高頻度取引とは

株式市場は安易な気持ちで臨める場所ではありません。集中力と、どんな状況にも冷静に対応できる能力が求められます。毎日、世界中で何兆ドルもの株式がやり取りされているのですから、失敗は許されません。

健全な金融市場の本質的な特徴は、流動性です。買ってくれる人がいなければ、資産の価値はありません。「マーケットメーカー」と呼ばれる仲介者は、この流動性を提供することで利益を得ており、手数料を払ってあらゆる価格レベルの取引を提供しています。市場の規模が大きくなり、技術的な知識が豊富になるにつれ、手数料の削減幅は小さくなってきましたが、この仲介者も進化してきました。

高頻度取引とは？

コンピュータは、人間に完全に取って代わるほどの知能を持っているわけではありませんが、それでも地球上のどの人間よりも優れたタスクをこなすことができます。高頻度取引業者（HFT）は、「アルゴボット」と呼ばれるコンピュータアルゴリズムを用いて、ほぼ瞬間的な価格変動から裁定利益を得ます。

高頻度取引アルゴボットは、瞬きをするよりも短い時間で注文を出し、手動のマーケットメーカーの非効率性を軽減して利益を生み出します。高頻度取引のアルゴボットは、一般的にヘッジファンドなどの機関投資家に利用されているが、取引におけるボットの利用は、個人投資家にも役立っているようだ。

2001年に株式取引が端数から小銭に変わったことも影響していますが、20年前に比べてビッドアスクスプレッドは劇的に低下しています。しかし、電子取引によって市場の流動性は向上しており、カナダでは2012年に政府が高頻度取引を制限する手数料を導入した後、ビッドアスクスプレッドが9％上昇したという調査結果もあります。

しかし、高頻度取引はポジティブで利益のあるものばかりではありません。大規模なアルゴリズム取引が市場と個人投資家の双方に与える長期的な影響は、まだ少し曖昧です。ビッドアスクスプレッドが低下する一方で、ある閾値を超えると流動性の見返りが減少する可能性があります。

高頻度取引の利点

スピーディなスワップを一度に実現

高頻度取引とは、コンピュータプログラムを利用して、膨大な量の取引を数分の一秒で行う取引手法のこと。複雑なプログラミングにより、複数の市場を一度に分析し、特定の市場条件に合わせてトリガーを設定して注文を実行することも可能です。多くの場合、執行速度が速いほど利益は高くなる。

高頻度取引の特徴は、その驚異的なスピードに加えて、高い回転率と注文対取引比率にある。2008年のリーマンショック後、取引所が流動性を高めることで企業にインセンティブを与えるようになってから、このような取引形態が普及した。

HFTの歴史

ニューヨーク証券取引所（NYSE）では、既存の流動性相場に競争力を持たせるために、補足的な流動性の提供者（SLP）を採用しました。SLPの平均的なリベートは1セントにも満たないものですが、1日に何百万件もの取引があるため、これでもかなりの利益になります。

証券取引委員会が自動売買を認めたのは1998年で、その1年後くらいから高頻度取引が始まった。当時、取引の執行はまだ数秒程度でしたが、2010年にはわずかミリ秒にまで短縮されました。現在では、高頻度取引はマイクロ秒の100分の1の速さで意思決定を行っており、コンピュータの性能が向上しているため、自動売買はますます高速化しています。

巨大な海外成長の可能性

また、海外でもHFTは大きな成長の可能性を秘めており、世界各国の証券取引所はHFTに寛容であり、一部の証券取引所は支援を表明しています。しかし、取引所がHFTに不当な時間的優位性を与えているとして訴訟を起こされるなど、反対の声も徐々に高まっています。

2012年には、フランスが初めてHFTへの個別課税を発表し、続いてイタリアが発表した。2014年に発生した財務省証券市場の乱高下に対するHFTの影響を評価した研究では、乱高下の原因は1つではないという結論に達しています。この研究では、高頻度取引が将来的に金融市場にリスクをもたらす可能性があるという考えを捨ててはいませんが、どのような方法で、どのような能力を発揮するのかについては結論を出すことができませんでした。

高い優位性

この10年間で、アルゴリズム取引と高頻度取引の両方がトレーディングの世界を完全に支配しました。2009年から2010年にかけて、米国では取引の60％以上が高頻度取引によるものでしたが、その後、この割合は減少しています。高頻度取引はアルゴリズム取引の一種であり，大規模な注文を異なる時間帯に多数の取引に分割し，注文を出した後も管理します。

アルゴリズムと高頻度取引

年金基金や保険会社が出す大量の注文は、株価に大きな影響を与えますが、アルゴリズム取引では、このような注文を複数回の取引に分けて行うことで、その影響を軽減することが期待されています。HFTは大量の注文に基づいて行われるため、価格発見と価格形成プロセスの両方に役立ちます。

さらに、これらのシステムで使用されているアルゴリズムは、注文送信スケジュールの適応制御、リアルタイムのデータフィードの読み取り、トレードシグナルの記録、アービトラージ機会の特定などに使用されています。実際、これらのアルゴボットは、トレンドの推測や市場のニュースに基づいて取引を行うこともできるようになりました。

高頻度取引（HFT）のアルゴリズムは、ビッドアスクスプレッドの恩恵を受けるために両建ての注文を利用します。また、小規模な注文を追跡し、パターンや取引時間を分析することで、大規模な注文が発生する可能性を予測しようとします。このような場合、HFTアルゴリズムは、保留中の大規模な注文を利用し、価格を調整して注文を埋めようとします。

高頻度取引は通常、専門業者に限られており、トレーダーや個人投資家が利用することは事実上ありません。高頻度取引には、定期的で高価なハードウェアのアップグレードを含め、最速のコンピュータが必要です。さらに、これらのユニットは、取引所のサーバーにできるだけ近い場所に設置するため、高コストの設備を必要とします。

また、わずかな遅れも許されないリアルタイムのデータフィードへのアクセスや、他のHFTと効率性を競い合うコンピューターアルゴリズムも必要です。

高頻度、高コスト

理想的な高頻度取引では、最小のレイテンシーと最大の自動化が求められます。つまり、高頻度取引業者は、自動化レベルの高い市場で取引を行う可能性が非常に高いのです。ドイツ銀行が2011年に発表したレポートによると、高頻度取引の参加者は、主に自己勘定取引会社とその関連のトレーディングデスクで構成されており、ヘッジファンドはごく一部にすぎないという。

流動性の向上とビッドアスクスプレッドの低下は市場にとって素晴らしいことですが、高頻度取引にはコストがかかり、それは投資家には必ずしも明らかではありません。取引所が市場を形成するために高頻度取引業者を採用する場合、取引所は高頻度取引業者に受信した注文へのアクセスを提供します。これにより、市場に影響を与える直前の取引量を確認することができます。

ある取引所で大量の買いが入ると、HFTは競って他の取引所から株を集め、より高い値段で売ることができる。このような行為は、取引上の優位性を得るためにお金を払っているようなもので、株式市場の流動性向上にはあまり貢献していないと主張する人もいます。バーナード大学のラジブセティ教授は、これを「余計な金融仲介」と呼び、市場の効率化ではなく、買い手と売り手の間に割って入ることになると指摘しています。

高頻度取引業者は、他の市場参加者を脅かすことが多いです。「お金」と言うよりも早く取引できるロボットと競争したいとは誰も思わないからです。

経済学者はこれを「逆選択」と呼び、個人投資家と同様に他の高頻度取引業者にも影響を与えます。競合するHFTは、他のアルゴボットを引きずり出すために取引を作成する、偽装相場や「スプーフィング」を引き起こします。

評論家の中には、HFTは市場を創造しているのではなく、株式に方向性を持たせた賭けをしているため、流動性が低く、日中のボラティリティーが高くなっていると考える人もいます。また、HFTは利益を上げているが、金融市場に付加価値を与えておらず、競争にはコストがかかるという指摘もあります。2012年、ナイトキャピタルは、最近導入されたソフトウェアのアップグレードにより、誤って70億ドル相当の株式を損失覚悟で売買してしまいました。

このミスで4億4,000万ドルの損害を被り、最終的にGetcoが買収してKCGホールディングスを設立したものの、同社は苦戦を強いられています。HFTが成長する上での最大のネックは、収益性の低下、高い運用コスト、規制上の問題、そしてミスの許されない限界点でもあります。

スプレッドネットワークスは、シカゴからニューヨークまでの回線に光ケーブルを通すことで取引速度を向上させるために3億ドルを投じたことで有名です。HFT戦争に銀メダルはなく、競合する戦略は、一般の投資家や他のアルゴボットよりも速いことにかかっています。つまり、1つのHFTが改善すると、他のHFTは追いつくために必要な資金を使わなければならず、そうでなければ競合他社に資金を奪われるリスクがあるということです。

高頻度取引では、データ転送の速さだけでなく、アルゴリズムが情報を処理し、どのような行動を取るべきかを決定するまでの時間も重要です。アルゴリズムをより効率的にすることで、時間の短縮にわずかながら貢献できるかもしれませんが、この複雑な仕事を世界で最も優れた頭脳に任せることは、人的資源の有効活用にはならないかもしれません。また、専門家は、HFTによって裁定機会の持続時間が97msから7msに短縮された一方で、収益性はほとんど変わっていないと指摘しています。

技術革新のスピードは、取引の無限の可能性を可能にしましたが、規制体制はそれに追いつくのが遅すぎました。アルゴリズミックトレーダーや高頻度トレーダーの注文の速さは、これらのシステムが登場した当初は、一握りの企業が圧倒的な優位性を誇っていました。高頻度取引は既存市場のトレーダーの機会を減らすかもしれませんが、新興市場では高頻度取引のベンチャー企業が利益を得る可能性があります。

HFTの克服

高頻度取引は物議を醸すテーマであり、長年にわたり、それなりの批判を受けてきました。ブローカーディーラーをアルゴリズムに置き換えることで、HFTがミリ秒単位で行う意思決定は、より広範囲に渡って市場に影響を与える可能性があります。

2010年、ダウ平均株価は日中最大の1,000ポイントの下落を記録し、20分間で10％の急落を見せた後、上昇に転じました。政府による調査の結果、大量のHFT注文が売りを誘発して暴落につながったと報告されました。

HFTは一般的に流動性を向上させるために採用されますが、HFTの取引スピードは、提供した流動性があまりにも早く消えてしまうことを意味します。この「ゴースト流動性」により、トレーダーは注文を出すことができず、市場から小規模なプレーヤーが消えてしまいます。例えば、取引所は、HFTへの情報伝達速度を遅らせたり、連続的な注文の流れではなく、定期的なバッチオークションを利用したりすることができます。

これにより、入札をミリ秒単位で放置するのではなく、取引ウィンドウをより細かくコントロールできるようになります。HFTが金融市場に与える実際の影響を定量化することは難しく、その影響を避けることはできませんが、より良い市場構造を作ることで、HFTを無意味なものにし、取引全体を改善することができるでしょう。