおり、店頭外国為替証拠金取引の取扱業者が利用するPB業者は、2017年は7社であった。内、5社の属性は「ⅰ.東京外為市場委員会報告対象金融機関」であった。
図表7

属性別におけるPB業者の利用状況（単位：一社（一業者））

調査年月

ⅰ.東京外為市場 ⅱ.日銀報告対象 ⅲ.中銀報告対象金
左記ⅰ～ⅲ以外
金融機関
融機関（海外）委員会報告
国内業者（ⅰ.を除く）（ⅰ及びⅱを除く）
対象金融機関

左記ⅰ～ⅲ以外
海外業者

2014年4月

6

－

1

－

－

2015年4月

4

－

2

－

2

2016年4月

6

－

2

－

2

2017年4月

5

－

1

－

1

【項目3】自動売買ツール提供①自動売買ツールの顧客への提供状況
図表8は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における自動売買ツールを顧客に提供している会員数及び自動売買ツールを提供している場合、当該自動売買ツールが自社での開発、他者（自社外）
での開発または両者の併用であるかを会員数で示したものである。
図表8

自動売買ツールを提供する会員数及び当該ツール開発元の属性別推移（単位：一社（一会員））

5

提供する自動売買ツールの開発が自社、他者及び併用であるかの別

調査年月

自動売買ツールの提供をしている
会員数

自社内

他者（自社外）両者併用

2013年4月

19

1

16

2

2014年4月

21

3

16

2

2015年4月

23

4

16

3

2016年4月

25

7

15

3

2017年4月

25

8

14

3

PB業者の各属性については、第2部3．①の脚注を参照されたい。
─6─

②自動売買ツールの影響
図表9は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における調査対象全会員、各年月度の各調
査にて自動売買ツールを提供している会員及び自動売買ツールを提供していない会員に区分し集計した其々の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額を示したものである。
図表10は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における各調査にて、全て自動売買ツールを提供している会員（9社が該当）における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額及び2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における各調査にて、全て自動売買ツールを提供していない会員（20社が該当）における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額を示したものである。
図表9

店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（調査対象全会員、自動売買ツール提供有又は無の別による2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における調査毎）（単位：百万円、％）
店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額

2013年 2013年 2013年
増減比 増減比 増減比
4月度比 4月度比 4月度比
（当年/ （当年/ （当年/
（当年/ （当年/ （当年/前年） 前年） 前年）
2013年） 2013年） 2013年）
自動売買 自動売買
自動売買 自動売買調査対象 ツールを ツールを 調査対象 ツールを ツールを
全会員 提供して 提供して全会員 提供して 提供している会員 いない会員
いる会員 いない会員

調査年月

調査対象
全会員

自動売買
ツールを
提供して
いる会員

自動売買
ツールを
提供して
いない会員

2013年4月

442,119,319

74,879,925

367,239,394

2014年4月

238,252,636

35,660,526

202,592,110

53.9%

47.6%

2015年4月

453,041,189

36,697,371

416,343,818

190.2%

102.9%

2016年4月

407,399,182

98,816,141

308,583,041

89.9%

269.3%

2017年4月

319,281,362

79,001,116

240,280,246

78.4%

79.9%

図表10

－

－

－

－

－

－

55.2%

53.9%

47.6%

55.2%

205.5%

102.5%

49.0%

113.4%

74.1%

92.1%

132.0%

84.0%

77.9%

72.2%

105.5%

65.4%

店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における各調査にて、全て自動売買ツールを提供有又は無の会員別）（単位：百万円、％）
店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（A）の （B）の
2013年
2013年
4月度比
4月度比
（当年/
（当年/
2013年） 2013年）

調査年月

2013 ～ 2017年4月度時の全てにおいて自動売買ツール提供をしている
会員（計9社）…（A）

2013 ～ 2017年4月度時の全てにおいて自動売買ツール提供をしていない
会員（計20社）…（B）

（A）の
増減比
（当年/
前年）

（B）の
増減比
（当年/
前年）

2013年4月

22,614,720

302,302,011－－

100.0%

100.0%

2014年4月

8,206,670

173,758,872

36.3%

57.5%

36.3%

57.5%

2015年4月

12,715,493

330,271,362

154.9%

190.1%

56.2%

109.3%

2016年4月

12,106,641

304,607,951

95.2%

92.2%

53.5%

100.8%

2017年4月

10,623,492

234,624,095

87.7%

77.0%

47.0%

77.6%

─7─

【項目4】顧客へのAPI6提供①顧客へのAPI提供状況
図表11は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度におけるAPIを顧客に提供している会員数
等を示している。
図表11

APIを提供する会員数の推移（単位：一社（一会員））

調査年月

API提供会員数

提供止め会員数

提供開始会員数

2013年4月

5－－

2014年4月

7

0

2

2015年4月

15

0

8

2016年4月

12

3

1

2017年4月

12

2

2②API提供の影響
図表12は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における調査対象全会員、各年月度の各調査にてAPIを提供している会員及びAPIを提供していない会員に区分し集計した其々の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額を示したものである。
図表13は2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における各調査にて、全てAPIを提供している会員（4社が該当）における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額及び2013年、2014年、2015年、2016
年及び2017年の4月度における各調査にて、全て自動売買ツールを提供していない会員（34社が該当）における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額を示したものである。
図表12

店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（調査対象全会員、API提供有又は無の別による2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における調査毎）（単位：百万円、％）
店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額

調査年月

調査対象
全会員

2013年4月 442,119,319

6

増減比
（当年/
前年）

増減比
（当年/
前年）

増減比
（当年/
前年）

2013年
2013年
2013年
4月度比 4月度比 4月度比
（当年/ （当年/ （当年/2013年） 2013年） 2013年）

各調査
各調査
各調査
各調査
API提供を API提供を
年月度の 年月度の年月度の 年月度の調査対象
調査対象
している していない
API提供 API提供
API提供 API提供
全会員
全会員
会員
会員
をして をしていをして をしていいる会員 ない会員
いる会員 ない会員
50,594,975

391,524,344

－

－

－

－

－

－

2014年4月 238,252,636

24,711,589

213,541,047

53.9%

48.8%

54.5%

53.9%

48.8%

54.5%

2015年4月 453,041,189

81,606,353

371,434,836

190.2%

330.2%

173.9%

102.5%

161.3%

94.9%

2016年4月 407,399,182

91,996,657

315,402,525

89.9%

112.7%

84.9%

92.1%

181.8%

80.6%

2017年4月 319,281,362

33,756,891

285,524,471

78.4%

36.7%

90.5%

72.2%

66.7%

72.9%

 件におけるAPI（Application Programming Interface ）とは、外部のソフトウエア（おもにシステムトレーデ
本ィングシステム）とデータをやりとりするのに使用するインタフェースの仕様をいう。
─8─

図表13

店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における各調査にて、全てAPIを提供有又は無の会員別）（単位：百万円、％）
店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額（A）の （B）の
2013年
2013年
4月度比
4月度比
（当年/
（当年/
2013年） 2013年）

調査年月

2013 ～ 2017年4月度時の全てにおいてAPI提供をしている会員（計4社）…（A）

2013 ～ 2017年4月度時の全てにおいてAPI提供をしていない会員（計34社）…（B）

（A）の
増減比
（当年/
前年）

（B）の
増減比
（当年/
前年）

2013年4月

46,457,231

335,198,683－－

100.0%

2014年4月

20,488,056

184,142,666

44.1%

54.9%

44.1%

54.9%

2015年4月

41,254,377

338,819,569

201.4%

184.0%

88.8%

101.1%

2016年4月

32,039,598

310,107,387

77.7%

91.5%

69.0%

92.5%

2017年4月

24,840,463

239,512,648

77.5%

77.2%

53.5%

71.5%

100.0%【項目5】通貨オプションの状況
2013年、2014年、2015年、2016年及び2017年の4月度における、店頭外国為替証拠金取引の取扱会員における店頭通貨オプション取引（金融商品取引法の適用範囲となるものに限る。）の取扱会員数の推移は、図
表14のとおりである。
図表14

店頭外国為替証拠金取引の取扱会員における店頭通貨オプション取引の取扱会員数（単位：一社（一会員））
店頭通貨オプション取引取扱会員数

調査年月

うち個人向けBO取引取扱会員数注2013年4月

8

6

2014年4月

10

7

2015年4月

10

8

2016年4月

10

7

2017年4月

10

8

注：個人向けBOとは、本協会規則「個人向け店頭バイナリーオプション取引業務取扱規則」に規定される個人向け
通貨バイナリーオプションのことをいう。

第二部

店頭外国為替証拠金取引におけるカバー取引に関する集計及び分析

1．集計対象とするカバー取引及び会員の属性
店頭外国為替証拠金取引取扱業者である会員を業態別に集計した結果は、表1のとおりである。

─9─

表1

業態別による店頭外国為替証拠金取引取扱業者である会員数の推移（（単位：一社（一会員））

会員の属性
（業態別）

登録金融機関証券会社注1

金融先物取引専業者等注2

合計

2012年4月

3

34

27

64

2013年4月

3

30

26

59

2014年4月

5

31

25

61

2015年4月

5

30

21

56

2016年4月

5

30

16

51

2017年4月

5

29

19

53

調査年月

注1：証券会社とは、本協会の会員のうち、日本証券業協会の協会員（店頭デリバティブ取引会員及び特別会員を含まない。
）である者をいう。
注2：金融先物取引専業者等とは、登録金融機関、証券会社以外の本協会の会員（商品先物取引業者を含む。）をいう。

2．本邦の外国為替証拠金取引の外国為替市場への影響①取引の流れ
店頭外国為替証拠金取引の資金の流れには、顧客と店頭外国為替証拠金取引取扱業者の流れ（内部流通）と店頭外国為替証拠金取引取扱業者とカバー取引先業者間の流れ（外部流通）があり、店頭外国為替証拠金取引取扱業者内で外部とカバー取引を行わずに相殺されるマリー取引は内部流通として整理するものと考える。
また、日本国内で行われる外国為替証拠金取引のうち、国内取引所取引にあたる東京金融取引所のくりっく365を俯瞰すると、同取引は投資者とマーケットメイカーが相対する仕組みとなっており、店頭外国為替証拠金取引における外部流通と同じ性質を有している。
この（外国為替証拠金取引における）外部流通となる取引量（外部流通量）が増大するにつれ、カバー取
引先（及びマーケットメイカー）を通じて、外国為替市場に何らかの影響を与える可能性を有するものと考えられる。
外国為替証拠金取引の外部流通量は以下の表2のとおりとなっている。
表2

外国為替証拠金取引の外部流通量（単位：億円、％）④外国為替証
拠金取引の③くりっく365
外部流通量
内部流通量
取引額注2、3②/①（％）
総計
=①－②
＝②+③
54.8%
578,687
49,157
749,44545.8%
2,395,432
74,8062,100,566
41.4%
1,396,457
23,3581,009,427
40.1%
2,711,568
32,955
1,851,798
41.3%
2,392,604
31,728
1,713,115
39.6%
1,927,432
22,544
1,287,925

店頭外国為替証拠金取引
調査年月
2012年4月
2013年4月
2014年4月
2015年4月
2016年4月
2017年4月①顧客取引額②外部流通量（カバー取引総額）注1

1,278,975
4,421,193
2,382,526
4,530,411
4,073,991
3,192,813

700,2882,025,760
986,069
1,818,843
1,681,387
1,265,381

注1：モニタリングデータによる。なお、ヘッジ取引など他の自己取引と区分が困難な会員については、ヘッジ取引などの取引額が含まれる。
─ 10 ─

注2：東京金融取引所が公表する月間取引数量に月末清算価格を乗じた値。
注3：2017年6月30日現在のMM（マーケットメイカー）は6社（コメルツ銀行、ドイツ証券、バークレイズ銀行、ゴールドマン・サックス証券、野村證券、三菱東京UFJ銀行）②東京外国為替市場との比較
表3のとおり、外国為替証拠金取引の外部流通量総計は、東京外国為替市場におけるスポット取引額のうち、非金融機関顧客取引額（国内）を上回っている。
表3

東京外国為替市場のスポット取引と外部流通量との比較
注1

調査年月
2012年4月
2013年4月
2014年4月
2015年4月
2016年4月
2017年4月（単位：億円、％）

東京外為市場委員会サーベイ公表結果③外国為替証拠金取引の外部流通量総計③／①（％）③／②（％）②うち対非金融機関①スポット取引額
注2（表2の④に同じ）顧客の取引（国内）
1,614,486
319,237
749,44546.4%
234.8%
3,077,047
793,050
2,100,566
68.3%
264.9%
2,347,993
764,693
1,009,42743.0%
132.0%
3,263,748
1,272,232
1,851,798
56.7%
145.6%
2,638,980
588,956
1,713,11564.9%
290.9%
2,086,902
445,068
1,287,925
61.7%
289.4%

注1：表中の①及び②につき、東京外為市場委員会「「東京外国為替市場における外国為替取引高サーベイ」の結果について」中、「【参考計表】＜表1＞」に記載されているスポット取引高に、日銀が公表する各年4月末日17時
時点のドル円レート（2012年4月＝80.74円、2013年4月＝97.83円、2014年＝102.51円、2015年＝118.91円、2016
年＝108.40円、2017年＝111.29円）を乗じた値を使用。
注2：東京外為市場委員会「東京外為市場委員会における外国為替取引高サーベイ」による、対非金融機関顧客の定義に準じている。同サーベイにおいて、外国為替証拠金取引業者との取引は、対非金融機関顧客取引に計上する旨の説明がされているものの、外国為替証拠金取引業者は外国為替証拠金取引の専業業者でない限り、対非金融機関顧客以外の区分となる場合がある点につき、申し添えておくこととする。

3．店頭外国為替証拠金取引のカバー取引状況①属性別7によるカバー取引先業者及び利用状況
表4の属性別による店頭外国為替証拠金取引取扱業者が相手先として利用するカバー取引先業者数及び表4-2の（属性別による）カバー先取引業者を利用する店頭外国為替証拠金取引取扱業者の延べ数は、店頭外国為替証拠金取引取扱業者がどのような属性のカバー取引先業者とカバー取引をしているのかを示したものである。
カバー取引先業者に対する店頭外国為替証拠金取引取扱業者の利用業者数はカバー取引先業者1社（者）
当たり平均で約3.4社（者）となっている。カバー取引先業者の属性別では、東京外為市場委員会報告対象
金融機関においては1社（者）当たり平均で約6.9社（者）となっており、全体の値に比べて高い値となっている。
7 「東京外為市場委員会における外国為替取引高サーベイ」に参加（報告）する金融機関を「東京外為市場委員会

報告対象金融機関」、
3年に1度行われる日本銀行の「外国為替およびデリバティブに関する中央銀行サーベイ」（「外為・デリバティブ・サーベイ」）に協力する金融機関（ただし東京外為市場委員会報告対象金融機関を除く。）を「その他日銀報告対象金融機関」、他の国（地域）の中央銀行が行う「外為・デリバティブ・サーベイ」に協力する金融機関を「その他中銀報告対象金融機関（海外）」とし、その他のカバー先は、事業所の所在地により属性を分類している。
─ 11 ─

表4

属性別による店頭外国為替証拠金取引取扱業者が相手先として利用するカバー取引先業者数（単位：一社（一会員））
総シンガポール

オーストラリア

その他 注１

計

22
20
20
24
24
29

国

13
10
12
11
13
12

7
3
2
3
4
7

7
9
9
9
8
10

4
4
4
4
4
5

1
1
3
5
4
4

3
3
2
3
4
3

55
56
57
57
59
67

英

35
30
32
35
37
41

国

3
4
6
5
5
6

米

左記 以外のカバー取引先である業者（④及び⑤）合計

2
1
1
1
1
1

⑤海外業者合計③その他中銀報告対象金融機関（海外）（①②を除く）

20
26
25
22
22
26

1.

④国内業者

②日銀報告対象金融機関（①を除く）

15
21
18
16
16
19

調査年月注2
2012年4月
2013年4月
2014年4月
2015年4月
2016年4月
2017年4月

2.

①東京外為市場委員会
報告対象金融機関

1.

①～③の合計

カバー取引
先業者の
属性

注1：マレーシア、ニュージーランド、アイルランド、ベリーズ、キプロス、UAE。
注2：2014年4月、2015年4月及び2016年4月につき、カバー取引先業者（1業者）における属性1.内での区分を訂正している。

表4-2 （属性別による）カバー先取引業者を利用する店頭外国為替証拠金取引取扱業者の延べ数注1（単位：一社（一会員））
総シンガポール

オーストラリア

その他 注２

計

48
36
37
44
44
51

国

30
27
31
24
24
28

21
5
3
4
9
12

8
13
14
16
11
13

14
14
15
16
15
16

1
1
3
5
4
4

4
3
2
3
5
6

219
203
209
196
204
231

英

78
63
68
68
68
79

国

22
29
16
14
19
19

米

左記 以外のカバー取引先である業者（④及び⑤）合計

9
2
2
1
1
1

⑤海外業者合計③その他中銀報告対象金融機関（海外）（①②を除く）

141
140
141
128
136
152

1.

④国内業者

②日銀報告対象金融機関（①を除く）

110
109
123
113
116
132

調査年月注32012年4月
2013年4月
2014年4月
2015年4月
2016年4月
2017年4月

2.

①東京外為市場委員会
報告対象金融機関

1.

①～③の合計

カバー取引
先業者の
属性

注1：店頭外国為替証拠金取引取扱業者が利用するカバー取引先を属性別に分類し、延べ数を集計した値。
注2：マレーシア、ニュージーランド、アイルランド、ベリーズ、キプロス、UAE。
注3：2014年4月、2015年4月及び2016年4月につき、カバー取引先業者（1業者）における属性1.内での区分を訂正している。

─ 12 ─

②カバー取引先業者の属性別から見たカバー取引額
表5及び表5-2は表4及び表4-2と同様にカバー取引先業者を属性別に分け、店頭外国為替証拠金取引取扱業者とカバー取引先業者間のカバー取引額を示したものである。属性別では、東京外為市場委員会報告対象
金融機関がカバー取引額全体の47.1％を占めている。
表5のカバー取引先業者の属性にて示している①、②及び④を国内カバー取引、③及び⑤を海外カバー取引として集計した結果が以下の表6である。
表5

カバー取引先業者の属性別によるカバー取引額（単位：億円）国国

シンガポール

オーストラリア

その他 注１

312,265

021,890366,131234,011132,120

65,95331,861

29,604

3,781

918

2013年4月

872,994537,7530335,241 1,152,765

929,451

223,31418,80860,095

136,950

5,972

1,486 2,025,760

2014年4月

562,145546,098

0

16,047347,362

76,5609,942

32,667

29,775

3,089

1,084

423,923

計⑤海外業者合計

総④国内業者

334,156

英③中央銀行報告対象金融機関（海外）（①②を除く）

2012年4月

調査年月

1.

米

②日銀報告対象金融機関（①を除く）

2.

①東京外為市場委員会
報告対象金融機関

金融機関（①～③のカテゴリーに含まれる金融機関）

その他のカバー先（ 以外のもの）

1.

カバー取引
先業者の
属性

700,288
986,069

2015年4月 1,066,640 1,043,167

0

23,472752,202636,729

115,473

38,95336,862

18,156

20,976525 1,818,843

2016年4月注2

841,822789,458

052,364

839,564

750,293

89,27036,825

18,381

19,973

10,196

3,893 1,681,387

2017年4月

558,313521,352

036,960707,068

617,018

90,04938,19434,248

7,697

6,503

3,406 1,265,381

注1：マレーシア、ニュージーランド、アイルランド、ベリーズ、キプロス、UAE。
注2：カバー取引先業者（1業者）における属性1.内での区分を訂正に伴う取引額の訂正をしている。

表5-2

カバー取引先業者の属性別によるカバー取引額（各月度の総計に対する属性毎の占める割合）（単位：％）②日銀報告対象金融機関（①を除く）④国内業者⑤海外業者合計

米 国

英 国

シンガポール

オーストラリア

その他 注１

総 計

その他のカバー先（ 以外のもの）①東京外為市場委員会
報告対象金融機関2.

2012年4月

47.7%

44.6%

0.0%

3.1%

52.3%

33.4%

18.9%

9.4%

4.5%

4.2%

0.5%

0.1% 100.0%

2013年4月

43.1%

26.5%

0.0%

16.5%

56.9%

45.9%

11.0%

0.9%

3.0%

6.8%

0.3%

0.1% 100.0%

2014年4月

57.0%

55.4%

0.0%

1.6%

43.0%

35.2%

7.8%

1.0%

3.3%

3.0%

0.3%

0.1% 100.0%

2015年4月

58.6%

57.4%

0.0%

1.3%

41.4%

35.0%

6.3%

2.1%

2.0%

1.0%

1.2%

0.0% 100.0%

2016年4月

50.1%

47.0%

0.0%

3.1%

49.9%

44.6%

5.3%

2.2%

1.1%

1.2%

0.6%

0.2% 100.0%

2017年4月

44.1%

41.2%

0.0%

2.9%

55.9%

48.8%

7.1%

3.0%

2.7%

0.6%

0.5%

0.3% 100.0%

調査年月

注2

③中央銀行報告対象金融機関（海外）（①②を除く）1.

金融機関（①～③のカテゴリーに含まれる金融機関）

カバー取引
先業者の
属性

1.

注1：マレーシア、ニュージーランド、アイルランド、ベリーズ、キプロス、UAE。
注2：カバー取引先業者（1業者）における属性1.内での区分を訂正に伴う取引額の訂正をしている。
─ 13 ─

表6

カバー取引額の推移（国内、海外）（単位：億円、％）調査年月

カバー取引額（合計）2012年4月

国内カバー取引

海外カバー取引

取引額

全体比

取引額

全体比

700,288546,27678.0%

154,01022.0%

2013年4月

2,025,760

1,467,204

72.4%

558,555

27.6%

2014年4月

986,069

893,461

90.6%

92,607

9.4%

2015年4月

1,818,843

1,679,896

92.4%

138,946

7.6%

2016年4月

1,681,387

1,539,752

91.6%

141,635

8.4%

2017年4月

1,265,381

1,138,371

90.0%

127,00910.0%

注

注：カバー取引先業者（1業者）につき属性を訂正（国内から海外へ訂正）したことに伴い、各取引額と全体比を訂正している。

③店頭外国為替証拠金取引の取引額から見たカバー取引額
店頭外国為替証拠金取引の取引額（顧客取引額）と併せてカバー取引額を示すべく、各年調査月における店頭外国為替証拠金取引の取引額（顧客取引額）を店頭外国為替証拠金取引取扱業者別に順位付けし、さらにその順位毎に6つのクラス分け（例：第1 ～ 3位
表7等）を行い、集計した結果は表7 ～表10のとおりである。

店頭外国為替証拠金取引額（顧客取引額）（顧客取引額順位による各クラス別）（単位：億円）

調査年月

第1 ～ 3位

第41位～

合計

2012年4月

559,208

438,497

176,432

71,18528,1505,500

1,278,975

2013年4月

2,093,296

1,523,692

586,132

163,396

49,501

5,173

4,421,193

2014年4月

1,294,840

675,578

306,871

70,00527,0848,145

2,382,526

2015年4月

2,476,761

1,367,613

497,839

134,886

46,896

6,415

4,530,411

2016年4月

2,064,879

1,426,025

457,247

89,27134,0172,550

4,073,991

2017年4月

1,592,561

1,119,193

381,791

72,77722,921

3,566

3,192,813

表8第4 ～ 10位 第11 ～ 20位 第21 ～ 30位 第31 ～ 40位

店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額順位による各クラス別の店頭外国為替証拠金取引取扱業者におけるカバー取引額（単位：億円）

調査年月

第1 ～ 3位

第4 ～ 10位 第11 ～ 20位 第21 ～ 30位 第31 ～ 40位

2012年4月

64,558

390,440

144,234

63,2042013年4月

467,500

863,764

519,334

122,196

第41位～

合計

33,1504,699

700,288

47,995

4,969

2,025,760

2014年4月

264,476354,287

275,918

58,87824,4198,089

986,069

2015年4月

405,016

902,433

337,143

128,655

39,271

6,323

1,818,843

2016年4月

331,651

929,141

301,644

90,70325,9472,299

1,681,387

2017年4月

149,716

726,007

301,578

65,654

18,584

3,840

1,265,381

─ 14 ─

表9

カバー取引総額に対する店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額順位による各クラス別のカバー取引額の割合（単位：％）

調査年月

第1 ～ 3位

第4 ～ 10位

第11 ～ 20位

第21 ～ 30位

第31 ～ 40位

第41位～

2012年4月

9.2%

55.8%

20.6%

9.0%

4.7%

0.7%

2013年4月

23.1%

42.6%

25.6%

6.0%

2.4%

0.2%

2014年4月

26.8%

35.9%

28.0%

6.0%

2.5%

0.8%

2015年4月

22.3%

49.6%

18.5%

7.1%

2.2%

0.3%

2016年4月

19.7%

55.3%

17.9%

5.4%

1.5%

0.1%

2017年4月

11.8%

57.4%

23.8%

5.2%

1.5%

0.3%

表10

店頭外国為替証拠金取引額（表7）に対するカバー取引額（表8）の割合（店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額順位による各クラス別）（単位：％注）

調査年月

第1 ～ 3位

第4 ～ 10位

第11 ～ 20位

第21 ～ 30位

第31 ～ 40位

第41位～

2012年4月

11.5％

89.0％

81.8％

88.8％

117.8％

85.4％

2013年4月

22.3％

56.7％

88.6％

74.8％

97.0％

96.1％

2014年4月

20.4％

52.4％

89.9％

84.1％

90.2％

99.3％

2015年4月

16.4％

66.0％

67.7％

95.4％

83.7％

98.6％

2016年4月

16.1％

65.2％

66.0％

101.6％

76.3％

90.1％

2017年4月

9.4%

64.9%

79.0%

90.2%

81.1%

107.7%

注：カバー取引先業者の変更による建玉移替え及び過誤取引等の理由により、カバー取引額が店頭外国為替証拠金
取引額を上回る（100％を超える）場合もある。

まとめ（総評及び考察等）
この度の調査における、まとめ（総評及び考察等）は以下のとおりである。
店頭外国為替証拠金取引の取扱業者における店頭外国為替証拠金取引の成立に関するビジネスモデルでは、この度も店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の多い業者はカバー先を複数持ち、マリー取引を行う形
態をとっており、店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の少ない業者はホワイトラベルを採用し、カバー先は単一でマリーは行わない形態をとっている店頭外国為替証拠金取引の取扱業者が多いことが見受けられた。マリー取引の採用における有無は店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額に対するカバー取引額の割合をみても、店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の少ない業者の方がカバー取引額の割合が高いことがマリー取引の採用における有無を裏付けていると考えられる。
自動売買ツールの提供については、自動売買ツールの提供をする店頭外国為替証拠金取引の取扱業者数は前回と変わらなかったものの、過去5年の傾向として、自動売買ツールを自社開発している取扱業者が8社（2013年は1社）となり、年々増加しつつある結果となった。調査対象全業者の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額に占める自動売買ツールの提供会員の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の割合は約24.7％（2016年は約24.3%）となり、2013年度より連続して自動売買ツールの提供している会員における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の割合は約3.3%（2016年は約3%）であった。以上の点から見た場合、上記の割
─ 15 ─

合は若干ながら前年比増であったものの、会員が自動売買ツールを提供することでその会員の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引を促すような明確な効果があったという結果を昨年同様に得るに足らないと考えられる。
APIの提供については、APIを提供する店頭外国為替証拠金取引の取扱業者数は前回と変わらずであったが、調査対象全業者の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額に占めるAPIを提供する店頭外国為替証拠金取引の取扱業者における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の割合は約10.6％（2016年は約22.6%）となり、2013年度より連続してAPIを提供する店頭外国為替証拠金取引の取扱業者における店頭外国為替証拠金取引の顧客取引額の割合は約7.8%（2016年は約7.9%）であった。以上の点から見た場合、店頭外国為替証拠金取引の取扱業者がAPIを提供することでその会員の店頭外国為替証拠金取引の顧客取引を促すような明確な効果があったという結果は昨年同様に得るに足らないと考えられる。
店頭外国為替証拠金取引は、東京外国為替市場における東京外為市場委員会サーベイ公表結果で示されているスポット取引約208兆円と比べ、概して店頭外国為替証拠金取引取扱業者の取引が内包される対非金融機関顧客の取引（国内）は減少しているものの、店頭外国為替証拠金取引の外部流通量は約126兆円となっていることから、前回同様に外国為替市場に対し、一定の影響を及ぼしているものと考えられる。
属性別によるカバー取引先業者並びに利用状況及びカバー取引額を見ると「東京外為市場委員会における外国為替取引高サーベイ」に参加（報告）する金融機関が占める割合が他の属性に比べ大きいことは今回の調査でも確認されており、既にカバー取引を通じた店頭外国為替証拠金取引取扱業者と「東京外為市場委員会における外国為替取引高サーベイ」に参加（報告）する金融機関とのビジネス上の関係が継続的に構築されていることが伺える。
（FFAJ調査部：倉形）

・一般社団法人

金融先物取引業協会は本書面が提供する情報の正確性、最新性等を維持するために最大限の努力を払い作成しているが、必ずしもそれを保証するものではない。
・本書面に掲載している個々の情報（文章、図、表等全て）は、著作権の対象となり、著作権法及び国際条約により保護されていると共に、本書面の情報利用により利用者が損害をうけたとしても、一般社団法人

金融先物取引業協会はその損害に対し、いかなる責任も負わず、損害賠償をする義務はないものとする。
Copyright © The Financial Futures Association of Japan All Rights Reserved.

─ 16 ─

Note: This English translation is for reference purposes only. In the event of any discrepancy between the Japaneseoriginal and this English translation, the Japanese original shall prevail. The Financial Futures Association ofJapan assumes no responsibility for this translation or for direct, indirect or any other form of damage arisingfrom the translation.

Results of the Actual Conditions Survey of Over-The-Counter Retail
Foreign Exchange Margin Trading
August 31, 2017
Research Department, The Financial Futures Association of Japan

Introduction
The Financial Futures Association of Japan (hereinafter referred to as the “Association”), in cooperation
with the Tokyo Foreign Exchange Market Committee, conducts in every April a survey of business modeland other actual conditions of over-the-counter (OTC) retail foreign exchange (FX) margin trading
conducted by members that handle OTC retail FX margin trading.
The Association also collects from Association members various data that are necessary for examining
the management condition of each member company of the Association (hereinafter referred to as the“Monitoring Data” in this report8) on a regular basis.
The results of the survey of actual conditions mentioned above are aggregated and analyzed while taking
the Monitoring Data into account, and are summarized as follows:

8 Trading volume of over-the-counter-retail FX margin trading with customers uses a figure aggregated based on
the monitoring survey that is reported by each member to the financial regulatory authority, a copy of which is
to be submitted to the Association. Therefore, please note that the figures do not completely match thosepublicly announced by the Association on the monthly flash report on OTC FX transactions.
─ 17 ─

Part 1: Survey of Actual Conditions of Over-The-Counter Retail Foreign Exchange Margin
Trading in April 2017
1. Survey Method
We conducted the survey by distributing questionnaires (please refer to the material separately attached)
to all the members that handled OTC retail FX margin trading as of April 30, 2017 (excluding membersthat only provide intermediary services) and asking them to answer the questions on the questionnaires.

2. Number of Members Subject to the Survey
The number of members subject to the survey (unless otherwise specifically provided, hereinafter referred
to as the “Members”)9 was 53, which was up by two companies compared with the last survey.
Exhibit 1: Change in Number of Members Subject to the Survey(Unit: Company (Member))
Survey Month and Year

No. of Members Subject to theSurveyYear-on-Year Change

April 2013

59

－4

April 201461

2April 2015

56

－5April 201651

－5

April 201753

2

3. Collected Results<Item 1>
(1) Business Model
The Association focused on the flow of executing a transaction of OTC retail FX margin trading, andcategorized the flows into 24 groups indicated in the “Table of Business Model Category” below (the total
number of model numbers indicated in the table below (“model No.” on the Exhibit)) as a business model
depending on the characteristics of the flow:

9 Unless otherwise specifically explained, the “members subject to the survey” shall be referred to as the“Members” in this report. As all members that handle OTC retail FX margin trading are the “members subject
to the survey,” the meaning of the “members that handle OTC retail FX margin trading” is the same as that of
the “members subject to the survey.” However, please understand that both expressions are used in this report,
depending on the context or for making the report easier to understand.
─ 18 ─

Table of Business Model Category
Model No. of EachBusiness Model(model No.)White Label[Note 1]

No. of Firms Used
for CoverTransactions to
Formulate Prices[Note 2]Marry
(During Trading
Hours)[Note 3]

1
Yes

3
5

Discretionary
No

Discretionary

8

Yes

11

After
BeforeSeveral10

After
BeforeNot Applicable

9

After
BeforeSingle47[Note 4]Discretionary

2

6

Timing of Execution
with Customers andCover Transaction

Discretionary
No

After

12

Before13

Discretionary

14

Yes

15
17
18
19

22

Discretionary
No

After
BeforeApplicable

Discretionary

20
21

BeforeSingle

16

After

Yes

BeforeSeveral23

Discretionary
No

24

After

After
BeforeNote 1: W hite label means a transaction form where a Member executes a transaction with a customer under its
own name using a pricing/execution system managed by another foreign exchange broker (including FX
operator). This includes a case where a Member uses a system provided by its parent company.
Note 2: T his means the number of firms that provide a cover rate used for formulating the price, not the numberof firms who actually conduct cover transactions. In a normal condition, if a trading price with customers
is formulated based on the rate provided by a specific single firm that is used for cover transaction, it isdescribed as “Single,” while if the rate is selected or synthesized from those provided by several firms thatare used for cover transactions every time the price for customers is formulated, it is described as“Several.”
Note 3: D uring the daytime, if there is a system that controls the price fluctuation risk arising from transactions
with customers by using marry, it is described as “Yes,” while if there is no such system, it is described as“No.” Additionally, if cover transactions are made for all the transactions executed with customers during
the daytime in principle, it is described as “No,” while if cover transactions are not made for some of thetransactions executed with customers during the daytime, and the price fluctuation risk is offset by open
positions created by transactions with other customers that match against the original transactions, it isdescribed as “Yes.”
Note 4: I n a normal condition, if a cover transaction is made after executing a transaction with a customer, it is─ 19 ─

described as “After,” while if a transaction with a customer is executed only after a cover transaction iscompleted, it is described as “Before.” If a cover transaction can be made either before or after executing atransaction with a customer, it is described as “Discretionary.” Also, if a Member holds its own position bymaking a cover transaction before receiving a customer order and can match its own position against thecustomer’s order, it is described as “Discretionary.” If a transaction with a customer can be completed at
the same time when a cover transaction is made under a system such as STP, it is described as “Before.”
In the case of white label, “Discretionary,” “After,” or “Before” is determined depending on the timing of
cover transaction made by the outsourcing contractor. It is not necessary to consider response at the timeof emergency.

(2) Distribution of Business Models
Exhibit 2 shows the number of Members subject to the survey (53 companies in total) that adopt a certain
business model (model No.) shown in the Table of Business Model Category in Part 1, Section 3, <Item
1>-(1). The total number of responses was 63, which exceeded the total number of the Members subject
to the survey, as some Members adopted several business models (model No.).
When we look at the breakdown of each business model (model No.), 23 members (accounting for about
37% of the total responses) adopted at least one of Models No. 7 to 9 (the business model that is not awhite label form, uses several firms for cover transactions, and can conduct marry transactions), out of
which the number of Members that adopted Model No. 8 (the business model that is not a white label
form, uses several firms for cover transactions, can conduct marry transactions, and conducts a covertransaction after carrying out contract with a customer) was 17 (accounting for approximately 27% of thetotal responses).
Exhibit 3 shows the number of Members subject to the survey (53 in total) that adopted either “Single(one)” or “Several (two, or three or more)” business models (Model No.).

─ 20 ─

Exhibit 2: Total Number of Members that Adopt Each Model Number in Part 1, 3-(1)(Unit: Company (Member))

Exhibit 3: Breakdown of Members by Number of Business Models Adopted(Unit: Company (Member))
The number of Members that
adopt a single model

The number of Members that
adopt several (two) models

The number of Members that
adopt several (three or more)models4571(3) Ranking of Members Based on Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading with Customers andBusiness Models Adopted
We rank the Members subject to the survey based on the trading volume of OTC retail FX margin
trading, and categorize them into three groups.10 Exhibit 4 shows the total number of Members by each of
three groups that adopted a certain business model (Model No. show in 3-(1)) as in Exhibit 2.
When we look at the breakdown, we found that the most widely adopted models were Model No. 6, 7, and
8 for the First Group, Model No. 6, 8, and 17 for the Second Group, and Model No. 8 and 18 for the Third
Group.
10 We ranked the Members subject to the survey by the trading volume of OTC retail FX margin trading in FY
ended April 2017, and categorized the top one-third as the First Group (Rank 1st to 18th), the next one-third as
the Second Group (Rank 19th to 36th), and the remaining one-third as the Third Group (Rank 37th to 53rd).
─ 21 ─

Exhibit 4: Total Number of Members in Each of Three Groups Based on OTC Retail FX Margin Trading
Volume Ranking that Adopted a Certain Model (model No.) Shown in Part 1, 3-(1)(Unit: Company (Member))

The First Group
Members
The Second
Group Members
The Third Group
Members<Item 2> Use of Prime Broker (PB) System11 and Volume of Use(1) Change in the Use of PBs by the Members Subject to the Survey
Exhibit 5 shows the number of Members using the Prime Broker (PB) system, the number of contracts
made through the PB system, the number of PBs, and the trading volume of OTC retail FX margin
trading with customers under the PB system.
Exhibit 6 shows the number of Members by the use of the Prime Broker (PB) system in terms of Newly
started, Ceased (terminated), Increased, and Decreased:

11 Prime Broker (PB) means a broker who intermediates a transaction between the Member and a bank that isused for a cover transaction, and takes up the position of the Members based on the give-up instruction or bya tri-party agreement for the settlement between the Member and the financial institution used for the covertransaction.
─ 22 ─

Exhibit 5: Use of PB system and the Usage Amount
Survey month andyear [Note 1]

No. of Members
using the PB
SystemNo. of contracts
made throughthe PB system(total)No. of PBs(Net) [Note 2]

PB usage amount(million yen)

April 2013

17

30

－

－

April 2014

16

30

7

52,764,799

April 2015

17

31

8

99,643,704

April 2016

15

31

9

70,309,960

April 2017

15

30

6

45,205,308

Note 1: S urvey of the number of PBs (net) and the PB usage amount began in April 2014 (The same shall apply in
Exhibits 6 and 7).
Note 2: I t is the number of PBs that the Members have contracted after deducting the overlapped numbers.

Exhibit 6: Use of PB system (Newly started, Ceased (terminated), Increased, and Decreased)(Unit: Company (Member))
Survey month andyear

No. of Membersthat ceased using
PBs

April 2014

No. of Members
No. of Members
No. of Membersthat decreased the that increased the that newly started
using PBs
number of PBs used number of PBs used

2

1

3

1

April 2015

[Note]

03

22April 2016

[Note]

3

0

3

1

0

3

2

0

April 2017

Note: In addition to the figures indicated above, as of April 2015 and April 2016, one Member that used the PB
system ceased the business, respectively.

(2) Attributes of PBs12
As shown in Exhibit 7, the number of PBs used by the Members that handle OTC retail FX margin
trading was seven in 2017. Of these, the attribute of five PBs is the “i. financial institutions subject toreporting to the Tokyo Foreign Exchange Market Committee.”

12 Please refer to the footnote in Part 2, 3-(1) for each attribute of PBs.
─ 23 ─

Exhibit 7: Use of PBs by Attribute(Unit: Company (PB))
ii. F
 inancial
i. Financial
institution
institution subject
subject toto reporting toSurvey monthreporting to thethe Tokyo
and year
Bank of Japan
Foreign(excluding those
Exchange Market
categorized as i)
Committee
April 2014
April 2015
April 2016
April 2017

6
4
6
5

iii. Financial
institution subject
to reporting to acentral bank(overseas)(excluding thosecategorized as i
or ii)

Domestic
PBs otherthan i to iii

Overseas
PBs otherthan i to iii

1
2
2
1

－
－
－
－

－
2
2
1

－
－
－
－

<Item 3> Offering of Automatic Trading Tools(1) Offering of Automatic Trading Tools to Customers
Exhibit 8 shows the number of Members that offered automatic trading tools to customers in April 2013,2014, 2015, 2016, and 2017 and in the case where the automatic tool was offered, the number of Membersthat offered a tool that was internally developed, externally developed, or both.
Exhibit 8: Number of Members Offering Automatic Trading Tools and the Attributes of Developers of the Tools(Unit: Company (Member))

Survey month andyear

No. of Membersthat offeredautomatic trading
tools

April 2013
April 2014
April 2015
April 2016
April 2017

19
21
23
25
25

Whether the automatic trading tools offered were internallydeveloped, externally developed, or bothInternallydeveloped

Externallydeveloped(developed byothers)

Both

1
3
4
7
8

16
16
16
15
14

2
2
3
3
3

(2) Impact of Automatic Trading Tools
Exhibit 9 shows the trading volume of OTC retail FY margin trading with customers executed by all theMembers subject to the survey, by the Members that offered automatic trading tools, and by theMembers that did not offer automatic trading tools in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017.
Exhibit 10 shows the trading volume of OTC retail FX margin trading with customers executed by theMembers that offer automatic trading tools (nine Members) in all the surveys conducted in April 2013,2014, 2015, 2016, and 2017, and by the Members that did not offer automatic trading tools (20 Members) inall the surveys conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017.
─ 24 ─

Exhibit 9: Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading with Customer(By all the Members subject to the survey, and Members that offered/did not offer automatic
trading tools in each survey conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017)(Unit: million yen, %)Trading volume of OTC retail FX
margin trading with customers
Membersthat
SurveyMembers
offeredMonth and subject toautomaticYear
the Survey
trading
tools

Change(2017/
2016)

Change(2017/
2016)

Members
Membersthat didthat
Members
not offerofferedsubject toautomatic
automatic
the Survey
trading
trading
tools
tools

April 2013 442,119,319 74,879,925 367,239,394－－

Change(2017/
2016)

Change(2017/
2013)

Change(2017/
2013)

Change(2017/
2013)

Members
Membersthat didthat
Members
not offerofferedsubject toautomatic
automatic
the Survey
trading
trading
tools
tools

Membersthat did
not offer
automatic
trading
tools

－

－

－

－

April 2014 238,252,636 35,660,526 202,592,110

53.9%

47.6%

55.2%

53.9%

47.6%

55.2%

April 2015 453,041,189 36,697,371 416,343,818

190.2%

102.9%

205.5%

102.5%

49.0%

113.4%

April 2016 407,399,182 98,816,141 308,583,041

89.9%

269.3%

74.1%

92.1%

132.0%

84.0%

April 2017 319,281,362 79,001,116 240,280,246

78.4％

79.9%

77.9%

72.2%

105.5%

65.4%

Exhibit 10: T
 rading Volume of OTC Retail FX Margin Trading with Customers(By Members that offered or did not offer automatic trading tools in all the surveys
conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017)(Unit: million yen, %)Trading Volume of OTC Retail FX Margin
Trading with Customers
SurveyMonth andYear

Members that have not
Members that have
Changeoffered automaticoffered automaticin (A)
trading tools in all the
trading tools in all theyears from April 2013 to years from April 2013 to (2017/2016)
2017 (total of 202017 (total of nine
Members)...(B)Members)...(A)Changein (B)(2017/
2016)

Changein (A)
2017/
2013)

Changein (B)
2017/
2013)

April 2013

22,614,720

302,302,011－－

100.0%

100%

April 2014

8,206,670

173,758,872

36.3%

57.5%

36.3%

57.5%

April 2015

12,715,493

330,271,362

154.9%

190.1%

56.2%

109.3%

April 2016

12,106,641

304,607,951

95.2%

92.2%

53.5%

100.8%

April 2017

10,623,492

234,624,095

87.7%

77.0%

47.0%

77.6%

<Item 4> Offering of API13 to Customers(1) Offering of API to Customers
Exhibit 11 shows the number of Members that offered API in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017.

13 In this document, API (Application Programming Interface) means specifications of the interface that is used
to exchange data with external software (mainly a system for system trading).
─ 25 ─

Exhibit 11: Number of Members that Offered API(Unit: Company (Member))
Survey month and year

No. of Members thatoffered API

No. of Members that
stopped offering API

No. of Members thatstarted offering API

April 2013

5

－

－

April 2014

7

0

2

April 2015

15

0

8

April 2016

12

3

1

April 2017

12

2

2

(2) Impact of Application Programming Interface
Exhibit 12 shows the trading volume of OTC retail FX margin trading with customers executed by all
the Members subject to the survey, Members that offered Application Programming Interface (API), andMembers that did not offer API in each survey conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017.
Exhibit 13 shows the trading volume of OTC retail FX margin trading with customers executed by theMembers that have offered API in all the surveys conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017 (fourMembers) and by the Members that have not offered API in all the surveys conducted in April 2013, 2014,2015, 2016, and 2017 (34 Members).
Exhibit 12: Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading with Customers(By all the Members subject to the survey, and Members that offered/did not offer API
in each survey conducted in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017)(Unit: million yen, %)Trading Volume of OTC Retail FX
Margin Trading with Customers

All theSurveyMembers
Month andsubject toYearthe survey

MembersthatofferedAPI

Membersthat did
not offer
API

Change(2017/
2016)

Change(2017/
2016)

Change(2017/
2016)

All theMembers
subject tothe survey

MembersthatofferedAPI ineach
surveymonth

Membersthat did
not offer
API ineach
surveymonth

Change(2017/
2013)

Change(2017/
2013)

Change(2017/
2013)

All theMembers
subject tothe survey

MembersthatofferedAPI ineach
surveymonth

Membersthat did
not offer
API ineach
surveymonth

April 2013 442,119,319 50,594,975 391,524,344

－

－

－

－

－

－

April 2014 238,252,636 24,711,589 213,541,047

53.9%

48.8%

54.5%

53.9%

48.8%

54.5%

April 2015 453,041,189 81,606,353 371,434,836

190.2%

330.2%

173.9%

102.5%

161.3%

94.9%

April 2016 407,399,182 91,996,657 315,402,525

89.9%

112.7%

84.9%

92.1%

181.8%

80.6%

April 2017 319,281,362 33,756,891 285,524,471

78.4%

36.7%

90.5%

72.2%

66.7%

72.9%

─ 26 ─

Exhibit 13: Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading With Customers(By Members that offered/ did not offer API in all the surveys conducted in April 2013,2014, 2015, 2016, and 2017)(Unit: million yen, %)Trading Volume of OTC
Retail FX Margin Trading with Customers
SurveyMonth andYear

Members that have not Change
Members that havein (A)
offered API for all theoffered API for all the2017
years from April 2013 to years from April 2013 to/2016)
2017 (four Members)...(A) 2017 (34 Members)...(B)Changein (B)
2017/
2016)

Changein (A)
2017/
2013)

Changein (B)
2017/
2013)

April 2013

46,457,231

335,198,683

－

－

－

－

April 2014

20,488,056

184,142,666

44.1%

54.9%

44.1%

54.9%

April 2015

41,254,377

338,819,569

201.4%

184.0%

88.8%

101.1%

April 2016

32,039,598

310,107,387

77.7%

91.5%

69.0%

92.5%

April 201724,840,463

239,512,648

77.5%

77.2%

53.5%

71.5%

<Item 5> Currency Options
Exhibit 14 shows the number of Members handling OTC retail FX margin trading that also handledcurrency option trading (limited to the currency options regulated by the Financial Instruments andExchange Act) in April 2013, 2014, 2015, 2016, and 2017.
Exhibit 14: N umber of Members Handling OTC Retail FX Margin Trading that Also Handled
OTC Currency Option Trading(Unit: Company (Member))
Survey Month and Year

Number of Members that handled OTC Currency Options
No. of Members that also handled
retail BO trading [Note]

April 2013

8

6

April 201410

7

April 2015108

April 2016107

April 2017108

Note: Retail BO means currency binary options for retail customers that are defined in the “Business Conduct
Rules on Retail OTC Binary Option Trading” published by the Association.

─ 27 ─

Part 2: Aggregation and Analysis of Cover Transaction Data for Over-The-Counter Retail
Foreign Exchange Margin Trading
1. Cover Transactions Subject to Aggregation and Attributes of Members
Table 1 shows the number of Members that handled OTC retail FX margin trading by type of business.
Table 1: Number of Members Handling OTC Retail FX Margin Trading by Type of Business(Unit: Company (Member))
Attribute of Member(Business Type)

Registered
Financial
Institution

Securities
Company [Note 1]

Financial
FuturesCompany, etc.

April 2012

3

34

27

64

April 2013

3

30

26

59

April 2014

5

31

25

61

April 2015

5

30

21

56

April 2016

5

30

16

51

April 2017

5

29

19

53

SurveyMonth and Year

Total

[Note 2]

Note 1: Securities Company means a member of the Association that is also a member of the Japan Securities
Dealers Association (excluding OTC derivative members and special members).
Note 2: F inancial Futures Company, etc. means a member of the Association (including commodity futures trading
companies) other than a Registered Financial Institution and Securities Company.

2. Impact of Foreign Exchange Margin Trading in Japan on Foreign Exchange Market(1) Flow of Transactions
The flow of funds in OTC retail FX margin trading consists of the flow between a customer and a
Member that handles OTC retail FX margin trading (internal circulation) and the flow between a Memberthat handles OTC retail FX margin trading and a firm used for cover transactions (external circulation).
Marry transactions that are offset within a Member that handles OTC retail FX margin trading withoutcarrying out a cover transaction with an outside firm are categorized as internal circulation.
Furthermore, when we look at the retail FX margin trading in Japan through Tokyo Financial Exchange’s
Click365 that is regarded as a transaction in a domestic exchange, as it has a framework under which aninvestor and a market maker are matched for the transaction, we can say that it has similar
characteristics to those of the external flow of the OTC retail FX margin trading.
As the trading volume that is regarded as external circulation in retail FX margin trading (external
circulation volume) increases, it may impact the FX market through firms used for cover transactions (aswell as market makers).
─ 28 ─

Table 2 below shows the external circulation volume of retail FX margin trading.
Table 2: External Circulation Volume of Retail FX Margin Trading(Unit: 100 million yen, %)OTC Retail FX Margin Trading(2) E xternal
Circulation
Survey(1) T rading
Volume (Total
month and
Volumeamount of
year
with
cover
Customers
transactions)(2)/(1) (%)[Note 1](4) Total
External(3) Click 365
Circulation
Internal
Trading
Volume of
Circulation
VolumeRetail FX[Notes 2, 3]
Volume =Margin(1) － (2)Trading= (2) + (3)April 2012

1,278,975  700,288

54.8%  578,687

49,157  749,445

April 2013

4,421,193

2,025,760

45.8%

2,395,432

74,8062,100,566

April 2014

2,382,526  986,069

41.4%

1,396,457

23,3581,009,427

April 2015

4,530,411

1,818,843

40.1%

2,711,568

32,955

1,851,798

April 2016

4,073,991

1,681,387

41.3%

2,392,604

31,728

1,713,115

April 2017

3,192,813

1,265,381

39.6%

1,927,432

22,544

1,287,925

Note 1: B ased on the Monitoring Data. Hedge transactions and other transactions are included for members forwhich hedge transactions and other proprietary trading are difficult to distinguish from cover transactions.
Note 2: T his figure represents the monthly trading volume disclosed by the Tokyo Financial Exchange multipliedby the month-end settlement price.
Note 3: There were six MM (marker makers) as of June 30, 2017 (Commerzbank, Deutsche Securities, Barclays
Bank, Goldman Sachs Japan, Nomura Securities, and Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ).

(2) Comparison with the Tokyo Foreign Exchange Market
As shown in Table 3, the total external circulation volume of retail FX margin trading exceeds the spot
trading volume by non-financial institution customers (domestic) in the Tokyo foreign exchange market.
Table 3: Comparison between Spot Transactions in the Tokyo Foreign Exchange Market andExternal Circulation Volume(Unit: 100 million yen, %)Survey Results Announced by the Tokyo (3) Total External
Foreign Exchange Market Committee [Note 1]
Circulation
Volume of(2) Of which,
Retail FX
Survey month
Transactions with
Marginand year
Non-Financial(1) S pot Trading
Trading (TheInstitution
Volumesame as those
Customersin (4) in Table(domestic) [Note 2]2)(3)/(1) (%)(3)/(2) (%)

April 2012

1,614,486  319,237  749,445

46.4%

234.8%

April 2013

3,077,047  793,050

2,100,566

68.3%

264.9%

April 2014

2,347,993  764,693

1,009,42743.0%

132.0%

April 2015

3,263,748

1,272,232

1,851,798

56.7%

145.6%

April 2016

2,638,980  588,956

1,713,11564.9%

290.9%

April 2017

2,086,902  445,068

1,287,925

61.7％

289.4%

─ 29 ─

Note 1: Figures in (1) and (2) of the table above are calculated by multiplying the spot trading volume described in“[Reference Table] <Table 1>” in the “Survey on Foreign Exchange Transaction Volume in Tokyo Foreign
Exchange Market” published by the Tokyo Foreign Exchange Market Committee by the yen/dollar spot
rate as of 17:00 at the end of every April published by the Bank of Japan (80.74 yen in April 2012, 97.83
yen in April 2013, 102.51 in April 2014, 118.91 yen in April 2015, 108.40 yen in April 2016, and 111.29 yen in
April 2017).
Note 2: We adopt the same definition of non-financial institution customers as those on the “Survey on Foreign
Exchange Transaction Volume in Tokyo Foreign Exchange Market” published by the Tokyo Foreign
Exchange Market Committee. In the survey, it is explained that transactions with retail FX margin
trading operators should be recorded as transactions with non-financial institution customers. However, it
should be noted that such transactions can be classified into a category other than those with non-financial
institution customers if the FX margin trading operator is not a specialized FX margin trading operator.

3. Cover Transactions for Over-The-Counter Retail Foreign Exchange Margin Trading(1) Firms Used for Cover Transactions by Attribute14 and Use of Cover Transactions
The number of firms for cover transactions used by the Members handling OTC retail FX margin trading
by attribute shown in Table 4 and the total number of Members handling OTC retail FX margin tradingthat use firms for cover transactions (by attribute) shown in Table 4-2 indicate the attribute of firms used
for cover transactions with which Members that handle OTC retail FX margin trading make a covertransaction.
The number of Members handling OTC retail FX margin trading is approximately 3.4 per firm used forcover transactions. When we look at the attributes of firms used for cover transactions, the number ofMembers handling OTC retail FX margin trading is approximately 6.9 on average per financial institution
subject to reporting to the Tokyo Foreign Exchange Market Committee, which is higher than the general
average.

14 When we determine the attribute, financial institutions that participate in (report to) the “Survey on Foreign
Exchange Transaction Volume in Tokyo Foreign Exchange Market” are categorized into “Financial institutions
subject to reporting to the Tokyo Foreign Exchange Market Committee”; financial institutions that cooperatewith the “Central Bank Survey on Foreign Exchange and Derivatives (FX and Derivatives Survey)” conducted
once in three years by the Bank of Japan (excluding those categorized into the financial institutions subject toreporting to the Tokyo Foreign Exchange Market Committee) are categorized as “Financial institutions subject
to reporting to the Bank of Japan”; and financial institutions that cooperate with the “FX and Derivatives
Survey” conducted by a central bank other than in Japan are categorized into “Other financial institutions
subject to reporting to a central bank (overseas).”─ 30 ─

Table 4: Number of Firms for Cover Transactions Used by Members Handling OTC Retail FX
Margin Trading by Attribute(3) Other financial institutions subject to reporting to acentral bank (overseas) (excluding (1) and (2))(4) Domestic Operators(5) Overseas Operators Total

U.S.

U.K.

Singapore

Australia

Others [Note 1]

20

15

2

3

35

13

22

7

7

4

1

3

55

April 2013

26

21

1

4

30

10

20

3

9

4

1

3

56

April 2014

25

18

1

6

32

12

20

2

9

4

3

2

57

April 2015

22

16

1

5

35

11

24

3

9

4

5

3

57

April 2016

22

16

1

5

37

13

24

4

8

4

4

4

59

April 2017

26

19

1

6

41

12

29

7

10

5

4

3

67

Grand Total(2) Financial institutions subject to reporting to the Bankof Japan (excluding (1))

April 2012

Surveymonth andyear [Note 2]

1. Total from (1) to (3)(1) Financial institutions subject to reporting to the Tokyo
Foreign Exchange Market Committee

Attribute ofFirms Used
for CoverTransactions

2. Total of firms that are not categorized into any of the above
but are used for cover transactions (total of (4) and (5))(Unit: Company (Member))

Note 1: Malaysia, New Zealand, Ireland, Belize, Cyprus, and UAE.
Note 2: As to April 2014, April 2015, and April 2016, we corrected the attribute of one firm used for covertransactions between (1) and (3).

─ 31 ─

Table 4-2: Total Number of Members Handling OTC Retail FX Margin Trading that Use Firms
for Cover Transactions (by Attribute) [Note 1](3) Other financial institutions subject to reporting to acentral bank (overseas) (excluding (1) and (2))(4) Domestic Operators(5) Overseas Operators Total

U.K.

Singapore

Australia

Others [Note 2]

141

110

9

22

78

30

48

21

8

14

1

4

219

April 2013

140

109

2

29

63

27

36

5

13

14

1

3

203

April 2014

141

123

2

16

68

31

37

3

14

15

3

2

209

April 2015

128

113

1

14

68

24

44

4

16

16

5

3

196

April 2016

136

116

1

19

68

24

44

9

11

15

4

5

204

April 2017

152

132

1

19

79

28

51

12

13

16

4

6

231

U.S.

Grand Total(2) Financial institutions subject to reporting to the Bankof Japan (excluding (1))

April 2012

Surveymonth andyear [Note 3]

1. Total from (1) to (3)(1) Financial institutions subject to reporting to the Tokyo
Foreign Exchange Market Committee

Attribute ofFirms Used
for CoverTransactions

2. Total of firms that are not categorized into any of the above
but are used for cover transactions (total of (4) and (5))(Unit: Company (Member))

Note 1: T his is a total aggregated figure after categorizing firms for cover transactions used by Members handling
OTC retail FX margin trading by attribute.
Note 2: M alaysia, New Zealand, Ireland, Belize, Cyprus, and UAE.
Note 3: As to April 2014, April 2015, and April 2016, we corrected the attribute of one firm used for covertransactions between (1) and (3)(2) Trading Volume of Cover Transactions by Attribute of Firms Used for Cover Transactions
As in Table 4 and Table 4-2, Table 5 and Table 5-2 show the trading volume of cover transactions
executed between Members that handle OTC retail FX margin trading and firms used for covertransactions after categorizing firms used for cover transactions by attribute. When we look at the data
by attribute, financial institutions subject to reporting to the Tokyo Foreign Exchange Market Committee
accounted for 47.1% of all cover transactions.
Table 6 shows the aggregated result by categorizing data in (1), (2), and (4) of the attributes of firms used
for cover transactions as shown in Table 5 as domestic cover transactions, and data in (3) and (5) as
overseas cover transactions.

─ 32 ─

Table 5: Trading Volume of Cover Transactions by Attribute of Firms Used for Cover Transactions

Grand Total
18,808  9,942

Others [Note 1]

223,314  76,560

Australia

65,953Singapore

132,120

U.K.

(5) Overseas Operators Total  21,890   366,131 234,011

U.S.

(4) Domestic Operators

2. Other Firms Used for Cover Transactions (Other than 1.)(3) Financial institutions subject to reporting to a central
bank (overseas) (excluding (1) and (2))(2) Financial institutions subject to reporting to the Bankof Japan (excluding (1))

Surveymonth andyear(1) Financial institutions subject to reporting to the Tokyo
Foreign Exchange Market Committee

Attribute ofFirms Used
for CoverTransaction

1. Financial Institutions (financial institutions included in category(1) to (3))(Unit: 100 million yen)

31,861  29,604  3,781  918  700,288

60,095

136,950  5,972

1,486

2,025,760

32,667  29,775  3,089

1,084  986,069

April 2012  334,156   312,2650April 2013  872,994   537,753

0335,241 1,152,765 929,451

April 2014  562,145   546,098

0  16,047   423,923 347,362

April 2015

1,066,640 1,043,167

0  23,472   752,202 636,729

115,473

38,95336,862  18,156

20,976  525

1,818,843

April 2016 [Note 2]   841,822   789,458

0  52,364   839,564 750,293  89,270

36,825

18,381  19,973

10,196

3,893

1,681,387

0  36,960   707,068 617,018  90,049

38,19434,248    7,697  6,503

3,406

1,265,381

April 2017  558,313   521,352

Note 1: Malaysia, New Zealand, Ireland, Belize, Cyprus, and UAE.
Note 2: W e corrected trading volumes of (1) and (3) in line with the correction of the attribute of one firm used forcover transactions.

─ 33 ─

Table 5-2: Trading Volume of Cover Transactions by Attribute of Firms Used for CoverTransactions (As a Percentage of Grand Total in Each Month by Attribute)(5) Overseas Operators Total

U.S.

U.K.

Singapore

Australia

Others [Note 1]

47.7%

44.6%

0.0%

3.1%

52.3%

33.4%

18.9%

9.4%

4.5%

4.2%

0.5%

0.1%

100.0%

April 2013

43.1%

26.5%

0.0%

16.5%

56.9%

45.9%

11.0%

0.9%

3.0%

6.8%

0.3%

0.1%

100.0%

April 2014

57.0%

55.4%

0.0%

1.6%

43.0%

35.2%

7.8%

1.0%

3.3%

3.0%

0.3%

0.1%

100.0%

April 2015

58.6%

57.4%

0.0%

1.3%

41.4%

35.0%

6.3%

2.1%

2.0%

1.0%

1.2%

0.0%

100.0%

50.1%

47.0%

0.0%

3.1%

49.9%

44.6%

5.3%

2.2%

1.1%

1.2%

0.6%

0.2%

100.0%

44.1%

41.2%

0.0%

2.9%

55.9%

48.8%

7.1%

3.0%

2.7%

0.6%

0.5%

0.3%

100.0%

April 2016

[Note 2]

April 2017

Grand Total(4) Domestic Operators

April 2012

Surveymonth
and year

2. Other Firms Used for Cover Transactions (Other than 1.)(2) Financial institutions subject to reporting to the Bank ofJapan (excluding (1))(3) Financial institutions subject to reporting to a central
bank (overseas) (excluding (1) and (2))(1) Financial institutions subject to reporting to the Tokyo
Foreign Exchange Market Committee

Attribute ofFirms Used
for CoverTransaction

1. Financial Institutions (financial institutions included in category(1) to (3))(Unit: %)Note 1: Malaysia, New Zealand, Ireland, Belize, Cyprus, and UAE.
Note 2: W e corrected trading volumes of (1) and (3) in line with the correction of the attribute of one firm used forcover transactions.

Table 6: Change of Trading Volume of Cover Transactions (Domestic and Overseas)(Unit: 100 million yen, %)Survey monthand yearDomestic Cover Transactions
Trading Volume
of CoverTransactions Trading Volume Percentage of
Total(Total)Overseas Cover Transactions
Trading Volume

Percentage of
Total

April 2012  700,288  546,276

78.0%

154,01022.0%

April 2013

2,025,760

1,467,204

72.4%

558,555

27.6%

April 2014  986,069  893,461

90.6%  92,607

9.4%

April 2015

1,818,843

1,679,896

92.4%

138,946

7.6%

1,681,387

1,539,752

91.6%

141,635

8.4%

1,265,381

1,138,371

90.0%

127,009

10.0%

April 2016

[Note]

April 2017

Note: W e corrected the trading volume of both domestic and overseas transactions and each percentage of total inline with the correction of attribute of one firm used for cover transactions (from domestic to overseas)─ 34 ─

(3) Trading Volume of Cover Transactions Based on the Trading Volume of OTC Retail FX Margin
Trading
In order to show the trading volume of cover transactions in connection with the trading volume of OTC
retail FX margin trading (with customers), we firstly rank Members that handle OTC retail FX margin
trading by their trading volume of OTC retail FX margin trading (with customers) in each survey year
and month, and then categorize them into six groups (e.g. from the first to the third). Tables 7 to 10 show
data of OTC retail FX margin trading categorized by the above six groups.
Table 7: Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading (with Customers)(by ranking group based on the trading volume with customers)(Unit: 100 million yen)

Survey monthand year

1st to 3rdplace

4th to 10th 11th to 20th 21st to 30th 31st to 40th 41st place
place
place
place
place
and more

April 2012  559,208  438,497

176,432

April 2013

2,093,296

1,523,692

April 2014

1,294,840  675,578

April 2015

2,476,761

April 2016
April 2017

Total  71,185

28,1505,500

1,278,975

586,132

163,396

49,501

5,173

4,421,193

306,871  70,005

27,0848,145

2,382,526

1,367,613

497,839

134,886

46,896

6,415

4,530,411

2,064,879

1,426,025

457,247  89,271

34,0172,550

4,073,991

1,592,561

1,119,193

381,791  72,777

22,921

3,566

3,192,813

Table 8: Trading Volume of Cover Transactions by Members Handling OTC Retail FX Margin Trading by
Ranking Group Based on the Trading Volume of OTC Retail FX Margin Trading with Customers(Unit: 100 million yen)
Survey monthand year

1st to 3rdplace

4th to 10th 11th to 20th 21st to 30th 31st to 40th 41st place
place
place
place
place
and more

April 2012

64,558

390,440

144,234

63,20433,1504,699  700,288

April 2013

467,500

863,764

519,334

122,196

47,995

4,969

2,025,760

April 2014

264,476354,287

275,918

58,87824,4198,089  986,069

April 2015

405,016

902,433

337,143

128,655

39,271

6,323

1,818,843

April 2016

331,651

929,141

301,644

90,70325,9472,299

1,681,387

April 2017

149,716

726,007

301,578

65,654

18,584

3,840

1,265,381

Total

Table 9: Ratio of Trading Volume of Cover Transaction by Ranking Group Based on the Trading Volume
of OTC Retail FX Margin Trading to the Total Trading Volume of Cover Transactions(Unit: %)Survey monthand year

1st to 3rdplace

4th to 10thplace

11th to 20thplace

21st to 30thplace

31st to 40thplace

41st placeand more

April 2012

9.2%

55.8%

20.6%

9.0%

4.7%

0.7%

April 2013

23.1%

42.6%

25.6%

6.0%

2.4%

0.2%

April 2014

26.8%

35.9%

28.0%

6.0%

2.5%

0.8%

April 2015

22.3%

49.6%

18.5%

7.1%

2.2%

0.3%

April 2016

19.7%

55.3%

17.9%

5.4%

1.5%

0.1%

April 2017

11.8%

57.4%

23.8%

5.2%

1.5%

0.3%

─ 35 ─

Table 10: Ratio of Trading Volume of Cover Transactions (Table 8) to the Trading Volume of
OTC Retail FX Margin Trading (Table 7)(by ranking group based on the trading volume of OTC retail FX margin trading withcustomers)(Unit: % [Note])

Survey monthand year

1st to 3rdplace

4th to 10thplace

11th to 20thplace

21st to 30thplace

31st to 40thplace

41st placeand more

April 2012

11.5%

89.0%

81.8%

88.8%

117.8%

85.4%

April 2013

22.3%

56.7%

88.6%

74.8%

97.0%

96.1%

April 2014

20.4%

52.4%

89.9%

84.1%

90.2%

99.3%

April 2015

16.4%

66.0%

67.7%

95.4%

83.7%

98.6%

April 2016

16.1%

65.2%

66.0%

101.6%

76.3%

90.1%

April 2017

9.4%

64.9%

79.0%

90.2%

81.1%

107.7%

Note: It is possible that the trading volume of cover transactions may exceed the trading volume of OTC retail FX
margin trading (i.e. over 100%) due to the transfer of open positions following the change of the firm used forcover transactions or transaction errors.

─ 36 ─Conclusion (General Comments and Considerations)
The following is a conclusion (general comments and considerations) of the survey:
When we look at the business model for OTC retail FX margin trading that is executed by Members that
handle OTC retail FX margin trading, as indicated in last year’s report, we found a trend that Members
whose trading volume of OTC retail FX margin trading with customers is larger use several firms forcover transactions, and conduct marry transactions. On the other hand, Members whose trading volume
of OTC retail FX margin trading is smaller adopt a white label form, use a single firm for covertransactions, and do not conduct marry transactions. The trend of use/non-use of marry transaction
mentioned above is also supported by the ratio of trading volume of cover transactions against the trading
volume of OTC retail FX margin trading with customers; i.e., Members whose trading volume of OTC
retail FX margin trading is smaller tend to have a higher cover transaction ratio.
Although the number of OTC retail FX margin trading operators that provide automatic trading tools
remained the same as previously, over the past five years, the number of OTC retail FX margin trading
operators that have internally developed automatic trading tools has increased year by year to eight (onein 2013). The trading volume of OTC retail FX margin trading with customers executed by the Membersthat have provided automatic trading tools accounts for approximately 24.7% (24.3% in 2016) of the total
trading volume of OTC retail FX margin trading operators with customers that were subject to thesurvey. However, when we look at Members that have continuously provided automatic trading tools
since FY 2013, the ratio of their trading volume with customers to the total trading volume of OTC retail
FX margin trading with customers is approximately 3.3% (3% in FY 2016). In this regard, although theratio slightly increased year-on-year, as indicated in last year’s report, provision of automatic trading tools
has scarcely contributed to a specific increase of trading volume of OTC retail FX margin trading withcustomers executed by the Members.
When we look at API, although the number of Members that handle OTC retail FX margin trading andhave provided API has remained the same as previously, the trading volume of OTC retail FX margin
trading with customers executed by the Members that have provided API was approximately 10.6%(22.6% in FY 2016) of the total trading volume of OTC retail FX margin trading operators with customers
that were subject to the survey. The trading volume of OTC retail FX margin trading with customers
executed by Members that have continuously provided API since FY 2013 accounted for approximately
7.8% (7.9% in 2016), which suggests that, as indicated in last year’s report, provision of API has scarcely
contributed to a specific increase of trading volume of OTC retail FX margin trading with customers
executed by the Members.

─ 37 ─

When we look at the impact of OTC retail FX margin trading on the foreign exchange market comparedwith 208 trillion yen of spot trading indicated by the Tokyo Foreign Exchange Market Committee survey,
we can generally say that although there are actually some impacts supported by the decrease intransactions by non-financial institution customers (domestic) into which transactions by Members that
handle OTC retail FX margin trading seem to be categorized, the external circulation of OTC retail FX
margin trading that reached approximately 126 trillion yen gave a certain impact on the trading volumeof transactions by such non-financial institution customers (domestic), as shown in last year’s report.
As for firms used for cover transactions by attribute as well as usage and trading volume of covertransactions, this year’s survey also confirmed a trend that the ratio of financial institutions thatparticipate in (report to) the “Survey on Foreign Exchange Transaction Volume in Tokyo Foreign
Exchange Market” is higher compared with firms belonging to other attributes. This indicates that thebusiness relationship has continuously been established between Members that handle OTC retail FX
margin trading and financial institutions that participate in (report to) the “Survey on Foreign Exchange
Transaction Volume in Tokyo Foreign Exchange Market” through cover transactions.
(Written by Kurakata at Research Department of FFAJ)

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─ 38 ─

（寄稿論文）FX証拠金取引の投資戦略とパフォーマンス
―保有期間・リスクと収益率の関係―
神戸大学 教授

岩壷

健太郎

要旨
FX証拠金取引では長期投資家と短期投資家のどちらの収益率（パフォーマンス）が高いのだろうか。本
研究では保有期間やリスク（レバレッジ）など投資戦略とパフォーマンスの関係を分析した。その結果、株式投資での先行研究の結果と同様に、FX証拠金取引でも保有期間が長いほど収益率が高いことが明らかになった。保有期間が1週間以上のロング投資家の収益率が最も高く、スイング投資家、デイトレ投資家、ス
キャル投資家の順に収益率が悪化する。また、保有期間の長さに関わらず、リスクが高くなると収益が悪化する傾向が見られた。
月末に含み損を抱えない個人投資家を対象にすると、収益率の中央値は正であり、投資家の半数以上はプラスの収益を上げている。為替取引はゼロサム・ゲームなので、資産形成には寄与しないという意見が強かったが、資産形成に寄与する金融商品であることの証左といえる。

Ⅰ

はじめに

株式投資の世界では、「分散投資」と並んで「長期投資」が推奨されている。たとえば、ジェレミー・シーゲル教授（ペンシルベニア大学）は株式投資の名著 “Stocks for the long run”（1998）（邦題「シーゲル博士の長期投資のすすめ」）で、仮に1929年の大暴落直前の時期に株式を買ったとしても、投資期間20 ～ 30年の超長期でみれば、かなりのリターンになっていたことを指摘し、長期で株式を保有すれば、インフレ率や金利を上回るリターンが得られることを示している。また、個人投資家の株式投資を分析したBarber andOdean（2000）は頻繁に取引することで個人投資家の収益率が大幅に低下していることをデータから明らかにした。
ところが、近年、HFT（高頻度取引）の流行とともに、保有期間をできるだけ短くする手法が盛んになっている。HFTとは1秒に満たないミリ秒単位のような極めて短い時間の間に、コンピューターでの自動的な取引を行うシステム取引のことである。米国市場では2000年代後半以降、取引高の約50%が高頻度取引によるものとなっており、日本でも東京証券取引所がミリ秒単位での取引を可能にする取引執行システム「arrowhead」を導入したことで高頻度取引が盛んになっている。
この流行は個人投資家にも及んでおり、1日以内でポジションを閉じるデイトレよりもさらに保有期間が短いスキャルピング（数秒や数分でポジションを解消する投資手法）を行っている投資家が増えている。かつて盛んに行われた通貨間の金利差を狙ったキャリートレードは世界的な金利の低下に伴って影をひそめ、─ 39 ─

スキャルピングがFX証拠金取引のほとんどを占めている。
では、長期投資家と短期投資家のどちらの収益率（パフォーマンス）が高いのか？本稿では、FX証拠金取引の口座別取引データを使って、投資戦略とパフォーマンスの関係を明らかにする。投資戦略にはさまざ
まな側面があるので、保有期間だけでなく、リスク（レバレッジ）、時間的制約、取引する通貨ペアの数、逆指値の使用、業者ロスカットの有無、外貨買い・円売り志向という点にも注目して、それらと個人投資家の収益率との関係を分析する。

Ⅱ

データと分析方法

本稿では、金融先物取引業協会の会員FX会社から提供された顧客取引データを用いて分析を行う。サンプル期間は2015年1月から12月までの1年間である。取引データと証拠金データの2種類のデータがある。取引データは、顧客ID（個人情報保護のために変換されたもの）、性別、通貨ペア、約定日時、取引の種類（新規、仕切）、売買、注文種別（成行、指値、逆指値）、ロスカット区分（ロスカット、強制決済、ロスカット
ではない取引）、約定価格、約定数量が記録されており、証拠金データは、変換済み顧客ID、日付、預託証
拠金額、有効証拠金額、必要証拠金額、評価損益、確定損益、スワップ損益が含まれている。
1カ月ごとに1,000人の投資家をランダムにサンプリングして分析対象とする。月ごとに同じ分析を12回繰
り返すことで、異なる経済環境下でも同じ分析結果がみられるかどうかを確かめられる。ただし、以下の条件を満たす投資家の中からサンプリングしている。その条件とは①月に1回以上取引をしている投資家、②
前月末時点でポジションを保有していない投資家、③月初に預託証拠金を差し入れている投資家である。
（1） 収益率
同じ経済環境下で投資家間の収益率を比較するために、月ごとに1,000人の投資家の月間収益率を計算し、クロスセクション分析を行う。1カ月を超える取引を分析対象から外すというのは分析上の欠点ではあるが、長期の収益率の比較だと同じ経済環境という仮定から逸脱する可能性があるため、やむを得ない選択と考えている。長期だと保有期間や戦略を替える投資家もいるため、投資家間の比較が困難になるというのも理由の一つである。
月次の実現損益収益率は以下の式で表される。
日次実現損益グロスリターンt =確定損益t +スワップ損益t +預託証拠金t -1
預託証拠金t -1

ここで、ｔ はｔ 日の終わりの時点（NYクローズ）を指している。
月次実現損益収益率t =(∏日次グロスリターン -1)×100（%）
t

一方、含み損益を考慮し、実現損益ではなく、有効証拠金を基に収益率を計算した含み損益・実現損益収益率を計測することもできる。

─ 40 ─

日次含み損益・実現損益グロスリターンt =有効証拠金t -入出金t
有効証拠金t -1

ここで、入出金のデータがないため、以下の式を用いて、上記の式に代入する。
預託証拠金t=預託証拠金t-1＋確定損益t+スワップ損益t+入出金t
すると、日次含み損益・実現損益グロスリターンt=

有効証拠金t -預託証拠金t ＋預託証拠金t- 1+確定損益t +スワップ損益t
有効証拠金t-1

月次含み損益・実現損益収益率t =(∏日次グロスリターン -1)×100（%）
tが計算できる。
ここで、注意すべきは、入出金がその日の投資に使われていないと仮定されていることである。入手金の時点が分からないため、仕方のない仮定であるが、日次・含み損益・実現損益収益率が極端に高い、もしくは低い場合は後述のようにサンプルから省くことで、その影響を軽減した。
（2）保有期間
各投資家を保有期間に応じて、スキャル投資家、デイトレ投資家、スイング投資家、ロング投資家の4つに大別する。FX投資家の中にはスキャルピングを行っている投資家が多いことを鑑み、スキャルの定義を0～ 1時間というのと、0 ～ 10分という2つの定義を想定する。それに応じて、デイトレを1時間～ 1日と10分～ 1日という2パターンを考える。スイングは1日～ 1週間（5営業日）、ロングは1週間～ 1カ月とする。つまり、第1パターンではスキャル（1時間以内）、デイトレ（1日以内）、スイング（1週間以内）、ロング（1カ月以内）、
第2パターンではスキャル（10分以内）、デイトレ（1日以内）、スイング（1週間以内）、ロング（1カ月以内）と定義する。1カ月以上の取引は分析の対象外とする。
分類の仕方は以下の通りである。まず、各投資家のすべての取引を新規約定から仕切約定までの保有期間をもとにスキャル、デイトレ、スイング、ロングの4つに分類する。その上で、ある分類がその投資家の仕切約定回数の5割を超えている場合、当該分類を当該投資家の保有期間と決定する。たとえば、スキャルが6割、デイトレが2割、スイングが1割、ロングが1割の投資家はスキャル投資家となり、いずれの分類も5割未満だと分析対象から除くことにする。また、スイングが5割、ロングが5割の投資家はスイング投資家かつロング投資家となる。
（3）リスク
保有期間に次いで注目するのは、リスクと収益率の関係である。投資家の収益を確保するためにはリスク管理が欠かせない。しかし、どれほどのリスクをとるのが最適かは投資家のスキルや投資戦略によって異な
─ 41 ─

る。ここでは、リスクの代理変数としてふさわしいレバレッジを採用し、収益率の間に関係があるのかを分析する。リスクの定義として、1日の終わり（NYクローズ時）のオーバーナイトのレバレッジを計測する。
計算式は以下の通りである。
月次レバレッジ=日次オーバーナイト・レバレッジ(

必要証拠金t ×25
有効証拠金t)の月間平均（4）兼業か否か兼業トレーダーの中にはトレードに割く時間が限られていることが収益の足をひっぱっていると考える人もいるであろう。トレードの時間が限られているから保有期間を短縮してスキャルを行うという人もいれば、逆に保有期間を長くして長期投資を心がける人もいる。兼業トレーダーの収益率は専業トレーダーと比べて高いのか、あるいは低いのか。厳密に専業トレーダーと兼業トレーダーの区別をすることは困難だが、9:00-11:00および14:00-17:00の取引が1日の取引数の1割以下の投資家を兼業トレーダーと定義し、兼業トレーダーには1、その他には0とする兼業ダミーを作成する。
（5）通貨ペアの数
日本のFX投資家が取引する通貨ペアは円ドルが圧倒的に多く、円ドルのみを取引している投資家も多い。
取引する通貨ペアが多くなると、それだけ取引する際の情報量が増えるため、高いパフォーマンスを上げる
ことができる可能性もあるが、情報優位にある通貨の取引に専念した方がいいという考え方もある。ここでは、当該月に単一通貨しか取引していない投資家を1、複数の通貨を取引した投資家を0とする単一通貨ダミーを作成する。
（6）損切り対応
含み損を抱えたまま損切りしないことは収益を悪化させる大きな要因である。当該月に逆指値で約定したことのある投資家を1、その経験がない投資家を0とする逆指値ダミーを投資家ごとに作成する。
（7）ロスカット経験
FX業者によるロスカットはすべてのポジションが反対売買されてしまうため、大きな実現損失を発生させるが、それを放置しておいたならさらに損失が膨らむならば、損失を食い止めたという意味で高く評価されるべきものである。ここでは、当該月にロスカットされた投資家を1、その経験がない投資家を0とするロ
スカットダミーを作成し、ロスカット経験者の収益率が高いか低いかを検証する。
（8）外貨買い・円売り志向
日本人には外貨の買い持ち（ロング）・円の売り持ち（ショート）を構築する投資家が多い。その理由は円安信仰や売りから入ることに慣れていないことなどが考えられる。このような外貨買い・円売り志向が高い投資家はそうでない投資家よりも収益率が低いのであろうか。新規の円売りが新規の円買いよりも多い投資家を1、そうでない投資家を0とするダミーを作成して収益率との関係を分析する。

─ 42 ─

図1

2015年のドル円相場（出典）日経FQから筆者作成。

図1は2015年のドル円レートの推移を描いたものである。2013年〜 2014年の急激な円安が一服し、トレンドが容易につかめない時期をサンプル期間としている。

Ⅲ

推計結果

（1）投資家間の収益率の比較
上記の条件を満たした個人投資家1,000人を毎月サンプリングし、それらの収益率（実現損益収益率）のヒストグラムを描いたのが、図2である。その際、分布の上位5%（50人）と下位5%（50人）を排除し、極端に高い収益率と低い収益率の投資家をサンプルから省いた。各月のヒストグラムで明らかになったことは、第1に、いずれの月の分布も左右対称な分布ではなく、左（マイナス）に膨らんだ分布をしていることである。
また、各月の分布の形状は非常に似通っている。
第2の特徴はいずれの月でも分布のピークが0 〜 10%にあることである。基本統計量（表1）によると、収益率の中央値は正の値をとっている。つまり、上記のサンプリング基準を満たした投資家の半分以上はFX投資によって正の収益を上げている。これまで、FX証拠金取引で個人投資家の多くは損失を計上していると言われてきたが、月初にゼロポジションで取引を開始した投資家の過半数は正の収益を上げているという事実は、FX証拠金取引は資産形成の一助となりうることを示唆している。

─ 43 ─

図2

収益率のヒストグラム（注）横軸は月間収益率（％）
、横軸の数字は右上の目盛と対応している。

縦軸は各月の合計人数900人に占める割合（％）。

表1
MeanMedianMaximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Observations

収益率（確定損益）－2.9150.008
106.341－91.80418.313－0.4746.266
10,766

基本統計量

リスク
4.407
2.208
33.4190.0000
5.395
1.514
4.819
10,766

スキャル
0.556
1
1
0
0.497
－0.2261.051
10,766

デイトレ
0.286
0
1
0
0.452
0.948
1.899
10,766

スイング
0.084
0
1
0
0.277
3.000
10.001
10,766

ロング
0.052
0
1
0
0.222
4.039
17.314
10,766（2）保有期間と収益率の関係
表1の基本統計量によると、サンプル期間の1年間を通じた保有期間別のシェアはスキャル投資家が55.6%、
デイトレ投資家が28.6%、スイング投資家が8.4%、ロング投資家が5.2%である。次に、月ごとに、月間収益率を投資家ごとに振り分けられた保有期間ダミーに回帰して、保有期間と収益率の関係を分析する。推計式
は以下の通り。
Returni = α+β1Scalperi+β2 Daytraderi+β3 Swingtraderi+β4 Longtraderi+εi
α はどの分類にも属さない投資家の平均的な収益率を表し、 β はある投資期間に属する投資家の平均的な収益率と α との差を表している。表2では投資期間に属する投資家の平均的な収益率（ α と β の和）を示した。
─ 44 ─

表2の上表は実現損益収益率の回帰分析結果であり、下表は含み損益・実現損益収益率の回帰分析結果を表している。また、左表はスキャルの定義を1時間以内とした第1パターンの分類、右表はスキャルを10分以内とした第2パターンの分類を用いた推計結果を表している。
表2から分かることは、年間を通じてスキャル投資家の収益率が著しく低く、すべての月で収益率がマイナスになっている。一方でスイング投資家やロング投資家ではプラスの収益率になる月が増え、ロング投資家ではプラスで統計的に有意な月も出ている（表2の注を参照）。
年全体の推計式では、ロング投資家でさえも収益率はマイナスで有意となっており、マイナスの度合いはスイング、デイトレ、スキャルになるほど大きくなる。前節の「過半数の投資家が正の収益を上げている」という内容と矛盾する結果かのように見えるが、前節は投資家の収益率の中央値が正であり、回帰分析の結果はその平均値が負ということであるので矛盾していない。
表2

保有期間と収益率の関係

月間収益率（実現損益）
2015年

スキャル デイトレ スイング（～60分）
1月-3.46 ＊
2.16
-3.34
2月
-3.91
1.54
2.16
3月
-4.59 ＊
-1.49
-3.35
4月
-3.38
1.15
1.05
5月
-5.41
-2.52
-0.40
6月
-4.19
1.24 ＊-0.46
7月-3.64 ＊
0.08
-0.65
8月
-8.52
-6.90
-10.489月-4.60 ＊
4.64
5.26
10月
-4.24
-2.31
-1.94
11月
-4.30
-1.42
-0.80
12月
-5.25 ＊
-3.83
0.19
年全体
-4.76 ＊
-0.77 ＊
-1.39 ＊
（月ダミー入り）

月間収益率
スキャル デイトレ スイング
（実現＋含み損益） （～60分）
2015年
1月 -13.24-10.03
-9.91
2月
-9.14
-2.73 ＊
0.52 ＊
3月 -13.44 ＊
-7.39
-5.19
4月 -12.58 ＊
-2.67
-4.44
5月 -15.40-11.67 ＊-6.15 ＊
6月 -12.67-3.67 ＊
-3.81 ＊
7月 -13.13 ＊
-5.40
-0.35
8月 -16.20-10.38-14.079月 -11.89 ＊
-0.60
0.58
10月 -11.77
-6.49
-6.86
11月 -11.29
-5.18
-8.84
12月 -12.94
-8.84
-8.64
年全体 -12.67 ＊-6.13 ＊
-5.64 ＊
（月ダミー入り）

ロング
0.52
0.79
-3.36
2.99
-1.76
1.80 ＊
5.30 ＊-12.19-0.25
2.55 ＊
3.19
1.48-0.10 ＊

月間収益率
（実現損益）
2015年

ロング

スキャル デイトレ スイング（～10分）
1月
-3.59
0.29
-3.81
2月
-4.42
-0.74
2.26 ＊
3月-5.04 ＊
-2.58
-3.26
4月
-3.31
-1.14
1.25
5月
-4.95
-4.00
-0.63
6月
-4.01
-1.71
0.05
7月
-4.87 ＊
-0.92
-1.11
8月
-9.96
-7.33
-9.43
9月
-5.36 ＊
0.42
5.67
10月
-3.36
-3.92
-1.40
11月
-4.38
-2.53
-1.44
12月
-5.55 ＊
-4.17
0.23
年全体
-5.07 ＊
-2.49 ＊
-1.32 ＊
（月ダミー入り）

月間収益率
スキャル デイトレ スイング
（実現＋含み損益） （～10分）
-8.79
2015年
1月 -12.17-11.93-9.46-0.94 ＊
2月
-9.62
-5.71
0.97 ＊-8.55
3月 -14.96 ＊
-9.27
-5.01
1.61 ＊
4月 -12.99 ＊
-7.38
-4.07
-13.785月 -12.85-15.31-5.69 ＊
-1.74 ＊
6月 -13.22-8.31-2.54 ＊
2.43
7月 -13.94 ＊
-8.71
-0.69
-15.288月 -16.47 ＊ -13.55-12.10
1.17
9月 -11.76
-6.57
1.17
0.18 ＊
10月 -10.96
-9.75
-6.36
1.58 ＊
11月
-9.92
-8.62
-8.85
-5.32
12月 -12.77-10.73-8.72-4.08 ＊
年全体 -12.53 ＊-9.47 ＊
-5.13 ＊
（月ダミー入り）

ロング
-0.20
0.75
-3.32
3.59
-2.07
2.37 ＊
4.95 ＊-11.21-0.21
3.14 ＊
2.47 ＊
1.55-0.05 ＊

ロング
-8.54
-0.66 ＊
-8.44
2.81 ＊-13.12-0.30 ＊
2.31 ＊-13.501.04
0.85 ＊
1.46 ＊-5.29-3.59 ＊

（注）＊は5%の有意水準で係数が0から統計的に乖離していることを示している。5％有意とは20回のうち19回は得られた結果が正しいという統計的水準。年全体の推計では月次ダミーも説明変数に入れているが、それらの係数は表から省いている。

─ 45 ─

図３

保有期間別の収益率のヒストグラム（注）横軸は月間収益率（％）
、縦軸は人数。

各投資期間別のヒストグラムが図3である。4分類の分布を比較すると、いずれも単峰系の分布であるが、ロングが左右対称の分布になっているのに対し、スキャルやデイトレでは左に偏った分布になっており、収益率の平均を引き下げていることがうかがえる。
（3）投資戦略と収益性の関係
次に、保有期間以外の要因と収益率の関係を分析する。推計式は以下の通りである。
Returni = α+β1 Riski+β2 Kengyoi+β3 Unitcurrencyi+β4 Stoplossi+β5 Losscuti+β6 Buyjpyi+εi
表3には β 1 ～ β 6の係数とその統計的有意性を示した。これによると、単一通貨を取引する投資家の収益は高いが、高レバレッジ、逆指値による約定、ロスカット経験、円売りダミーは収益を低下させることが確認できる。リスクは一般的に収益と損失の双方を大きくするが、両者は対称的ではなく収益よりも損失を増やす傾向にある。逆指値は損失を限定するために推奨されるものなので、収益率の高い投資家は逆指値が約定する前に損切りをしているものと考えられる。円売りダミーは投資経験が浅い人ほど外貨買い・円売り傾向にあるので、投資経験やスキルと相関が高いと考えられる。兼業・専業の収益率に統計的な違いはない。

─ 46 ─

表3

投資戦略と収益性の関係
月間収益率（実現損益）-0.17 ＊
-0.17
1.89 ＊-6.95 ＊
-17.49 ＊-2.70 ＊

リスク（レバ倍率）
兼業ダミー
単一通貨ダミー
逆指値ダミー
ロスカットダミー
円売りダミー

月間収益率（実現＋含み損益）-1.13 ＊
0.06
4.41 ＊-6.79 ＊
-13.95 ＊-3.80 ＊

（注）＊は5%の有意水準で係数が0から統計的に乖離していることを示している。月次ダミーも説明変数に入れているが、それらの係数は表から省いている。

（4）保有期間・リスクと収益率の関係
前節の分析により、リスクが高くなると収益率が低下することが明らかになったが、その傾向は保有期間が異なっても同じことが言えるのだろうか？そこで、各保有期間ダミーとリスクの交差項を変数に入れる以下の回帰式を推計する。
Returni= α0+(α1+β1×Riski)Scalperi+(α2+β2×Riski)Daytraderi+(α3+β3×Riski)Swingtraderi+(α4+β4×Riski)Longtraderi+εi
表4によると、実現損益収益率を被説明変数とする回帰式の交差項の係数（ β 1 ～ β 4）はいずれも－0.31～－0.36の間の近い値をとっており、保有期間の異なる投資家であってもリスクの度合いが収益率に与える影響は似ていることがうかがえる。一方、含み損益を考慮した収益率の場合は、ロング投資家がリスクを高めたとしてもその他の投資家に比べてそれほど収益率を悪化させないという結果になった。
表4

スキャル（ α 1）
スキャル×リスク（ β 1）
デイトレ（ α 2）
デイトレ×リスク（ β 2）
スイング（ α 3）
スイング×リスク（ β 3）ロング（ α 4）
ロング×リスク（ β 4）

保有期間・リスクと収益率の関係
月間収益率（実現損益）-1.62 ＊
-0.33 ＊
2.59 ＊-0.36 ＊
1.87 ＊-0.33 ＊
3.58 ＊-0.31 ＊

月間収益率
（実現＋含み損益）
1.85 ＊-1.40 ＊
7.82 ＊-1.17 ＊
8.25 ＊-1.19 ＊
8.98 ＊-0.67 ＊

（注）＊は5%の有意水準で係数が0から統計的に乖離していることを示している。月次ダミーも説明変数に入れているが、それらの係数は表から省いている。

Ⅳ

結語

本稿では、FX証拠金取引の口座別売買データを用いて、投資戦略とパフォーマンスの関係を分析した。
─ 47 ─

特に注目したのは、保有期間およびリスクと収益率の関係である。保有期間が1週間以上のロング投資家の収益率が最も高く、スイング投資家、デイトレ投資家、スキャル投資家の順に収益率が悪化する。また、保有期間の長さに関わらす、リスクが高くなると収益が悪化する傾向が見られた。
ただし、今回の分析では投資家が自らの意思で保有期間を選択していることを考慮していない。すなわち、
ロング投資家がスキャル投資家よりも収益率が高いとはいえるが、どの投資家でも保有期間を長くすると収益が上がるとはこの分析からはいえない。保有期間と収益率の因果関係を明らかにするには、なぜ各投資家
がそのような保有期間を選ぶのかを分析する必要がある。
個人投資家の収益率は平均すると負であるが、収益率の中央値は正であり、投資家の半数以上はプラスの収益を上げている。為替取引はゼロサム・ゲームなので、資産形成には寄与しないという意見が強かったが、資産形成に寄与する金融商品であることの証左といえる。
参考文献
Abbey, B. S., Doukas, J. A., 2015, “Do individual currency traders make money?” Journal of International

Money and Finance , 56, 158-177.
Barber, B. M., Odean, T., 2000, “Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment
performance of individual investors” Journal of Finance , 55, 774-805.
Barber, B. M., Lee, Y-T., Liu, Y-J., Odean, T., 2014, “The cross-section of speculator skill: Evidence from day
trading” Journal of Financial Markets , 18, 1-24.
Siegel, J., 1998, “Stocks for the long run” McGrow-Hill , 2nd edition.
（日本語版は「シーゲル博士の長期投資のすすめ」1999年、日本短波放送）

─ 48 ─

(Contributed Paper)

Investment Strategy and Performance of FX Margin Trading—Relationship between Holding Period/Risk and Profitability
Kentaro Iwatsubo,
Professor
Faculty of Economics
Kobe University, Japan

Abstract
Which generates higher profitability between long-term investment and short-term investment in foreignexchange margin trading? In this study, we analyze the relationship between various investment
strategies with different holding periods and risks (leverage), and their performance. We find that theresult is the same as that of previous studies on stock investment: The longer the holding period, thehigher the performance in the FX margin trading. The highest performance is achieved by long-term
investors whose holding period is one week or longer, followed by swing investors, day traders, andscalpers. Additionally, regardless of the holding period, we find a tendency that the higher the risk, theworse the performance.
Although the average profitability of retail investors is negative, the median of profitability is positive,
which means that more than half of investors achieve a positive performance. Many people regard that, as
FX trading is a zero-sum game, foreign exchange transactions do not contribute to asset formation.
However, the result on this paper indicates that FX trading is a financial product that can contribute toasset formation.

I. Introduction
In the world of stock investment, “Long-term investment” is recommended, along with “Diversified
investment.” For example, Professor Jeremy Siegel in Wharton School of Business, the University ofPennsylvania, pointed out in his widely acclaimed book on stock investment entitled “Stocks for the LongRun (1998)” that if you had bought stocks even immediately before the Wall Street Crash of 1929, you
could still gain a significant return in an extremely long-term investment such as 20 to 30 years. Thismeans that if you hold stocks over a long period, you can achieve a return that exceeds the inflation rateand interest rates. Barber and Odean (2000) also show that frequent trading by retail investors
─ 49 ─

significantly deteriorates their performance.
However, recently, following the boom of High-Frequency trading (“HFT”), there is a tendency to adopt a
method that seeks to minimize a holding period to as short a time as possible. HFT is an automatedsystem trading using a computer during an extremely short period of less than one second (millisecond).
In the U.S. market, since the late 2000s, approximately 50% of trading volume has been generated by HFT
trading. In Japan, the Tokyo Stock Exchange introduced a transaction execution system “arrowhead” that
led to an increase in HFT trading.
The same trend is also seen among retail investors, and the scalpers are increasing, who close theirpositions in a shorter period (investors use the trading method to close a position within a few seconds ora few minutes), as contrasted to day traders who close a position within a day. In FX margin trading, thecarry trade that seeks the difference of interest rates among various currencies has become unpopular,
due to lowering interest rates globally. On the other hand, scalping enjoys popularity and accounts for the
majority of FX margin trading.
Then, which generates higher profitability, long-term investment or short-term investment? In this paper,
we analyze the relationship between investment strategies and profitability using individuals’ trading data
in FX margin trading. As investment strategies have many aspects, we also focus on factors such as risk
(leverage), time restriction, the number of currency pairs for trading, use of stop-limit order, whether losscut is executed by an FX firm, and tendency of buying foreign currency and selling yen, and analyze therelationships between the profitability of retail investors and these factors in addition to the holding
period.

II. Data and Methodology
The analysis in this paper is conducted using the transaction data of customers obtained from FX firms
who are members of the Financial Futures Association of Japan (FFAJ). The sampling period is one year
from January to December 2015. Two types of data are obtained: trading data and margin data. Trading
data contains customer IDs (personal data encoded for the protection of personal information), gender,
currency pairs, execution date and time, trade types (open and close position), sale or purchase, type oforder (market order, limit order, or stop-limit order), loss-cutting types (intraday loss-cut, compulsory
settlement, or ordinary), execution prices, and execution volumes. The margin data contains encodedcustomer IDs, dates, initial margin, equity amount, margin requirements, valuation profit and loss, realized
profit and loss, and swap profit and loss.
The analysis is conducted on 1,000 randomly-sampled investors every month. We check whether the same
─ 50 ─

result can be obtained under different economic conditions by repeating the same analysis 12 times on amonthly basis. However, only investors who fulfill the following conditions are subject to the sampling:
those (i) who trade at least once a month, (ii) who do not have a position as of the end of the precedentmonth, and (iii) who deposit margin at the beginning of the month.
(1) Profitability
For comparing the profitability among investors under the same economic conditions, we calculate themonthly profitability of 1,000 investors every month and conduct cross-sectional analysis. Although a weak
point of this analysis is exclusion of trading whose holding period exceeds one month, this is unavoidable
due to the possibility that, if we include trading whose holding period is long (more than one month), wewould fail to fulfill another assumption, “Under the same economic conditions.” Another reason is that, as
investors may change their holding period and strategy if the holding period is getting longer, it would be
difficult to compare among investors.
Monthly profitability of realized gains/losses is calculated by the following formula:
Daily Gross Return of Realized Gains/Lossest=

Realized Gains/Lossest +Swap Gains/Lossest +Initial Margint -1
Initial Margint -1

Here, t means the end of day t (New York closing).
Monthly Profitability of Realized Gains/Lossest =(∏Daily Gross Return -1)×100(%)
t

On the other hand, in consideration of unrealized gains and losses, we can measure not only the
profitability of realized gains and losses, but the profitability of unrealized gains and losses and realized
gains and losses for which the profitability is calculated based on the equity amount.
Daily Gross Return of Unrealized Gains/Losses and Realized Gains/Lossest=

Equity Amountt - Deposit/Withdrawalt
Equity Amountt -1

As we do not have data on deposits and withdrawals, for the above formula we substitute the dataobtained through the following formula.
Initial Margint =Initial Margint -1+Realized Gains/Lossest +Swap Gains/Lossest+Deposit and Withdrawalt
─ 51 ─

Then, we can calculate
Daily Gross Return of Unrealized Gains/Losses and Realized Gains/Lossest=

Equity Amountt -Initial Margint +Initial Margint -1+Realized Gains/Lossest +Swap Gains/Lossest
Equity Amountt -1

Monthly Profitability of Unrealized Gains/Losses and Realized Gains/Lossest=(∏Daily Gross Return -1)×100(%)t(2) Holding Period
The investors are classified into Scalpers, Day Traders, Swing Investors, and Long-Term Investors,
depending on the holding period. Given that many FX margin investors conduct scalping, we prepare two
definitions on scalping: zero to one hour, and zero to 10 minutes. Similarly, we set two patterns for day
trading: one hour to one day, and 10 minutes to one day. Swing trading is defined as one day to one week
(five business days), and long-term trading is defined as one week to one month. This means that in
Pattern #1, we define as follows: Scalping (within one hour), Day Trading (within one day), Swing (within
one week), and Long-Term (within one month). In Pattern #2, we define as follows: Scalping (within 10
minutes), Day Trading (within one day), Swing (within one week), and Long-Term (within one month).
Trading whose holding period exceeds one month is excluded from the analysis.
We classify the investors is as follows: Firstly, we classify all positions for each investor into Scalping, Day
Trading, Swing, and Long based on the holding period from opening to closing a position. Then, if aninvestor holds a certain type of position in more than half of position-closing trades, such position type isconsidered the holding period of the investor. For example, if scalping is 60%, day trading is 20%, swing is10%, and long is 10%, the investor is classified as a Scalper. If no type of trading accounts for 50% or
higher, the investor is excluded from the analysis. If swing is 50% and long is 50%, the investor is classified
as a Swing and Long-Term Investor.
(3) Risk
The second point we focus on is the relationship between risk and profitability. In order to achieve good
profitability, investors need to manage risk. However, the optimal level of risk an investor should takedepends on his/her skill level and investment strategy. In this paper, we adopt a leverage that seems
appropriate to use as a proxy for risk, and analyze whether there is any relationship between risk andprofitability. Risk is defined as the overnight leverage at the closing of the day (New York closing). The
calculation formula is as follows:─ 52 ─Monthly Leverage =Monthly Average of Daily Overnight Leverage (Margin Requirementt ×25
Equity Amountt)(4) Part-time or Professional
Some part-time traders think that their performance is sluggish partly due to their limited trading time.
Some traders shorten the holding period and conduct scalping due to their limited trading time. Contrarily,
other traders try to conduct long-term investment and maintain their holding period longer. Is the
profitability of part-time traders higher or lower than that of professional traders? Although it is difficult
to strictly categorize traders into part-time or professional, we define part-time traders as those whosetransactions conducted during 9:00 to 11:00 and 14:00 to 17:00 account for 10% or less of their entire
trading volume, and create a part-time dummy variable that is set at “1” if the investor is a part-timetrader and “0” otherwise.
(5) Number of Currency Pairs
The currency pairs Japanese FX investors trade are almost all USD/JPY, and many investors only handle
USD/JPY trading. The larger the number of currency pairs, the more information is required for trading.
While an investor may achieve a better performance thanks to much information, some say that it isbetter to focus on trading of currency pairs of which they have an informational advantage. In this paper,
we create a dummy variable for a single currency trader that is set at “1” and at “0” if the investor
handles multiple currency pairs in a month.
(6) Stop Loss
If an investor has unrealized losses but does not conduct stop-loss transactions, the performance may
deteriorate significantly. We create a dummy variable for stop-limit order that is set at “1” if the investor
has executed a transaction with a stop-limit order in a month, and at “0” otherwise.
(7) Loss-Cut Experience
When an FX firm conducts a loss-cut transaction, it executes offsetting transactions to settle all open
positions of an investor, resulting in a huge amount of losses. However, if such positions are left, a further
loss may be generated. In this regard, the loss-cut system should be highly evaluated in that it can curb
the investor’s losses. In this paper, we create a dummy variable for loss-cutting that is set at “1” if theinvestor has experienced loss-cut transactions in a month, and at “0” otherwise.
(8) Tendency of Purchasing Foreign Currency/ Selling Yen
There are many Japanese investors who construct a long position of foreign currency and a short positionof yen. The reason for the above tendency is the belief in the yen’s depreciation among investors and thatJapanese investors are not familiar with opening a position with sale. We assess whether investors who─ 53 ─

tend to buy foreign currency/sell yen have poor performance compared with other type of investors. We
create a dummy variable for this tendency that is set at “1” if investors open more yen-short positions
than yen-long positions, and at “0” otherwise.
Figure 1: Yen-US Dollar Exchange Rate in 2015

(Source) Prepared by the author based on Nikkei FQ.

Figure 1 shows the historical movement of the USD/Yen exchange rate in 2015. We sample a period
where a trend was unclear after stopping the yen’s significant depreciation from 2013 to 2014.

III. Estimation Result(1) Comparison of profitability among investors
We sample 1,000 retail investors who fulfill the conditions mentioned above every month and draw ahistogram of their profitability (profitability of realized gains/losses) in Figure 2. We exclude the best 5%(50 investors) and the worst 5% (50 investors), in order to obtain a stable distribution by eliminating
investors with extremely high or low performance from the samples. The histogram of profitability ineach month indicates that the distribution of any month is not symmetrical but has a bias toward the left
(negative) side, and that the shape of distribution of each month is very similar.
Another characteristic is that the peak of the distribution is 0-10% in any month. According to the basic
statistics (Table 1), the median of profitability is positive, which means that more than half of the investors
who fulfill the sampling criteria achieved a positive performance in FX investment. It is said that manyretail investors suffer losses from FX margin trading, but the majority of investors who start trading withzero position at the start of the month can achieve a positive performance. This suggests that FX margin
trading can contribute to asset formation.

─ 54 ─

Figure 2: Histogram of Profitability

Jan.
Feb.
Mar.
Apr.
May.
Jun.
Jul.
Aug.
Sep.
Oct.
Nov.
Dec.

Note: The horizontal axis is monthly profitability and the numbers under the horizontal axis correspond to thescale marks located to the upper-right of each number.
The vertical axis is percentage to the total (900 investors) in each month, after excluding the top and bottom
5 percent.

Table 1: Basic Statistics

Mean
MedianMaximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
Observations

Profitability(locked gains and losses)－2.9150.008
106.341－91.80418.313－0.4746.266
10,766

Risk

Scalpers

4.407
2.208
33.4190.0000
5.395
1.514
4.819
10,766

0.556
1
1
0
0.497
－0.2261.051
10,766Day
Traders
0.286
0
1
0
0.452
0.948
1.899
10,766

Swing
Investors
0.084
0
1
0
0.277
3.000
10.001
10,766Long-Term
Investors
0.052
0
1
0
0.222
4.039
17.314
10,766(2) Relationship between holding period and profitability
According to the basic statistics in Table 1, the shares of the types of investors based on the holding
period during the full one-year sampling period are: 55.6% for Scalpers, 28.6% for Day Traders, 8.4% for
Swing Investors, and 5.2% for Long-Term Investors. Then, we conduct regression analysis for monthly
profitability with the dummy variable for holding period that is allocated to each investor, and analyze therelationship between holding period and profitability. The estimation formula is as follows:
Returni=α+β1Scalperi+β2Daytraderi+β3Swingtraderi+β4Longtradei+εi
α means the average profitability of investors who are not classified into any category, and β means the─ 55 ─

difference between the average profitability of investors who are classified into a certain investment
period and α . Table 2 shows the average profitability of investors who are classified into each investment
period (the sum of α and β ). The upper table in Table 2 is a result of regression analysis of profitability ofrealized gains and losses, and the lower table indicates the result of regression analysis of profitability of
unrealized and realized gains and losses. The figures in the left side of each table are estimation results in
Pattern #1 (Scalping is defined as within one hour), and those in the right side are estimation results in
Pattern #2 (Scalping is defined as within 10 minutes).
We find from the results in Table 2 that the profitability of Scalpers is extremely low throughout the year
and the profitability is negative in all months. On the other hand, Swing Investors and Long-Term
Investors have positive months, and for Long-Term Investors, there are some positive months that are
statistically significant (please see the note in Table 2).
In the estimation formula for the entire year, profitability is negative and statistically significant evenamong Long-Term Investors, and profitability becomes more negative in order of Swing Investors, Day
Traders, and Scalpers. Although the result looks to be inconsistent with the description that “more than ahalf of the investors achieve positive performance” in the preceding Section, as the description in thepreceding Section indicates that the median of profitability of investors is positive and the result ofregression analysis shows that the average is negative, the results in this Section are consistent.
Table 2: Relationship between Holding Period and Profitability
Monthly Profitability

Scalpers(realized gains(within 60
and losses) minutes)
2015
January-3.46 ＊
February
-3.91
March
-4.59 ＊
April
-3.38
May
-5.41
June
-4.19
July
-3.64 ＊
August-8.52
September-4.60 ＊
October-4.24
November-4.30 ＊
December-5.25 ＊
Entire Year-4.76 ＊
(including a monthly
dummy variableDay
Traders

Swing Long-Term
Monthly Profitability Scalpers
Investors Investors(realized gains(within 10
and losses) minutes)
2.16
-3.34
0.52
2015
January
-3.59
1.54
2.16
0.79
February
-4.42
-1.49
-3.35
-3.36
March
-5.04 ＊
1.15
1.05
2.99
April
-3.31
-2.52
-0.40
-1.76
May
-4.95
1.24 ＊-0.46
1.80 ＊
June
-4.01
0.08
-0.65
5.30 ＊
July-4.87 ＊
-6.90
-10.48-12.19August
-9.96
4.64
5.26
-0.25
September-5.36 ＊
-2.31
-1.94
2.55 ＊
October
-3.36
-1.42
-0.80
3.19
November
-4.38
-3.83
0.19
1.48
December-5.55 ＊
-0.77 ＊
-1.39 ＊
-0.10 ＊
Entire Year-5.07 ＊
(including a monthly
dummy variable─ 56 ─

Day
Traders
0.29
-0.74
-2.58
-1.14
-4.00
-1.71
-0.92
-7.33
0.42
-3.92
-2.53
-4.17
-2.49 ＊

Swing Long-Term
Investors Investors-3.81
2.26 ＊
-3.26
1.25
-0.63
0.05
-1.11
-9.43
5.67
-1.40
-1.44
0.23
-1.32 ＊

-0.20
0.75
-3.32
3.59
-2.07
2.37 ＊
4.95 ＊-11.21-0.21
3.14 ＊
2.47 ＊
1.55-0.05 ＊

Monthly Profitability

Scalpers(realized gains(within 60
and losses) minutes)
2015
January -13.24
February-9.14
March -13.44 ＊April -12.58 ＊May -15.40
June -12.67
July -13.13 ＊August -16.20
September -11.89 ＊October -11.77
November -11.29
December -12.94
Entire Year -12.67 ＊(including a monthly
dummy variableDay
Traders-10.03-2.73 ＊
-7.39
-2.67
-11.67 ＊-3.67 ＊
-5.40
-10.38
-0.60
-6.49
-5.18
-8.84
-6.13 ＊

Swing Long-Term
Monthly Profitability Scalpers
Investors Investors(realized gains(within 10
and losses) minutes)
-9.91
-8.79
2015
January -12.17
0.52 ＊-0.94 ＊
February
-9.62
-5.19
-8.55
March -14.96 ＊-4.44
1.61 ＊
April -12.99 ＊-6.15 ＊ -13.78
May -12.85-3.81 ＊
-1.74 ＊
June -13.22
-0.35
2.43
July -13.94 ＊-14.07-15.28August -16.47 ＊
0.58
1.17
September -11.76-6.86
0.18 ＊
October -10.96-8.84
1.58 ＊
November
-9.92
-8.64
-5.32
December -12.77-5.64 ＊
-4.08 ＊
Entire Year -12.53 ＊(including a monthly
dummy variableDay
Traders

Swing Long-Term
Investors Investors-11.93
-5.71
-9.27
-7.38
-15.31-8.31-8.71-13.55
-6.57
-9.75
-8.62
-10.73-9.47 ＊

-9.46
0.97 ＊-5.01-4.07-5.69 ＊
-2.54 ＊
-0.69
-12.10
1.17
-6.36
-8.85
-8.72
-5.13 ＊

-8.54
-0.66 ＊
-8.44
2.81 ＊-13.12-0.30 ＊
2.31 ＊-13.501.04
0.85 ＊
1.46 ＊-5.29-3.59 ＊

Note: An asterisk (＊) indicates that the coefficient statistically deviates from zero at the significance level of 5%.
Significance level of 5% means that, in the statistical level, the results are correct 19 times among 20 times
in the analysis. In the estimation for the entire year, although the monthly dummies are also included as
independent variables, the coefficients of such dummies are omitted in the table.

Figure 3: Histogram of Profitability by Holding Period
Scalpers

Day Traders

Swing Investors

Long-Term Investors

Note: The horizontal axis denotes monthly profitability (%), and the vertical axis the number of investors.

Figure 3 is a histogram by holding period. When we compare the distribution of these four figures, all ofthem are unimodal. However, while the figure of Long-Term Investors is symmetrical, figures of Scalpers
and Day Traders have a bias toward the left side, which indicates a reduction in average profitability.
─ 57 ─

(3) Relationship between Investment Strategy and Profitability
In the next step, we analyze the relationship between profitability and factors other than the holding
period. The estimation formula is as follows:
Returni= α+β1Riski+β2Parttimei+β3Unitcurrencyi+β4Stoplossi+β5Losscuti+β6Buyjpyi+εi
Table 3 shows the coefficients of β1 to β6 and their statistical significance. According to the results inTable 3, profitability is higher among investors who trade a single currency pair, and the factors that
could deteriorate the performance are high leverage, execution with a stop-limit order, loss-cut experience,and dummy variable for sale of yen. While risk generally increases both gains and losses, both areasymmetrical, and risk tends to increase losses rather than gains. As a stop-limit order is recommended tocurb investor’s losses, it is estimated that investors who achieve high profitability voluntarily stop the loss
before executing loss-cut transactions. As the less investment experience an investor has, the more theinvestor tends to buy foreign currency and sell yen, we guess that the dummy variable for sale of yen has
a high correlation with investment experience and skill. There is no statistical difference in profitability
between part-time and professional investors.
Table 3: Relationship between Investment Strategy and Profitability
Monthly Profitability(realized gains and losses)
Risk (leverage ratio)
Dummy variable forpart-time investors
Dummy variable forsingle currency pair
Dummy variable forstop-limit order
Dummy variable for loss-cut
Dummy variable for sale of yen

-0.17

＊

Monthly Profitability(realized + unrealized
gains and losses)
-1.13

-0.17

＊

0.06

1.89

＊

4.41

＊

-6.95

＊

-6.79

＊

-17.49-2.70＊＊-13.95-3.80＊＊

Note: An asterisk (＊) indicates that the coefficient statistically deviates from zero at the significance level of 5%.
Although monthly dummies are also included as independent variables, the coefficients of such dummies areomitted on the table.

(4) Relationship between Holding Period/Risk and Profitability
The analysis in the preceding Section clarifies that the higher the risk, the lower the profitability. Then,
can we see the same tendency if the holding period is different? For this purpose, we estimate theregression equation that contains the cross-term comprising a dummy variable for each holding period
and risk as an independent variable.
Returni= α0+(α1+β1×Riski )Scalperi+(α2+β2×Riski )Daytraderi+(α3+β3×Riski )Swingtraderi+(α4+β4×Riski )Longtraderi+εi─ 58 ─

Table 4 shows that all the coefficients of cross-term of the regression equation (β1 to β4) that use
profitability of realized gains and losses as an explained variable are similar and within the range from
-0.31 to -0.36, suggesting that the risk impacts profitability of any type of investors to the same degree
regardless of the holding period. On the other hand, when we look at profitability that accounts for
unrealized gains and losses, if Long-Term Investors take a higher risk, profitability deteriorates less thanfor other types of investors.
Table 4: Relationship between Holding Period/Risk and Profitability
Monthly Profitability(realized gains and losses)
Scalpers ( α 1)
Scalpers × Risk ( β 1)
Day Traders ( α 2)
Day Traders × Risk ( β 2)
Swing Investors ( α 3)
Swing Investors × Risk ( β 3)Long-Term Investors ( α 4)Long-Term Investors × Risk ( β 4)

-1.62
-0.33
2.59
-0.36
1.87
-0.33
3.58
-0.31

＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊

Monthly Profitability(realized + unrealized
gains and losses)
1.85
-1.40
7.82
-1.17
8.25
-1.19
8.98
-0.67

＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊

Note: An asterisk (＊) indicates that the coefficient statistically deviates from zero at the significance level of 5%.
Although the monthly dummy variable is also included as an explained variable, the coefficient of suchdummy is omitted in the table.

IV. Conclusion
In this paper, we use the purchase and sales data of FX margin trading by account to analyze therelationship between investment strategies and performance. We particularly focus on the relationshipbetween holding period/risk and profitability. Profitability is highest for Long-Term Investors whose
holding period is one week or longer, and decreases in order of Swing Investors, Day Traders, andScalpers. Additionally, regardless of the holding period, we find the tendency that the higher the risk, thelower the profitability.
Although the average profitability of retail investors is negative, the median of profitability is positive,
which means that more than half of the investors achieve a positive performance. Many people regard
that, as FX trading is a zero-sum game, foreign exchange transaction would not contribute to asset
formation. However, the result in this paper indicates that FX trading is a financial product that cancontribute to asset formation.
References:Abbey, B. S., Doukas, J. A., 2015, “Do individual currency traders make money?” Journal of International

Money and Finance , 56, 158-177.
─ 59 ─

Barber, B. M., Odean, T., 2000, “Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment
performance of individual investors” Journal of Finance , 55, 774-805.
Barber, B. M., Lee, Y-T., Liu, Y-J., Odean, T., 2014, “The cross-section of speculator skill: Evidence from day
trading” Journal of Financial Markets , 18, 1-24.
Siegel, J., 1998, “Stocks for the long run” McGrow-Hill , 2nd edition.
(The Japanese translation was published in 1999 by Nikkei Radio Broadcasting Corporation.)─ 60 ─

FINANCIAL FUTURESニュース

1．FSB、G20首脳会議の前に各種報告書を公表 （PR（平成29年7月～ 9月）

6月29日～ 7月4日）

金融安定理事会（FSB）は、G20首脳会議開催の前に、次の各種報告書を公表した。①店頭デリバティブ
市場改革の進展状況報告書（（i）店頭デリバティブ市場改革のレビュー：改革の効果と広範な影響、（ii）店
頭デリバティブ市場改革：施行に関する第12次進捗状況報告書、（iii）店頭デリバティブ取引データの報告
及びアクセスに対する法的障害に取り組むFSB構成国の計画進捗状況報告書）、②シャドーバンキング業務、リスク及びポリシー・ツールの十分さの検証、③金融規制改革の進捗状況報告書、④補償基準実施に関する進捗状況報告書、⑤金融部門の不正行為と戦う行動に関する進捗状況報告書（（i）金融機関統治の強化策、（ii）
不正行為リスクに取り組むための当局の能力に向けた行動、（iii）市場構造と慣行改善に向けた行動）、⑥コ
ルレス銀行業務行動計画に関する進捗・データ報告書（コルレス銀行業務の関係性の低下に取り組むことで合意）。
2．インドのNMCEとICEXが合併に合意 （PR7月3日）

インドのNational Multi Commodity Exchange（NMCE ）とIndian Commodity Exchange（ICEX ）が合併することで合意した。インド第3位のコモディティ取引所になり、金、エネルギー、ダイヤモンド、ゴムその他の農産物を取引する。ICEX株主が62.8％を保有し、NMCE株主がICEX37.2％を保有する。
3．CFTC、LedgerXを仮想通貨デリバティブのSEFとして登録 （PR7月6日）

米商品先物取引委員会（CFTC）は、LedgerXをスワップ執行施設（SEF）として登録した。LedgerXは、
ビットコイン・オプションを取引する予定。これで登録SEF数は25社、うち仮想通貨オプションを取引するSEFとしてはLedgerXが初めて、仮想通貨デリバティブのSEFとしては、TeraExchange（会報第102号F.F.ニ
ュース19.及び同第109号43.参照）に続いて2社目。LedgerXは、デリバティブ清算機関としての登録も申請済み。
4．ESMA、MiFIDⅡ／ MiFIR施行に関するQ&A最新版を公表 （PR7月7日）

欧州証券市場機構（ESMA）が、MiFIDⅡ／ MiFIR施行に関するQ&A最新版を公表した。項目は、①コモディティ・デリバティブ（建玉制限及び建玉報告）、②市場データ（報告の内容及びデータ・フィールド（欄）、
参照日付、注文記録作成・保存）、③市場構造（多角的取引システム、直接電子アクセス及びアルゴリズム
取引、中央清算機関及び取引施設へのアクセス）。
5．FCA、EUベンチマーク規則の経過措置に関連するQ&Aに関し声明 （PR7月7日）

英金融行為機構（FCA）は、EUベンチマーク規則（BMR）の経過措置に関連するQ&A（7月5日発出）に関し声明を出し、2018年1月から2019年12月までの期間に、許可又は登録の申請をいつ行うかの決定を通知し、FCAが2018年1月から指数提供者からの申請を認可でき、ESMA登録簿に情報を送付できるとした。
─ 61 ─

6．FIA、MiFIDⅡ／ MiFIR遵守の米国FCMへの影響について分析 （PR7月7日）

米先物業協会（FIA）は、MiFIDⅡ及びMiFIR遵守が米国FCM（futures commission merchant）にどのように影響するかについて要約を作成した。取り組まれた項目は、①直接電子アクセス（DEA）、②高頻度
アルゴリズム取引、③マーケットメイク、④コモディティ・デリバティブの建玉制限、⑤自動処理（STP）、⑥強制取引執行、⑦一般清算会員義務、⑧アルゴリズム取引、⑨取引報告、⑩時刻同期。
7．Euronext、iBabs株の60％を買収 （PR

7月10日）

Euronextは、iBabs株の60％を3010万ユーロで買収した。iBabsは、オランダの革新的なボード・ポータル・プラットフォームで、Euronextの法人向けサービスを補完する。
8．ASIC、新たな顧客資金報告規則に関して市中協議 （PR

7月11日）

オーストラリア証券・投資委員会（ASIC）は、法人法に定める「デリバティブ一般顧客資金」を保有す
るオーストラリア金融サービス（AFS）免許業者のための新たな顧客資金報告規則（顧客資金規則）を提案する市中協議を行った。顧客資金規則は、国内の取引所で取引されるデリバティブに関連する顧客資金を除く、AFS免許業者が受け取る全てのデリバティブ（店頭デリバティブ又は外国先物取引等の海外取引所で取引されるデリバティブ）一般顧客資金に適用され、記録作成・保存、照合及び報告要件を規定する。この提案は、2016年財務法改正案の議会通過及び2017年法人改正（顧客資金）規則に続くもので、AFS免許
業者が一般デリバティブ顧客が差し入れた顧客資金の引き出しや使用を禁じる。顧客資金規則は、2018年4月4日施行の予定。意見提出締切日は2017年8月8日。
9．ESMA、MiFIDⅡ適合性要件に関する市中協議 （PR

7月13日）ESMAは、MiFIDⅡ適合性要件の次の項目に関する市中協議を行った。①電子システムが業者の責任を減じないことへの参照、②定期的な適合性評価を行う業者の行為規程の詳細、③適合性評価に費用、複雑性、顧客のニーズに合う同等の商品があるかどうかを考慮に入れる要件、④商品の乗り換えの費用対効果の分析
要件、⑤適合性要件の仕組み預金への拡大、⑥勧誘した取引の成立前に業者が顧客に適合性報告を交付する要件。
10．IBA、LBMA銀価格の管理者に選任される （PR

7月14日）ICE Benchmark Administration（IBA）は、CMEグループとトムソン・ロイターに替わって、LBMA（ロンドン地金市場協会）銀価格の管理者に選任される。（会報第102号F.F.ニュース10.及び同第108号53.参照）
11．ナイジェリア証券取引所、Nasdaqの市場監視システムを導入 （PR

7月17日）

ナイジェリア証券取引所（NSE）は、Nasdaq SMARTS市場監視システムを導入した。
12．FRB、BNP Paribasに2億4600万ドルの制裁金 （PR

7月17日）

米連邦準備制度（FRB）は、BNP Paribas及びその米国子会社に外国為替（FX）市場における危険かつ不健全な業務遂行（同銀行は、同銀行の自己取引と顧客取引を行う同銀行のFXトレーダーが、取引ポジシ
─ 62 ─

ョンについて電子チャットルームを利用して他の取引参加者と情報交換していた事実を発見できず、対応しなかった）で制裁金2億4600万ドルを課した。なお、FRBは、2017年1月、同銀行の元トレーダー KatzをそのFX価格の操縦で銀行業界参加の無期限禁止処分を課している。
13．DBAGの新T7取引基盤、アイルランド証券取引所で稼働開始 （PR

7月18日）

ドイツ取引所（DBAG）の新T7取引基盤がアイルランド証券取引所での取引を開始した。T7は、Xetraの現物市場取引システムの後継取引システムで、Eurex取引所、International Securities Exchange（ISE）、European Energy Exchange（EEX）及びBombay Stock Exchange（BSE）で導入されている。
14．CMEG、インドルピーと韓国ウォンの店頭金利スワップを清算 （PR

7月18日）

シカゴ・マーカンタイル取引所グループ（CMEG）は、メキシコTIIEスワップ（開始2013年12月9日）及びブラジルレアルCDIスワップ（同2015年8月31日）の清算の成功に続き、7月10日、インドルピー翌日物指数スワップ（OIS）及び韓国ウォン金利スワップの清算を初めて行った。CMEGでは、これで21通貨の店頭
金利スワップの清算が可能である。人民元、チリペソ及びコロンビアペソが2018年に、これらに続く予定。
15．元Rabobankトレーダー、Libor操縦控訴審で逆転勝訴 （Court

7月19日）

英国Rabobankグループの2名の元トレーダーが、Libor操縦事件に関連して、英国規制機関向けの宣誓証
言は強制されたものであり、それによる不利な証拠は、米国では、証拠能力がないとする決定があった後、有罪判決を覆す勝訴の控訴判決を受けた。
16．独BaFin、Brexitに対応した銀行許可申請手続指針を公表 （PR

7月20日）

独連邦金融監督庁（BaFin）は、Brexitによりドイツに移転する銀行のための銀行業許可申請手続きの指針を公表した。
17．ドイツ銀行とJPMorgan、円Liborと円Tibor操縦訴訟で和解 （PR

7月22日）

ドイツ銀行とJPMorganは、円Liborや円Tiborの操縦事件の裁判でそれぞれ7700万ドル及び7100万ドルの和解金を支払う。
18．HKSFC、店頭デリバティブ自己資本規制案の市中協議結論を公表 （PR

7月24日）

香港証券・先物委員会（SFC）は、店頭デリバティブ取引を行う許可業者のための自己資本規制案に関する市中協議の結論及びSFC規則改正案を公表し、再度の市中協議を行った。
19．CFTC、LedgerXをDCOとして登録 （PR

7月24日）CFTCは、LedgerXをデリバティブ清算機関（DCO）として登録した。LedgerXは、当初、ビットコインのオプションを取引・清算する予定（上記3.参照）。

─ 63 ─

20．FRB、元バークレイズ銀行FXトレーダーを銀行業務の禁止 （PR

7月24日）FRBは、取引ポジションについて電子チャットルームを利用して他の取引参加者にバークレイズや顧客の秘密情報を開示するなど危険で不健全な行為を行った元バークレイズ銀行FXトレーダー（Weston）に銀行業務参加を禁止する処分を行った。（会報第113号F.F.ニュース36.参照）
21．FCA、上級管理者・証明制度を全金融サービス業者に拡大 （PR

7月26日）

FCAは、従来の認可者制度から置き換える上級管理者・証明制度（SM&CR）を全金融サービス業者に拡大する提案の概要説明を行った。SM&CRの目的は、①個人的な責任を持つ全レベルでスタッフのカルチャーを励ますこと、②業者とスタッフが責任の所在を明確に理解し、説明できるようにすること。
22．CMEG、米国債レポ調達金利の先物・オプションを開発へ （PR

7月26日）

CMEGは、代替参照金利委員会（ARRC）による幅広い米国債レポ調達金利が新しい米ドルデリバティブ
その他の金融商品の参照金利となるべきとする勧告（会報第113号F.F.ニュース62.参照）を受けて、ニューヨーク連銀と米財務省金融調査室が日次の金利の公表を開始する後の2018年上半期に、幅広い米国債レポ調
達金利のベンチマークの先物・オプションを開発すると公表した。
23．英国における1日当たりFX取引金額、2兆4400億ドル （PR

7月26日）

イングランド銀行による年2回調査によれば、2017年4月の英国における1日当たりFX取引金額は2兆4400億ドル（2016年10月比12％増、2016年4月比10％増）であった。これは、2014年10月に記録した過去最高の2
兆7110億ドルに次ぐ記録である。
24．LIBORの将来 （Speech

7月27日）

FCAのCEOであるAndrew Baileyは、LIBORからより信頼性のある代替指標への移行について、「LIBORの将来」と題し、ロンドンで講演を行った。その主要部分は、①LIBORの将来について、重要な問題を検討すること、②2013年4月以来、重要な改善がLIBORになされ、その基礎となる市場が活発でない場合、これらの市場に依拠するLIBORベンチマークの持続可能性について深刻な問題を生じさせること、③20の指定銀行の支援により、2021年末までにはLIBORから代替指標へのスムーズな移行を開始できるであろうこと、④取引に堅固に基づく代替参照金利への移行作業を本格的に始めなければならないこと。
25．TFX、メキシコペソ・日本円の取引所為替証拠金取引を上場へ （PR

7月31日）

東京金融取引所（TFX）は、メキシコペソ・日本円の取引所為替証拠金取引を10月30日から開始する。
取引単位は、10万ペソ。
26．CFTC、NADEXの法令遵守状況をレビュー （PR

7月31日）CFTCは、北米デリバティブ取引所（NADEX）のコア原則2（法令遵守）及び12（市場及び市場参加者の保護）の遵守状況をレビューし、NADEXが職員、情報技術その他の経営資源を上記コア原則に従って配分しており、規則集や方針、手続きの作成・保存も行っていることを確認し、ルール違反の調査不備や、会─ 64 ─

員・マーケット・メーカーのルール違反の可能性に関し勧告した。NADEXは、バイナリー・オプションが
全 取 引 量 の92.2 ％、 ス プ レ ッ ド 取 引 が 同 じ く7.8 ％ を 占 め、 マ ー ケ ッ ト・ メ ー カ ー 2社（Market Risk
ManagementとGroup One Futures Trading）がそれぞれ取引全体（片側）の70％と29％（合わせて99％）を占めている。
27．SEBI、MCXCCLに清算業務の認可を付与 （BSE Filing

7月31日）

インド証券取引委員会（SEBI）は、Multi Commodity Exchange of India Ltd（MCX）の100％子会社であるMCX Clearing Corporation Ltd（MCXCCL）に清算機関業務の1年間の原則認可を付与した。
28．ASIC、無許可バイナリー・オプション携帯電話アプリを標的に （PR8月1日）

ASICは、バイナリー・オプション取引を伴うアプリに注目する携帯電話アプリ（mobile apps）販売店をレビューしたところ、330を超えるアプリが無許可らしき事業体又は個人によりオーストラリア人向けに販売されており、そのうち63％がバイナリー・オプション発行元による販売であり、取引が可能であった。
25%がシグナル・プロバイダー（売買信号の提供者）であり、残りが紹介業者管理の又は影響を与えてバイ
ナリー・オプションを取引させるよう設計されたアプリであった。ASICがアップルとGoogleにこれらのアプリについて問い合わせたところ、そのアプリ店から撤去するとの回答をすぐに得た。アプリの中には、①取引の収益性について誤解を生じさせる説明がなされている、②半数を超えるアプリに取引に伴うリスクの説明がなく、80％には、リスクに関する警告が全くない、③紹介業者からのアプリの中には、紹介業者がバイナリー・オプションの発行元であり、投資家にどのように補償するかの明確な説明がない、④個人情報を収集し、それが高圧的営業に利用される、例えば、カジノ、賭け、外国為替、バイナリー・オプションへの経路提供を可能にするものがある。
29．BaFin、内部告発連絡窓口を設けて最初の1年で約400の告発受取り （PR8月1日）

ドイツ連邦金融監督庁（BaFin）は、2016年7月に内部告発のための連絡窓口を設けて以来、1年間で約400の告発を受け取った。（会報第110号F.F.ニュース3.参照）
30．Eurex、消防訓練に優秀な成績で合格 （PR8月2日）

Eurex Clearing、LCH Swapclear及びCMEは、2016年6月24日に発生したBrexit市場状況に基づき主要参加者破たんの模擬試験（消防訓練）を実施し、Eurex Clearingは、優秀な成績で合格した。試験期間中、株式デリバティブ・ポートフォリオは3日以内に完全に売却され、スワップ・オークションは4日目及び5日目に成功裏に完了し、オークション参加者52のうち失敗したのは1のみであった。
31．BOXのシカゴ立会場取引、SECの認可を取得 （PR8月2日）

BOXオプション取引所（BOX）は、シカゴのシカゴ商品取引所ビル内に開設するオプション取引フロア
でのオープン・アウトクライ取引の今月中の開始に証券取引委員会（SEC）の認可を受けた。

─ 65 ─

32．CBOEとGemini、ビットコイン市場データ使用許可契約を締結 （PR8月2日）

シカゴ・オプション取引所（CBOE）とビットコインを取引するGemini Trust Companyは、ビットコイ
ン市場データの排他的グローバルな使用許可契約を締結した。CBOEは、CBOE Futures Exchange（CFE）
で、2017年第4四半期又は2018年初めにビットコインの差金決済先物を上場する計画。
33．CFTC、CME Clearing Europe（CMECE）の登録を無効に （PR8月7日）

CFTCは、CME Clearing Europe（CMECE）の要請を受けて、CMECEのデリバティブ清算機関（DCO）
としての登録を無効とする命令を発した。これで登録DCO数は16、うち海外のDCOは6、となる。CMECEは、
2017年中に閉鎖される。（会報第113号F.F.ニュース9.参照）
34．LCH SAとEuronext、デリバティブ清算サービス契約を更新 （PR8月8日）

LCH SAとEuronext N.V.は、①金融及びコモディティの上場デリバティブの清算サービスを今後10年間継続して提供すること、②清算手数料の5％から15％の目標での2019年からの引き下げ、③LCH SAの融通性と収益性の向上、④EuronextがLCHグループの現在の持分2.3％をLCH SAの少数持分11.1％と交換すること、⑤LCH SAが当該グループの上場デリバティブの弾力性と効率性を高めるため、ロンドン証券取引所グループ（LSEG）のMillenniumITを使用すること、で調印した。
35．SIXとNasdaq、SIX店頭仕組み商品向けテクノロジーを協力開発へ （PR8月9日）

SIXスイス取引所とNasdaqは、SIXの店頭仕組み商品向けに必要最小限の機能を備えたプロダクト（MVP）のためのブロックチェーン技術を応用した分散型元帳テクノロジー（DLT）を協力して開発すると発表した。
36．マレーシア中銀、リンギットのオフショア・デリバティブ取引を批判 （PR8月9日）

マレーシア中央銀行（BNM）は、シンガポール取引所（SGX）及びインターコンチネンタル取引所（ICE）
グループのICE Futures Singaporeがマレーシアン・リンギット先物を最近上場したことについて、リンギ
ットは国際化された通貨ではなく、オフショア金融センターからの非受渡決済フォワードとして、又はマレーシア外での取引所における先物、オプションその他のデリバティブ契約のような、どのような形でも、オフショアでの取引はマレーシアの外国為替管理（FEA）方針・ルールに反し、2013年金融サービス法及び2013年イスラム金融サービス法に違反するとして、全ての市場参加者がFEAルールに従うよう要望した。
37．シンガポールの商務省と通貨庁、仮想通貨について注意喚起 （PR

8月10日）

シンガポール商務省（CAD）及びシンガポール通貨庁（MAS）は、デジタル・トークンや仮想通貨に関連する投資スキームの潜在リスクについて、消費者に注意喚起した。内容は、①デジタル・トークンとは何か、②どのようなリスクを消費者が用心すべきか、③業者がMASにより規制されているかどうかをチェックすること、④投資決定を行う前にすべきことは何か。
38．VIXの先物及びオプションの1日当たり取引枚数が過去最高を記録 （PR

8月10日）CBOE Volatility Index（VIX）（恐怖指数）のオプション及び先物の1日当たり取引枚数がそれぞれ2,562,477
─ 66 ─

枚及び939,297枚と、ともに過去最高を更新した。これまではそれぞれ2014年2月3日の2,382,752枚及び2014
年10月15日の791,788枚。
39．LCH、新しい種類の顧客口座の取扱いを開始 （PR

8月14日）

LCH Limitedは、SwapClearサービスに新しい種類の顧客口座（CustodialSeg account）を導入した。証券保管機関レベルで分別管理された資産について、顧客のためのプレミアム・レベルの担保保護を提供する。
この口座は、バイサイド顧客が担保を清算機関に直接（清算会員を通さず）差し入れ、その担保に対する受益権はそのまま保持し続けることができるようにする。顧客と証券預託機関は、顧客が担保を直接その口座
からLCH Limitedに移管できるようにするためには、国際中央証券預託機関（ICSD）に分別管理口座を開設する必要がある。開始時のICSDはEuroclear Bank。
40．HKEX、取引ホールを閉鎖 （PR

8月14日）

香港取引所・清算会社（HKEX）は、10月に取引ホールを閉鎖する。
41．DBAG-Clearstream、中国金融市場の自由化を支援 （PR

8月17日）DBAGグループの国際中央証券預託機関（ICSD）であるClearstreamは、取引後サービス提供者として、
中国の金融市場自由化、中国市場の開放の連続した進化、そしてBond Connect編集注 の取組みを支援する。
DBAGは、中国欧州国際取引所（CEINEX）の設立など、中国金融市場の国際化を支援してきた。（会報第105号F.F.ニュース26.及び同107号14.参照）（編集注：HKEXと中国外国為替取引システム（CFETS）が、中国本土や海外の投資家が香港の市場インフラリン
クを使って相互の債券市場で取引できるようにする合弁会社Bond Connect Company Limited（BCCL）を香港に設立。）

42．HKMA、ウェッブサイト偽装やフィッシングe-mailに注意喚起 （PR

8月18日）

香港通貨庁（HKMA）は、香港上海銀行（HSBC）が顧客向けにそのウェッブサイトに掲載した同行を装ったウェッブサイト偽装詐欺やフィッシングe-mail（ウェッブサイトを偽装して個人情報を入力させ、盗み取ること）への注意喚起に関する報道発表に注目するよう促した。
43．ESMA、取引情報蓄積機関間のデータの携帯性に関する指針を発出 （PR

8月24日）ESMAは、取引情報蓄積機関（TR）間のデータの携帯性に関する指針を発出した。同指針は、一貫した、
かつ調和のあるアプローチでTR間のデータ移転を行おうとするもの。現在、欧州市場インフラ規則（EMIR）に基づく許可を受け、EU内で業務を行うTRは7機関。
44．FCA、LSE等にAPAとしての許可 （PR

8月24日）

FCAは、ロンドン証券取引所（LSE）（TRADEchoプラットフォーム）、Bloomberg、NEX Regulatory
Reporting、Bats Europe等にAPA（approved publication arrangement）としての許可を付与した。APAは、
それらの投資業者がMiFIR第20条及び第21条の規定により、MiFIDⅡの報告義務に適合できるように許可を受け、業者のために、取引後透明性報告を公表するサービスを提供する（MiFIDⅡ第4条（定義）1.（52））。
─ 67 ─

45．FRB、LIBOR代替指標について市中協議 （PR

8月24日）FRBは、米国債で担保される翌日物レポ取引に基づく、LIBOR代替指標となる3つの新しい参照金利の創出について、金融調査室と協力して、意見を公募した。これらの金利のうち、最も包括的な金利は、担保付翌日物調達金利（SOFR、Secured Overnight Financing Rate）と呼ばれ、翌日物米国債調達取引の幅広い測定基準となっており、代替参照金利委員会（ARRC）が米ドル建てLIBORの代替金利として推奨している。
SOFRは、Bank of New York Mellon（BNYM） か ら の 三 者 レ ポ・ デ ー タ で、 二 者 間 で 清 算 さ れ、Depository Trust & Clearing Corporation（DTCC） か ら のGCF Repoデ ー タ を 含 む。 そ の 他 の 金 利 は、
BNYMからの三者レポ・データだけに基づく三者一般担保金利（TGCR、Tri-party General CollateralRate）とBNYMからの三者レポ・データ及びDTCCからの清算GCFレポ・データに基づく広義一般担保金
利（BGCR、Broad General Collateral Rate）。これらは、米国債を担保とした取引に基づき、基本的にリスク・フリーである。
46．米法務省、元ソシエテ・ジェネラル幹部をLIBOR操縦で告発 （PR

8月24日）

米法務省は、元ソシエテ・ジェネラル（SG）幹部2名（SindzingreとBescord）が米ドル建てLIBORについて、不正確で誤解を生じさせる価格報告をスタッフに行わせることで操縦したとして告発した。2名は、SGが実際よりも有利な金利で資金を借り入れることができたように見せかけるため、そのスタッフに、不正確に低いLIBOR金利を提出させた。訴状によれば、この不正行為は、世界の金融市場に1億7000万ドルの損害を与えたと予測される。
47．ニューヨーク州DFS、サイバーセキュリティ規則を施行 （PR

8月28日）

ニューヨーク州金融サービス局（NYDFS）が制定した米国初のサイバーセキュリティ規則を施行。
NYDFSが監督する銀行、保険その他の金融機関は、①顧客の個人データを保護するよう設計されたサイバ
ーセキュリティ規程の作成、②役員会又は上級役員が承認する書面による方針の制定、③データやシステムを保護する情報セキュリティ主任の任命、及び④ニューヨークの金融サービス業の安全性及び健全性を確保する管理・計画の策定を行わなければならない。
48．Nasdaq、FacebookのWatchで文化資本のショーを公開開始 （PR

8月29日）

Nasdaqは、FacebookのWatchで文化資本（Cultural Capital）のオリジナル・ショー公開を開始した。
49．T+2決済、実施 （PR

8月31日）

証券取引標準決済サイクルを従来の取引後3日から変更して、取引後2日で行うT+2決済を取引日9月5日（火）の取引から実施する。対象は、米国の株式、企業・地方債、ユニット投資信託（UIT）。なお、T+5からT+3に移行したのは、1995年。
50．ESMA、MARに関するQ&Aを更新 （PR9月1日）

ESMAは、市場濫用規則（MAR）に関するQ&Aを更新した。更新されたQ&Aは、疑わしい注文及び取引の探知・報告のMAR規定の対象となる業者の範囲を明確にするQ&Aの更新並びに①MARに基づく市場
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サウンディングの対象となる金融商品の範囲及び②内部者リスト要件の対象となる者に関する新しい詳細な回答を含む。
51．FRB、金融安定強化のための最終規則制定 （PR9月1日）

FRBは、米国のグローバルなシステム上重要な銀行（GSIBs）及び外国GSIBsの米国業務に適格金融契約（QFC、デリバティブ、証券貸付、買戻し契約等短期資金調達等）の条件として、銀行破たん時の取消し又は停止を一時的に停止する条件を含めさせることにより金融安定性を強化する最終規則を制定した。
52．Euronext、4カ国、5都市に新事務所を開設 （PR9月4日）

Euronextは、ドイツ（フランクフルト、ミュンヘン）、イタリア（ミラノ）、スペイン（マドリード）及びスイス（チューリッヒ）に事務所を開設（全部で10事務所）する。Tech SME（中小のテクノロジー会社）の成長を支援する。
53．Nasdaq、eVestmentを買収 （PR9月5日）

Nasdaqは、eVestmentを7億500万 ド ル で 買 収 す る。2017年 第4四 半 期 に 買 収 手 続 き を 完 了 す る 予 定。
eVestmentは、投資家向けにデータ、コンテント、分析等のサービスを提供し、機関投資家に伝統的・代替の投資戦略のための包括的なデータベースを提供する。
54．LCH SwapAgent、最初の取引を完了 （PR9月7日）

非清算店頭金利デリバティブ市場のためのLCH SwapAgentが最初の取引を完了した。取引は、スイスフ
ラン建て金利スワップ及びユーロ建てインフレーション・スワップで、MarkitSERVを通して処理された。
2017年第4四半期には、クロス通貨にもサービスを拡大する予定。
55．ICEとGo West、シカゴ・東京間に超高速ネットワークを導入 （PR9月7日）

ICEとGo Westネットワークは、シカゴと東京の市場間の無線、超高速（レイタンシー（待ち時間）が低い）接続を提供する。Go Westは、グローバルな金融市場に効率的にアクセスできるよう協力するグローバルな取引業者のコンソーシアムで、2017年第4四半期にサービス提供を開始する。ICEの安全金融取引インフラ（SFTI）無線ネットワークは、ニューヨーク、シカゴ、トロント及び東京地下鉄圏間の最も広域的な超高速ネットワーク接続ソリューションを提供する。
56．ISDA SIMMの最新版を公表 （PR9月7日）

国際スワップ・デリバティブ協会（ISDA）は、ISDA標準当初証拠金モデル（ISDA SIMM）、非清算デリバティブ証拠金モデルの最新版を公表した。ボラティリティ指数、クオント・クレジット・デフォルト・
スワップ及び地方債スワップの3つの種類の商品についての新リスク要素を含む。
57．FIA、ユーロ清算について清算機関の強制移転は不必要との意見提出 （PR9月7日）

FIAは、欧州委員会に、ユーロ建てデリバティブの清算機関の監視強化には、強制移転はコストを増加さ─ 69 ─

せ、市場流動性を破壊することもあるという理由で、不必要であるとのEMIR第2条レビュー案に関する意見を提出した。
58．FIA、直接電子アクセス見込み客適性検証チェック表を作成 （PR9月8日）

FIAは、規制上の技術基準（RTS）6（アルゴリズム取引を行い、直接電子アクセス（DEA）を提供し、総合清算会員である投資業者の組織上の要件を定める規制上の技術基準に関する規則）第22条（DEA見込み客に関する適性検証）に規定するDEAを提供する投資業者の使用に供するため、DEA見込み客の適性検証についてチェック表を作成した。投資業者は、DEAサービスを利用する顧客にMiFIDⅡ及び取引所規則を遵守させる責任を有し、DEA見込み客がRTS6及び取引所規則の要件に適合させるための適性検証を行わなければならない。
59．中国、ICOでの資金調達を禁止 （PN9月8日）

中国人民銀行（PBC）等中国の規制当局は、ICO（initial coin offerings）（トークン（仮想通貨）を発行
して資金調達すること）が投機を発生させ、不法な金融取引の疑いを招くとして、①コイン販売による資金調達の特性と違法性、②コイン販売による不法な資金調達の禁止、③関連するプラットフォームの管理強化、④金融機関及びノンバンク決済機関のコイン販売資金調達及び取引に関連する業務の禁止、について公告した。
60．BIS-BCBS、バーゼルⅢモニタリング結果を公表 （PR

9月12日）

バーゼル銀行監督委員会（BCBS）が200銀行（うち国際的に活動する銀行は105）を対象とする2016年12月31日現在のバーゼルⅢモニタリング結果を公表した。結果は、①全ての銀行がバーゼルⅢ最低資本要件及び目標CET1資本要件を満たし、②全てのG-SIBsが段階的に導入される流動性要件を満たしている。
61．PBC、銀行間譲渡可能預金証書（CD）の期限と金利を規制 （PN

9月12日）

PBCは、銀行間譲渡可能預金証書（CD）の運用に関する中間措置（2013-20）第8条を改正し、固定金利
CDの期限は、原則1年を超えてはならず、1、3、6、9カ月又は1年で、SHIBORを参照する。変動金利CDの金利は、SHIBORで計算され、変動金利CDの期限は、原則1年で、1、2及び3年を含む、と決定した。改正後の規定は、「CDの期限は、1年を超えてはならず、1、3、6、9カ月又は1年とする。CDの金利は、固定又は変動金利で計算され、同じ期限のSHIBORを参照する。」
62．LSEG、LCHグループの株式を追加買収 （PR

9月13日）

LSEGは、LCHグループの株式を少数株主から最大6.8％を買収し、過半数持分編集注を増加させることで合意した。
（会報第92号F.F.ニュース29.参照）（編集注：LSEGは、2013年5月に、LCHグループの持株をそれまでの2.3％から57.8％に増やした。
）

63．FCA、投資コンサルタント業務について市場調査照会を実施 （PR

9月14日）

FCAは、投資コンサルタント業務及び信託管理サービスに関連して、競争・市場機構（CMA）に市場調
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査照会（MIR）を行うことを決定した。FCAがCMAにそのような照会を行うのは最初のことである。FCA
は、金融サービス市場において競争を妨げる、制限する又は歪曲する疑いがある場合、MIRを行う権限を有する。
64．LCH、バイサイド・レポ清算に新モデルを導入 （PR

9月14日）

LCHは、バイサイド・レポ清算に新モデルを導入した。最初の清算代理銀行はNatWest Markets、同銀行とともに、このサービスを利用する最初の資産運用業者はInsight Investment。その特徴は、①RepoClear
がスポンサーの清算が年金等のバイサイド業者にLCHへの直接アクセスを提供する、②ネッティングに適格なレポ取引の世界を広げる、③LCH Ltdで清算される11国債市場全体でレポを利用可能。
65．CMEG、店頭CDS清算から撤退 （PR

9月14日）

CMEGは、店頭クレジット・デフォルト・スワップ（CDS）の清算業務から2018年央までに撤退する。資
本6.5億ドルは、清算会員に返還する。今後の店頭清算業務は、金利スワップ（IRS）と外国為替（FX）に注力する。
66．BIS、四半期レビューで中央銀行仮想通貨について説明 （PR

9月17日）

BISは、「低インフレを伴う明るい経済見通しがリスクテークを促す」と題する四半期レビューを公表した。
その中で、中央銀行仮想通貨（CBCC）について、①中央銀行がどのようにしてブロックチェーンベースの仮想通貨を創出し、使用するか、②CBCCには、一般消費者向けと大口決済向けの2種類あり、既存の決済オプションとを比較、③シミュレーションで使われたカナダ中銀のCAD-coinの紹介、④効率性改善と決済コスト減、⑤匿名性、等について説明した。
67．Nasdaq CSDを創設 （PR

9月18日）

Nasdaqは、バルチック諸国（エストニア、ラトビア及びリトアニア）の中央証券預託機関（CSD）を合併させて、単一の許可法人Nasdaq CSD Societas Europaea（Nasdaq CSD）を創設した。Nasdaq CSDは、
汎欧州証券決済プラットホームTARGET2-Securities（T2S）に参加した。
68．MAS、サイバーセキュリティ顧問パネルを設置 （PR

9月20日）

MASは、サイバーセキュリティについて世界中から集めた有識指導者で構成される顧問パネル（CSAP）を設置した。
69．ユーロ圏の無リスク参照金利に関する新作業部会を設置 （PR

9月21日）

金融サービス・市場機構（FSMA）、ESMA、欧州中央銀行（ECB）及び欧州委員会は、ユーロ圏における様々の金融商品・契約に使用される現在のベンチマークの代替の基準となりうる無リスク翌日物金利の特定及び採用のための新作業部会を設置した。作業部会は、その推薦する代替無リスク金利への円滑な移行のための措置をとる。ECBは、同日、2020年より前に翌日物無担保指数の提供を開始すると発表した。

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70．CFTC、最初のビットコイン関連懲戒処分 （PR

9月21日）CFTCは、ビットコインへの投資に関し、出資金詐欺における詐欺的勧誘、顧客資金の不正使用及び誤った口座報告書交付で同社CEO及びヘッド・トレーダーを告発した。ビットコインに関連する最初の反詐欺懲戒処分となった。
71．CME、店頭と先物の架け橋となるCME FX LINKを導入 （PR

9月21日）

CMEは、CME Globexに、CME FX LINKというスポット外国為替（FX）ベーシス・スプレッドを導入する。CME FX LINKは、店頭スポットFXとCMEグループFX先物市場との間に中央指値注文台帳を作ることで、店頭スポットFXとCMEグループFX先物を単一のスプレッド取引を通してGlobexで取引できるよ
うにし、店頭FX市場参加者によるFX先物へのアクセスと使用をより効率的にする。2018年第1四半期に開始する。
72．SEC、サイバー攻撃及び一般投資家保護の取組み （PR

9月25日）

SECは、サイバー・ユニット及び一般顧客戦略対策本部（Retail Strategy Task Force）を設置し、サイバー攻撃との闘い、そして一般投資家保護に取り組むことを公表した。サイバー・ユニットは、サイバー関
連不正行為を目標に、①電子及びソーシャル・メディアを通した虚偽情報に関連する相場操縦、②未公開の重要情報取得のためのハッキング、③帳簿テクノロジーやICO（Initial Coin Offerings）に関連する違反行為、④闇ウェッブを利用して犯す不正行為、⑤一般顧客の取次口座への侵入、⑥取引基盤その他の重要な市場イ
ンフラへのサイバー関連の脅威、に焦点を合わせる。一般顧客戦略対策本部は、積極的かつ目標を定めた取組みを開発し、一般投資家に直接影響する不正行為を特定する。
73．CFTC、DCMがカバードDCMかどうかを通知する制度を導入 （PR

9月26日）CFTCは、各指定契約市場（DCM）にそれがカバードDCM（全DCMの年合計取引数量の5％以上を占めるDCMをいい、サイバー・セキュリティ試験の頻度及び試験の一部の独立請負業者への委任に関する要件を遵守しなければならない）であるかどうか及びそのパーセントを毎年通知する権限をCFTC職員に委任する最終規則を制定した。
74．2017年世界投資家週間 （PR

9月27日）

証券監督者国際機構（IOSCO）は、2017年10月2日から8日を「世界投資家週間」と定め、50を超える金融監督機関を動員して金融教育と投資家保護のための催し物を開催した。
75．Nasdaq、Insight360を導入 （PR

9月27日）

Nasdaqは、投資家向け（IR）業者のための時間節約になり、かつすぐに使用可能な分析能力を装備した
プラットフォームInsight360を導入する。
76．カナダCSA、バイナリー・オプション取引を禁止 （PR9月28日）

カナダ証券監督庁（CSA）は、30日より短いバイナリー・オプションの個人向け広告、販売及び取引を─ 72 ─

禁止すると発表した。
77．ESMA、取引所取引義務対象IRSとCDSを決定 （PR

9月29日）ESMAは、MiFIDⅡ－MiFIRのデリバティブ取引義務に基づき、次の固定対変動金利スワップ（IRS）及びクレジット・デフォルト・スワップ（CDS）を規制市場（RM、regulated market）、多角的取引施設（MTF、
multilateral trading facility）、組織化された取引施設（OTF、organised trading facility）における取引施設
又は同等の第三国取引施設での取引義務の対象とすることに決定した。①EUR建て固定対変動IRS、②USD
建て固定対変動IRS、③GBP建て固定対変動IRS及び指数CDS－iTraxx Europe Main及びiTraxx Europe
Crossover。
78．ESMA、ベンチマーク規則に関するQ&Aを更新 （PR

9月29日）ESMAは、ベンチマーク規則（BMR）に関するQ&Aに次のトピックスを追加した。①BMRの範囲：（i）
EU及び第三国の中央銀行に対する適用、（ii）単一の参照価格に関する適用除外、②BMRの定義：（i）ベン
チマークのファミリー、（ii）ベンチマークの使用。
79．FRB、HSBCにFX取引について1億7500万ドルの制裁金 （PR9月29日）

米FRBは、HSBC Holdings Plc及びその米国子会社による外国為替（FX）取引における危険かつ不健全な業務遂行（同銀行は、同銀行の自己取引と顧客取引を行う同銀行のFXトレーダーが、取引ポジションについて電子チャットルームを利用して他の取引参加者と情報交換していた事実を発見できず、対応しなかった）について1億7500万ドルの制裁金を課した。（上記12.参照）
PR：Press Release
PN：Public Notice─ 73 ─

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