個人トレーダーが今もローソク足チャートを見ながらエントリーポイントを探している一方で、別の市場参加者たちは、すでに数ミリ秒以内に複数の注文を発注し、約定させ、決済している可能性があります。彼らは必ずしも、1か月後にBTCがどこにあるかを予測しようとしているわけではありません。むしろ、次の1秒、あるいは次の1ミリ秒にオーダーブックで何が起こる可能性があるのかに注目しています。
最新エピソードのKTX Live（9月16日）では、KTXマーケティングチームのMiaが、ファンドマネージャー兼クオンツ専門家のLurker氏を招き、高頻度取引、アービトラージ戦略、取引所の流動性、API、AIを活用したクオンツリサーチ、そして一般ユーザーがクオンツ取引を始める方法について議論しました。Sun氏は、従来型市場でクオンツ取引の経験を積んだ後、2018年に暗号資産市場へ参入したと説明しました。現在、同氏のチームは暗号資産、米国株式、金関連商品を取引しています。その他のトレードに関する議論、Web3業界のインサイト、今後のライブ配信については、KTX Liveでご覧いただけます。
1. クオンツ取引は裁量取引とどのように異なるのか？
「クオンツ取引」「高頻度取引」「マーケットメイキング」といった言葉を初めて聞くと、複雑なアルゴリズム、高性能なサーバー、大量の自動ボットを思い浮かべるかもしれません。しかしSun氏によると、クオンツ取引の根底にある最も基本的な考え方は比較的シンプルです。それは、トレーダーのロジックを、継続的に実行できるシステムへ変換することです。
十分に練られた戦略を持つトレーダーであっても、感情に左右されることがあります。損切りが発動すべき場面で損失を確定するのを拒んだり、戦略が行動を求めているときにためらったり、短期的な市場の変動を理由にポジションを早く手仕舞ったりすることがあります。クオンツ取引の主な利点の1つは、こうしたルールをコードに変換し、同じロジックをより一貫して実行できるようにすることです。
クオンツ取引では、過去のデータや統計的手法を使って戦略を検証することもできます。たとえば、ローソク足パターン、移動平均線、MACDインジケーターに基づく戦略を構築できます。その戦略を手作業で検証するにはかなりの時間がかかる可能性がありますが、過去データによるバックテストを行えば、過去の市場環境でその戦略がどのように機能したかをより迅速に確認できます。トレーダーは、KTXリアルタイム暗号資産市場ページを通じて、主要資産、価格変動、より広範な市場データを確認することもできます。
高頻度取引では、人間と機械の違いがさらに明確になります。Sun氏はオーダーブックの例を挙げました。最良売り気配に当初20 BTCがあったものの、利用可能な数量がすぐに10 BTC、5 BTC、最終的に2 BTCまで減少したとします。人間のトレーダーが対応する時間を得る前に、自動システムはすでにオーダーブックの変化を解釈し、残りの流動性を取得するかどうかを判断している可能性があります。
このような戦略が捉える価格変動は、わずか1ベーシスポイント、あるいはそれ以下かもしれません。しかし、その機会自体は数ミリ秒しか続かない可能性があります。言い換えれば、個人トレーダーが「今後1か月でBTCは上昇するのか、下落するのか」と尋ねる一方で、高頻度トレーダーは「今後数秒で何が起こりそうか」と尋ねているのです。
2. 高頻度取引はどのように収益を生み出すのか？
高頻度取引に単一の収益モデルはありません。戦略によって、収益の源泉は大きく異なります。Sun氏によると、一般的な手法には取引所間アービトラージ、短期予測戦略、マーケットメイキングがあります。
取引所間アービトラージは、取引所間に一時的に生じる価格差を捉えようとするものです。短期予測戦略は、市場のマイクロストラクチャーを分析し、極めて短期的な価格変動を推定します。マーケットメイキング戦略は、流動性の提供、在庫管理、スプレッドの獲得、場合によっては取引手数料のリベート受け取りによって収益を得ようとします。Sun氏のチームは現在、統計的アービトラージにより重点を置いています。
主要プラットフォーム間の価格がすでに近接している場合でも、取引所間アービトラージは存在するのかという疑問がよく聞かれます。答えは「はい」ですが、こうした機会はますます短時間しか続かなくなっています。トレーダーは、KTX現物市場とKTX USDT無期限先物市場を比較することで、現物価格とデリバティブ価格、オーダーブック、最近の取引の関係をより深く理解できます。
資金がすべての取引所にまったく同じタイミングで流入するわけではありません。ある取引所が先に反応し、別の取引所が少し遅れて追随することで、一時的に価格差が生じる場合があります。しかし、より多くのプロフェッショナル企業が市場に参入するにつれ、従来型のアルファを捉えることはますます難しくなっています。
大規模な機関投資家は一般に、より強固なインフラ、低い取引手数料、より高速な執行システムを備えています。その結果、比較的単純で低リスクな取引所間アービトラージから得られる収益は圧縮されています。したがってSun氏は、小規模トレーダーにとっては、大手機関投資家と速度で直接競争するよりも、専門性が高く競争の少ないアルファの源泉を探す方が有益な可能性があると考えています。
3. 速度は重要だが、戦略はさらに重要かもしれない
「高頻度取引」の特徴としてまず挙げられるのは速度です。ミリ秒、マイクロ秒、さらにはそれ以下のレイテンシーが、特定の戦略では極めて重要になることがあります。しかしSun氏は、ほとんどの小規模チームにとって、速度だけで競争することは、そのコストに対して得られる価値が限られていると考えています。
大規模な機関投資家は、レイテンシーを削減するために、データセンター、ネットワーク、執行インフラへ多額の投資を行う場合があります。小規模トレーダーがハードウェア競争だけで持続的な優位性を得る可能性は低いでしょう。より重要なのは、戦略とアルファです。他者が見落としているシグナルを特定することは、サーバーのレイテンシーを数ミリ秒さらに短縮することより価値があるかもしれません。
高頻度戦略は、存続期間も短い傾向があります。今日機能する戦略が、明日も収益を生み続けるとは限りません。参加者が増え、市場構造が変化し、類似の戦略が市場に参入するにつれて、一部のアルファは徐々に消滅します。そのため、クオンツチームは継続的に調査、検証、改善を行う必要があります。
自動取引に関心のある開発者は、KTX APIドキュメントを確認できます。市場データ、オーダーブック、ローソク足データ、取引履歴、アカウント情報、注文作成、注文キャンセルなど、市場調査や自動取引ツールを支援する各種インターフェースについて説明しています。
4. プロフェッショナルなクオンツチームは取引所の何を重視するのか？
個人ユーザーは、ブランド、上場資産数、ランキング、プロモーションキャンペーンなどを基準に取引所を選ぶことがあります。一方、プロフェッショナルなクオンツチームは、異なる基準を用いる傾向があります。
Sun氏は、主な3つの要素としてAPIとマッチングエンジンの安定性、真の流動性、取引コストを挙げました。安定性は、速度よりも重要になる場合があります。高頻度戦略における最大のリスクの1つは、必ずしも市場予測を誤ることではありません。必要なときに注文を発注できないこと、または市場環境が変化した際に注文をキャンセルできないことです。
このリスクは、極端な市場環境で特に深刻になります。大量のユーザーが同時に取引しようとすると、過負荷状態のAPIによって、クオンツシステムがポジションの確認、注文の送信、既存注文のキャンセルを行えなくなる可能性があります。長期的に見て戦略が利益を生み出していたとしても、1度の重大なシステム障害によって、それまでに蓄積した利益の大部分が失われる可能性があります。
Sun氏は、新しい取引所を評価する際、まずAPIとマッチングエンジンの安定性を調べ、次に流動性、最後に取引コストを確認すると説明しました。「強い流動性」は、オーダーブックに表示されている数量だけでは判断できません。特定の価格水準に10 BTCと表示されていても、トレーダーが表示価格で10 BTC全量を約定できるとは限りません。
プロフェッショナルチームは通常、少額の資金から始め、実際のスリッページとマーケットインパクトを評価する前に、オーダーブックの複数の価格水準を観察します。戦略によっては、数百USDTから高頻度テストを開始する場合もあれば、10,000～20,000 USDTを必要とする戦略もあります。チームは通常、限られた資金で始め、実際の執行結果を確認した後にのみ配分を増やします。
バックテストと実運用のパフォーマンス評価の両方に、取引手数料も含める必要があります。適用される手数料率はKTX手数料率ページで確認できます。
5. 健全な取引所にクオンツ取引チームが必要なのはなぜか？
一般ユーザーから見ると、高頻度取引ボットは単に継続的に売買するプログラムのように見えるかもしれません。しかし市場構造の観点では、さまざまなタイプのクオンツチームが、健全な流動性エコシステムの重要な構成要素となっています。
Sun氏は、成熟した取引市場には通常、マーケットメイキング、トレンドフォロー、アービトラージなど、複数の戦略が同時に稼働している必要があると考えています。すべての参加者が同じ戦略に従うと、トレーダーが市場の一方に集中し、反対側の十分な取引相手が不足する可能性があります。
マーケットメーカー、アービトラージャー、トレンドフォロー戦略、個人ユーザーがともに参加することで、取引活動のバランスが整い、価格発見と市場の厚みを維持しやすくなります。そのため、クオンツチームと取引所は相互依存の関係にあります。
Sun氏は、取引所を個人的に評価する際、主に資産の安全性、市場の厚み、APIの安定性に注目します。まず約1,000 USDTを配分し、通常の市場環境と極端な市場環境の両方でシステムを稼働させた後、配分を増やすかどうかを判断する場合があります。
流動性や技術的な安定性に加えて、取引場所を評価する際には、資産の透明性も考慮すべき要素となる場合があります。ユーザーはKTXプルーフ・オブ・リザーブページで、準備資産比率、資産保管方法、関連する検証メカニズムについて確認できます。
6. 極端な市場環境は最大の機会と最大のリスクをもたらす
暗号資産市場は24時間365日稼働しており、大幅な価格変動や急速な清算は珍しくありません。高頻度取引チームにとって、こうした環境には2つの側面があります。ボラティリティの上昇は短期的な機会を増やす可能性がある一方で、より大きなリスクももたらします。
Sun氏によると、極端な市場環境において、APIの不安定性は依然としてチーム最大の懸念の1つです。システムが注文を発注したり、キャンセルしたり、ポジション情報を取得したりできなければ、取引戦略は実質的にアカウントの制御を失う可能性があります。
したがって、長期運用を目的とした高頻度戦略は、通常の環境で利益を生み出すだけでは不十分です。ネットワークレイテンシー、極端なボラティリティ、取引所レベルの障害も考慮しなければなりません。そうでなければ、毎日安定した収益を生み出す戦略であっても、1度の極端なイベントで蓄積利益の大部分を失う可能性があります。
デリバティブを取引する前に、ユーザーは注文タイプ、証拠金要件、清算メカニズム、その他の関連ルールを理解する必要があります。先物取引には大きなリスクが伴うため、より大きな資金を投入する前に、戦略をバックテストし、少額の資金で評価してください。
7. AIはすでにクオンツ取引を変えている
AIがクオンツ取引を変えるかと尋ねられた際、Sun氏は直接的にこう答えました。もはやAIがクオンツ取引を変えるかどうかが問題なのではなく、すでに変えているのです。
ClaudeやChatGPTなどのツールは現在、ソフトウェア開発、データ分析、ファクターリサーチ、戦略のバックテストに広く利用されています。以前は、アルファファクターを調査するために、コードを書き、フレームワークを構築し、データを手作業で処理する必要がありました。すべての工程に1～2週間かかることもありました。
現在では、研究者がアイデアを形成すると、AIを使って初期実装をはるかに迅速に開発し、その後、過去のデータに対してテストして、戦略に可能性があるのか、それとも一貫してマイナスのリターンを生み出すのかを判断できます。これにより、リサーチサイクルを大幅に短縮できます。
AIは学習ツールとしても有用です。オーダーブックモデルの構築に関心を持つ初心者は、どこから始めればよいかわからないかもしれません。AIは、研究の方向性の特定、学術論文の整理、モデル構造の説明、既存手法の段階的な再現と検証を支援できます。これにより、プログラミングとクオンツリサーチの両方への参入障壁が下がっています。
ただし、AIが生成したコードや戦略を、確認せずにそのまま実運用へ投入してはいけません。開発者は、データ品質、API要件、モデルパラメータ、執行ロジック、リスク管理を引き続き確認する必要があります。市場データと取引の連携をテストする際は、英語版のKTX API開発者ガイドを参考にできます。
8. オーダーブックは高頻度アルファの重要な源泉になりつつある
従来型のアービトラージを理解する最も簡単な方法は、2つの取引所間で価格を比較することです。価格差が、合計取引手数料とマーケットインパクトコストを上回る場合、トレーダーは一方の取引所で買い、もう一方で売ることで、価格が収束する際の利益を得ようとします。
問題は、こうした機会が極めて小さくなっていることです。その結果、一部の高頻度取引チームは、目に見える価格変化の前に何が起こっているのかを研究するようになっています。
たとえば、売り側の流動性が急速に消失したり、積極的な注文フローが突然変化したりすると、市場価格が動く前にシグナルが生じる可能性があります。そのため、プロフェッショナルなクオンツチームは、「現在の価格はいくらか」だけでなく、「なぜ次の1秒で価格が変化する可能性があるのか？」も問いかけています。
Sun氏は、この種の市場マイクロストラクチャー研究を、現在多くの高頻度取引企業が研究している重要なアルファの源泉だと説明しました。
KTXの取引インターフェースでは、オーダーブックと最近の取引情報を確認できます。トレーダーはKTX BTC/USDT現物取引ページまたはKTX BTCUSDT無期限先物ページを通じて変化を観察できます。開発者はAPIを使用して、オーダーブック、ローソク足、ティッカー、取引データを取得し、さらに市場マイクロストラクチャーを研究することもできます。
9. 一般ユーザーでもクオンツ取引を始められるのか？
答えは「はい」であり、参入障壁はかつてより大幅に低くなっています。
Sun氏は、クオンツ取引を始めるために、まずプログラミングの専門家になる必要はもはやないと考えています。プログラミング、数学、アルゴリズムに関する基本的な理解があれば、最新のAIツールと組み合わせて学習や実験を始めるには十分な場合があります。
同氏は、一般ユーザー向けに明確な道筋を示しました。まず、先物契約や資金調達率などの基本概念を含め、市場の仕組みを学びます。次に、データを扱うために必要な最低限のプログラミング知識を身につけます。その後、AIツールを学習、分析、コード開発に役立てることができます。
次に、ユーザーは自分で設計、発見、研究した戦略を過去データによるバックテスト環境に投入できます。結果に改善の余地がある場合は、戦略を調整して再度テストできます。このプロセスを経て初めて、少額の資金で実運用テストへ移行することを検討すべきです。
どこから始めればよいかわからないユーザーは、タートルズ・トレーディング、移動平均線のクロスオーバー、基本的な市場間アービトラージなど、古典的な戦略の再現から始めることができます。AIは初期バックテストの構築を支援できますが、個人の取引システムを開発する前に、ユーザー自身がパラメータ、前提条件、最適化プロセスを理解しておく必要があります。
暗号資産市場、取引商品、基本的な戦略についてさらに学びたいユーザーは、KTX Learnをご覧ください。実際の市場に参入する前に、KTX Marketsページで値動きや市場環境を確認し、自身の経験とリスク許容度を反映した取引計画を策定することもできます。
10. 高頻度取引の未来：より難しくなるが、機会は残る
最後の早押し形式のセグメントで、Sun氏はいくつかの質問に直接答えました。高頻度取引では、現在、中央集権型取引所を好んでいます。速度と戦略のどちらが重要かについては、戦略の方が重要だと考えています。一般的な手法の中では、アービトラージは比較的理解しやすく、初心者にとってより明確な出発点になる可能性があります。
取引所の執行品質を評価するために指標を1つだけ使えるとしたら、マーケットインパクト、つまり大口注文を完了した際に、想定執行価格と最終的に受け取った価格との差を確認すると答えました。
今後3年間で高頻度取引はより収益性が高くなるのでしょうか。Sun氏の見解は、競争はますます厳しくなるものの、新たな専門的機会は引き続き生まれるというものです。
今年機能するアルファの源泉が、来年には徐々に消滅する可能性があります。同時に、市場構造の変化によってまったく新しい機会が生まれることもあります。したがって、高頻度取引チームの持続可能な競争優位性は、「永遠に機能する」1つの戦略を発見することとは限りません。調査、検証、改善を続ける能力こそが重要です。
自動取引を検討するチームにとって、安定したデータインターフェース、真の市場の厚み、妥当な取引コスト、包括的なリスク管理はすべて不可欠です。開発者はKTX APIドキュメントを確認し、限られた資金でテストを行うことで、実際の執行環境における戦略のパフォーマンスを評価できます。
結論：個人トレーダーは価格を見て、プロトレーダーは市場構造を見る
今回のKTX Liveセッションで示された最も明確な違いの1つは、市場参加者による取引の見方の違いです。個人ユーザーは、BTC価格、ローソク足チャート、市場が上昇しているか下落しているかに注目することが多いでしょう。一方、プロフェッショナルなクオンツトレーダーは、オーダーブック、流動性、マーケットインパクト、APIレイテンシー、マッチングエンジンの性能、そして各価格変動の背景にあるより広範なマイクロストラクチャーを分析している可能性があります。
取引プラットフォームにとって、成熟したエコシステムは、アクティブユーザー数だけで決まるものではありません。個人トレーダー、プロフェッショナルなクオンツチーム、アービトラージャー、マーケットメーカーに対して、安定的で効率的かつ真に流動性のある環境を提供できるかどうかも、市場全体の品質において重要な役割を果たします。
今回のKTX Liveエピソードで議論されたように、高頻度取引における競争はますます激しくなっています。同時に、AI、市場構造の変化、新たな取引プラットフォームが、引き続き新しい研究領域を生み出しています。執行速度は上がり、アルファの有効期間は短くなる可能性がありますが、戦略、規律ある実装、継続的な改善は、長期的な競争力の基盤であり続けます。
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この記事は、KTX Liveセッション「個人トレーダーは今もチャートを見ている—クオンツはすでに動き出したのか？暗号資産の高頻度取引の内幕」をもとに編集したものです。ゲストの発言は個人的な経験と見解を反映したものであり、投資助言を構成するものではありません。暗号資産は価格変動が非常に大きい商品です。ご自身の経験、財務状況、リスク許容度に基づいて判断してください。