コラム TOB を使ったペアトレード・株式サヤ取りの一例 New |
本書は、ペアトレーディングの戦略をさまざまな角度から詳しく説明・検討し、
計量的な道具をそのペアトレーディングの分析に役立てている。
第1部では、時系列、ファクターモデル、カルマンフィルタなどの重要なテーマを
簡単に紹介し、
その後の議論に必要な基礎知識を提供している。
大まかな考えとペアトレーディングの方法の概念を説明したあとに、
株式市場における異なる2つのペアトレーディングについて掘り下げている。
第2部では統計的裁定を用いたペアトレーディングを詳しく説明している。
この戦略はペアとなる株式の価格の間に長期的な均衡があるという性質を用いて
2つの株式の相対価値のアービトラージを行うものである。
第3部はリスク・アービトラージに関するトレード手法と戦略について説明してい
る。
これは企業の合併・買収というコーポレートイベントに起因するペアトレードであり、広く普及しているアービトラージ手法である。
ボラティリティの高い現代の株式市場では、地政学リスクをはじめさまざまなリス
ク要因のため、
常に急落の危機をはらんでいる。本書では、このような時期に安定的
で確実なパフォーマンスを目指す方法として、多くのヘッジファンドマネジャーが採
用しているペアトレーディングの奥義を紹介している。
ペアトレーディングは最も知られたヘッジファンドの投資戦略の1つであるが、ペアトレーディングについて実践的にかつ詳しく書かれた本はなかった。英語においても
ペアトレーディングに特化して書かれた本は稀である。という意味で本書は大変貴重
である。
統計的裁定とリスクアービトラージに対してのペアトレーディングを本書では題材と しているが、統計的裁定について書かれた本も稀であることから、トレーディングシ ステムを構築したい人にも役に立つ本である。
本書に書かれていることをマスターし、ぜひ儲かるシステムの構築に役立ててほしい 。また、最近はペアトレード戦略を含んだ個人投資家用のシステムも販売されてい ることから、それとあわせて連略に磨きをかけてほしい。
また、2002年には不確実性下で活動する人々は常に合理的な判断をするとは限らないという前提で経済や金融をとらえようとする行動経済学を、また心理学的な側面を経済学に応用することで、カーネマン教授がノーベル経済学賞を受賞している。優秀な研究者が次々と輩出し、金融市場の性質が次々と明らかにされている。金融市場の人々が合理的に行動するということを前提としたモデルから、より現実に近く、人々は常に合理的であるとは限らないというモデルへとモデルの幅はより広がっている。まさしく金融市場の秘密が次から次へと暴露されていくようである。
一方、実務の世界ではトレーディングのロボット化が進んでいる。アルゴリズムトレーディングという、大量の株式を売買する際にその売買のタイミングを最適化し、最も低い費用で取引の執行を可能にするシステム、ヘッジファンドが採用する、トレードの判断から取引の執行までをすべて自動化する取引システムなど、モデル化と自動化が進んでいる。このような分野ではノーベル賞級の理論を用いたものや、自らの経験をモデル化したものなど、さまざまな考え方がモデル化されている。
為替の市場では、以前は顧客対応のディーラーはチーフディーラーとよばれる為替のマーケットメークをする人から為替レートを得ていたが、いまでは自動化されたロボットから為替レートを得るようになっている。最近の為替証拠金取引のように、為替を取引する一般の人々はインターネットを通して為替の取引をし、顧客対応ディーラーを通してトレードをしていない。また、必要な情報は自ら掻き集めている。そのため、金融機関の顧客対応ディーラーに今求められていることは、為替を売買する人たちに確かな情報と為替市場で利益を上げられる売買のタイミングを提供することである。顧客対応ディーラーには以前とは比べものにならないほどの高度な技術と知識が要求されている。また、チーフディーラーに求められていることは、ロボットから得た注文を適切に処理することと、ロボットよりも高い利益を上げることである。チーフディーラーにも以前よりもより高い能力が求められるようになっている。さらに、ロボットの開発者にはさらに高い利益を上げることのできるロボットを開発することが求められているのである。
金融に関するノーベル賞級の理論が次々に発見されようと、ヘッジファンドが優れたモデルを開発してどんなに大儲けしようと、まだまだ発見されていない理論は無数にあるし、金融市場で大儲けできる機会も、まだ発見されていない無敵のトレード戦略も無限にあるのである。心配することはない、人々の心が前向きであれば、社会は変わり、そこに生まれる収益機会も新たな仕組みもどんどん増えるのである。
2006年10月
熊谷善彰
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