あなた自身のトレーディングロボットをコーディングできるアルゴリズムトレーダーになりたがっていますか？しかし、あなたは混乱した情報、誤解を招く情報、一晩の繁栄の約束を失望していますか？さて、オンラインアルゴリズムトレーニングコースAlgoTrading101の作成者であるLucas Liew氏があなたのために解決策を用意しているかもしれません。 2014年10月に初めに立ち上げられてから8人以上の学生が優秀な評価を得ており、Liewのコース目標はアルゴリズム的な取引の基本を組織的に提示することです。彼は、アルゴリズム取引が「豊かになる」というわけではないという事実を強く主張する。 "Liewと彼のコースから得た洞察をもとに、以下に概説したのは、独自のアルゴリズム取引ロボットの設計、構築、および維持に必要な基本事項です。

<！アルゴリズム取引ロボットは、最も基本的なレベルで、金融市場での売買シグナルを生成して実行する能力を持つコンピュータコードです。このようなロボットの主な構成要素には、購入または売却時期を知らせる入門ルール、現在のポジションをいつ終了するかを示す退出ルール、購入または販売する数量を定める位置付けルールが含まれます。 （詳細は、

アルゴリズムトレーディングの基礎：概念と例

を参照してください。） <！ - > - > 主なツール

明らかに、コンピュータとインターネット接続が必要になります。その後、取引戦略のコーディングにMetaQuotes Language 4（MQL4）を使用する電子取引プラットフォームであるMetaTrader 4（MT4）を実行するには、WindowsまたはMacオペレーティングシステムが必要になります。 MT4は、ロボットを構築するために使用できる唯一のソフトウェアではありませんが、多くの重要な利点があります。

MT4の主要な資産クラスは外国為替（FX）ですが、プラットフォームは株式、株式インデックス、コモディティおよびBitcoinsをCFDを使って取引するために使用できます。他のプラットフォームとは対照的に、MT4を使用することの他の利点には、学習が簡単で、多数のFXデータソースがあり、無料です。残念ながら、MT4は株式や先物市場での直接取引を認めておらず、統計分析を行うことは負担になりかねません。ただし、MS Excelを補足統計ツールとして使用することができます。

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アルゴリズムの取引戦略

すべてのアルゴリズム取引戦略が持つべきいくつかのコア特性を反映することから始めることが重要です。戦略は、市場と経済の観点から根本的に健全であるという点で市場慎重でなければならない。また、戦略を開発する際に使用される数学的モデルは、健全な統計的方法に基づくべきである。

次に、あなたのロボットが捕捉しようとしている情報を決定することは重要です。自動化された戦略を立てるには、あなたのロボットは、識別可能で永続的な市場の非効率性を捕らえる必要があります。アルゴリズム取引戦略は、市場の行動を利用する厳格なルールに従っているため、市場の非効率性が一時的に発生するだけでは、戦略を構築するには十分ではありません。さらに、市場の非効率性の原因が特定できない場合、戦略の成功または失敗が偶然によるものかどうかを知る方法がありません。

上記を念頭に置いて、アルゴリズム取引用ロボットの設計を知らせるいくつかの戦略タイプがあります。これには、（i）マクロ経済ニュース（例えば、非農業給与または金利変更）を利用する戦略、 （ii）基本分析（例えば、収益データまたは収益リリースノートを使用する）; （iii）統計分析（例えば、相関または共積分）。 （iv）技術的分析（例えば、移動平均）; （v）市場の微細構造（例えば、裁定取引または貿易基盤）。または（vi）上記の任意の組み合わせ。

市場の効率とは

） ロボットの設計とテスト トレーディングロボットの構築と管理には基本的に4つのステップが必要です：

予備調査< ：このステップでは、あなたの個人的な特性に合った戦略を策定することに焦点を当てます。個人リスクプロファイル、タイムコミットメント、トレーディング資本などの要因は、戦略を策定する際に考えることがすべて重要です。その後、上記の永続的な市場の非効率性を特定することができます。市場の非効率性を確認した後、あなた自身の個人的な特徴に適したトレーディング・ロボットのコーディングを開始することができます。

バックテスト

：このステップでは、トレーディングロボットの検証に焦点を当てます。これには、2008年の世界的な金融危機のようなブラック・スワン型のイベントを中心に、さまざまな時間枠、資産クラス、または異なる市場条件でのパフォーマンスの理解と、それを理解するためのコードのチェックが含まれます。 最適化

：今、あなたは動作するロボットをコーディングしました。この段階では、オーバーフィットの偏りを最小限に抑えながらパフォーマンスを最大限にしたいと考えています。パフォーマンスを最大限にするには、まず、リスクと報酬要素、および一貫性（たとえばシャープレシオ）をキャプチャする優れたパフォーマンス指標を選択する必要があります。過度のバイアスは、過去のデータに基づいてロボットが近すぎる場合に発生します。このようなロボットは高性能の錯覚を放つだろうが、未来が完全に過去と似ているわけではないので実際には失敗するかもしれない。 ライブ実行

：あなたは今、リアルマネーを使い始める準備ができました。しかし、あなたが経験するかもしれない感情的な浮き沈みの準備とは別に、対処する必要があるいくつかの技術的問題があります。これらの問題には、適切なブローカーの選択、潜在的なハッカーやテクノロジーのダウンタイムなどの市場リスクとオペレーショナルリスクの両方を管理するメカニズムの実装が含まれます。このステップでは、ロボットの性能がテスト段階で経験したものと同様であることを検証することも重要です。最後に、ロボットが設計された市場効率が依然として存在することを確実にするために、継続的な監視が必要です。 トレーディングアルゴリズムの作成方法

。 結論 伝説の商品トレーダーであるリチャード・デニスが、わずか5年間で1億7500万ドル以上を稼ぐため、経験の浅いトレーダーには厳しいガイドラインが教えられ、成功したトレーダーになることは完全に可能です。しかし、これは特別な例の1つで、初心者は控えめな期待を忘れないでください。成功するためには、一連のガイドラインに従うだけでなく、そのガイドラインがどのように機能しているかを理解することが重要です。 Liew氏は、アルゴリズム取引の最も重要な部分は、「あなたのロボットがどのような市場条件で動くのか、またそれがいつ崩壊するのかを理解すること」、「介入するタイミングを理解すること」であると強調しています。 「アルゴリズム取引は報われるが、成功への鍵は理解である。最低限の理解で高い報酬を約束しているコースや教師は、大きな警告兆候でなければなりません。