David Moche博士(デビッド・モチェ)による アルゴリズム取引戦略の種類と量子コンピューティングの有用性の解説

Dr David Moche

LONDON, UNITED KINGDOM, May 4, 2021 /EINPresswire.com/ — 自動取引もしくはアルゴリズム取引に関連して、基本的には5種類の取引戦略があります。
それらは:

1・推進力、
2・平均回帰、
3・マーケットメイク、
4・統計学上の裁定取引、
5・感情をベースにした定量的手法もしくはテクニカル指標です。

おそらく最も簡単な戦略は、テクニカルポインターによって満たされる一連の条件をベースに生成された売買を通じて、市場のトレンドを追跡することです。

基本的に、統計を利用して決定された市場動向に基づき、アルゴリズム取引戦略をまとめる必要があります。この戦略ではトレンドが継続または逆転することを予測して、過去や現在のデータを確認することが可能です。アルゴリズム取引戦略のもう一つの基本的なタイプは市場が進化を続けているという仮定の下で機能をする平均回帰システムです。80%の確率で、この戦略を利用する人は通常、履歴データを利用して平均資産価格を計算し、現在の価格が再び平均価格に戻ることを期待して取引をおこないます。

マーケットメーカーもしくは流動的なサプライヤーは、商品目録にある金融商品または商品の売買価格のどちらもを見積り、売買価格の差額で利益をあげることを期待する組織または個人です。

マーケットメイクは、証券取引所で頻繁に取引をされない証券に流動性を与えます。マーケットメーカーは証券の需要供給を増大させることができます。

統計学上の裁定取引(stat darb)は、資産の期待値に基づいた場合に、少なくとも一つの資産に統計的に誤った価格設定がされていることに関連しています。

統計学上の裁定取引はトレーディング戦略においての平均回帰戦略の一部であるとも言えるでしょう。

統計学上の裁定取引は株式取引を扱う際に精力的に使用される定量的且つ計量的な方法です。

最も広く認識されている統計であるAAB戦略は共和された資産のペアが考慮されるBeyerの取引です。

不良資産は増加すると期待され、実行資産の価値が下がり、そして売却されると予想されます。

統計上の裁定取引はヘッジファンドと投資銀行の両方で重要な力になっています。現在、多くの銀行のオペレーションでは、統計上裁定取引を中心に様々な程度で展開されています。

感情ベースの取引を試されたことはありますか?

全てのことを考慮にいれると、この戦略はあなた自身の為の戦略として実行することができます。

ニュースベースのアルゴリズム取引システムは通常、ニュースワイヤーにリンクされており、自動的に取引のシグナルを作り出しています。想像ができるように、実情のデータが市場のコンセンサスもしくは過去のデータの中でどのように不足をするのかに応じて、複雑な取引のアルゴリズムの構築能力を得るためには、金融市場分析とPCプログラミングの強力な基盤が必要です。

クオンツアナリストまたはクオンツは、アルゴリズム取引システムを開発するよりも先に、Python CやJavaプログラミングのトレーニングを定期的に受けています。

では、量子コンピューティングはトレーディングにどのような革命をもたらすのでしょうか?

量子取引は技術的な分析を見るための魅力的で新しい方法を提示し、現代の物理学で実証済みの原則を使用して金融市場を予測することに役立つでしょう。

価格の変動を理解し、中長期的な山と谷を予測するためには、相対性理論と量子物理学を使用します。

従来型のアルゴリズムでは取引の世界で使用されているような複雑な問題を処理するために長い時間を要します。量子アルゴリズムでは同様な問題をほんのわずかな時間で処理することが可能です。

量子機械学習を使用すると、ベクトル数とその次元の両方を取得することができ、従来型のアルゴリズムよりも指数関数的に速度が増加するという結果を得られます。つまり、トレーダーがより迅速かつ正確に決定を下せることを意味しています。

では、Qfinityは量子アルゴリズムによって、どのようにしてFVP Tradeの顧客を支援しているのでしょうか?

Qfinity Labsは、量子アルゴリズムを使用する事によって、モンテカルロシミレーションが従来型のコンピューターで行うよりも効率的に信用リスクを推定することが出来ます。

経済的資本要件、つまり「予想最大損失額」と特定の損失分布の期待値との差異を見積もります。

なぜなら特定の信頼レベルにおいて支払能力を維持するために必要な資本の量を要約しているため、経済的資本要件は重要なリスク指標です。

我々はこの問題を現実的な損失分布に実装し、現実的な問題のサイズへのスケーリングを分析します。

特に、要求されるキュービットの総数、予想される回路の深さ、および将来のフォールト – トレラント量子ハードウェアに関する合理的な仮定の下で期待されるランタイムにどのように変換されるかについての見積を提供します。

このモデリングを使用し、リスク:報酬の比率に応じて、3つの取引アルゴリズムを開発しました。

F3は経験豊富な投資家にとって最も高い「リスク:報酬」型の戦略であり、F2とF1は顧客がリスクを選ぶか否かに応じて「リスク:報酬」の比率を減らしました。

アルゴリズム | リターン | 資産の保護
F1 | 2-4% | 100%
F2 | 4-6% | 95%
F3 | 6-10% | 90%

これらのアルゴリズムを開発し、様々な経験レベルを持つ全てのお客様がトレーディングポートフォリオにて量子技術を利用できるようにしています。

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