システマティックトレーディング

システマティックトレーディング（メカニカルトレーディングとも呼ばれる）は、投資や取引の決定を体系的に行うことができるように、取引の目標、リスク管理、ルールを定義する方法です。^[1]

システマティック トレーディングには、システムの手動トレーディングと、コンピューターを使用した完全または部分的な自動化の両方が含まれます。技術的なシステマティック システムのほうが一般的ですが、株式ロング ショート ヘッジ ファンドやGTAAファンドなどのファンダメンタル データを使用するシステムもあります。システマティック トレーディングには、高頻度取引 ( HFT 、アルゴリズム取引と呼ばれることもある) と、システマティック トレンド フォローなどのより遅いタイプの投資の両方が含まれます。また、パッシブ インデックス トラッキングも含まれます。

システマティックトレーディングの反対は裁量トレーディングです。裁量トレーディングの欠点は、感情に左右される可能性があり、バックテストが容易ではなく、リスク管理がそれほど厳格ではないことです。^[2]

システマティック トレーディングは定量的トレーディングに関連しています。定量的トレーディングには、定量的手法を使用するすべてのトレーディングが含まれます。ほとんどの定量的トレーディングでは、デリバティブなどの市場資産を評価する手法が使用されますが、トレーディングの決定はシステマティックまたは裁量的である可能性があります。

システマティック トレーディングは、1970 年代のコンピュータの発達とともに始まりました。ニューヨーク証券取引所では、注文を電子的にルーティングするために、指定注文処理(DOT) システムを使用しています。

1990年代には、統計的裁定取引、トレンドフォロー、平均回帰など、さまざまな取引戦略が大手銀行によって開発されました。計算能力、スピード、大規模なデータベースを組み合わせた高頻度取引戦略は、その成功率の高さから人気が高まっていきました。^[3]

2000年以降、大手ヘッジファンドはブラックボックスシステムを使って数百万件もの取引をわずか数秒で実行しました。^[3]

流動性レベルが高い他の市場の先物と株式を使用してインデックスを複製する必要があるとします。体系的なアプローチの例は次のようになります。

1. ファンダメンタル分析を使用して、複製にどの株式と先物を使用すべきかを特定します。
2. 対象インデックスと選択した株式および先物との相関関係を分析し、インデックスにさらに近似する戦略を探します。
3. 市場データに応じて株式と先物を動的に組み合わせる一貫した戦略を定義します。
4. 取引コスト、ロールオーバー、ストップロス注文、その他必要なすべてのリスク管理を含む戦略をシミュレートします。
5. シグナル生成のためのアルゴリズム取引を使用して戦略を現実世界に適用し、リスクを継続的に制御しながらP&L を最適化します。

システマティックトレーディングには多くのリスクが伴い、リターンは非常に不安定になる可能性があり、適切なリスク管理を行わないと、ファンドはすぐに多額の取引損失を被る可能性があります。^[4]したがって、システマティックトレーディングでは、リスク管理の重要性を考慮し、体系的なアプローチを使用してリスクを定量化し、一貫した制限と過度にリスクの高いポジションをクローズする方法を定義するテクニックを使用する必要があります。

実際、システマティックトレーディングは、マネーマネージャーが各取引に入る前に、利益目標、損失ポイント、取引サイズ、システムシャットダウンポイントを客観的に定義できるため、リスクを管理するのに適しています。^[5]

個々のシステマティックトレーディングファンドの多様なポートフォリオを保有することで、高いボラティリティとマネージャー固有のモデルリスクを軽減することができます。^[4]

• ペリー・J・カウフマン、アメリカのシステマティックトレーダー、指数開発者、定量金融理論家。^[6]

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