小売レベルでの初心者アルゴリズムトレーダーとして,大規模な機関的な量子ファンドと競争することはまだ可能かどうか疑問に思うのは一般的です.この記事では,機関的な規制環境の性質,組織構造,投資家関係を維持する必要性により,ファンドは,小売アルゴリズムトレーダーには関わらない特定の欠点に苦しんでいると主張したいと思います.
資金に課せられた資本と規制の制約は,小売トレーダーによって搾取できる特定の予測可能な行動につながります.
リテールアルゴトレーダーは,取引プロセスだけでファンドと競争できる多くの方法がありますが,いくつかのデメリットもあります.
容量 - 小売業者は,より小さな市場でプレーする自由が大きい.機関資金ができない場合でも,これらのスペースで重要なリターンを生み出すことができます.
取引の混雑 - 資金は"技術移転"に苦しんでいる.従業員の転勤が高くなる可能性があるため.非公開協定および非競争協定は問題を緩和するが,それでも多くの量子ファンドが"同じ取引を追求する"につながる.気まぐれな投資家の感情と"次のホットなこと"は問題を悪化させる.小売トレーダーは同じ戦略に従うことを制約されないため,より大きな基金とは関連していないままである.
市場への影響 - 高流動性のある非OTC市場でプレーする場合,小売口座の低資本ベースは市場への影響を大幅に軽減します.
レバレッジ - 小売トレーダーは,法的な設定に応じて,手数料/レバレッジ規制によって制限されます. 民間投資基金は,リスク管理の観点から同様に制限されているにもかかわらず,同じ不利な立場にはなりません.
流動性 - プライムブローケージへのアクセスが平均的な小売アルゴトレーダーの手には届かない.彼らはインタラクティブブローカーなどの小売ブローケージでやり直さなければならない.したがって,特定の楽器の流動性へのアクセスが減少している. 取引オーダールーティングも明確ではないし,戦略のパフォーマンスがバックテストから逸脱する1つの方法です.
クライアントニュースフロー - 小売業者の最大の欠点は,主要ブローカリングまたは融資機関からの顧客ニュースフローへのアクセスが欠如している可能性があります.小売業者は,ミーティンググループ,ブログ,フォーラム,オープンアクセス金融ジャーナルなどの非伝統的なソースを使用する必要があります.
小規模なアルゴトレーダーは,リスク管理について,より大きな量子ファンドとは異なるアプローチをとる.リスクの文脈において"小規模で敏捷"であることがしばしば有利である.
重要なことは,トレーダーに課せられるリスク管理予算は,自らが課せられる予算を超えており,規制を執行するコンプライアンスやリスク管理部門も存在しない.これは,小売トレーダーに"業界標準" (投資家の暗黙の要求) を遵守する必要なく,カスタムまたは好ましいリスクモデリング方法論を導入できるようにします.
しかし,この柔軟性は,小売トレーダーがリスク管理に"怠け者"になる可能性があります.リスク懸念は,ポートフォリオリスク全体に外的考慮を与えることなく,バックテストと実行プロセスに組み込まれている可能性があります.
投資者関係 外部投資家は,小売店と大型ファンドの主要な違いです.これは,より大きなファンドのためのあらゆる種類のインセンティブを駆動します.小売業者が心配する必要のない問題です.
小売トレーダーは重要な利点のある分野は,取引システムのための技術スタックの選択である.トレーダーは,自分の都合により"仕事のための最高のツール"を選択できるだけでなく,レガシーシステム統合や企業全体のITポリシーに関する懸念はありません.PythonやRなどの新しい言語は,C++などの言語よりもはるかに少ないコード行 (LOC) でエンドツーエンドバックテスト,実行,リスク,ポートフォリオ管理システムを構築するためのパッケージを持っています.
しかし,この柔軟性には代償があります. スタックを自分で構築するか,その全部または一部をベンダーにアウトソーシングする必要があります. これは時間,資本,または両方の観点から高価です. さらに,トレーダーは取引システムのすべての側面をデバッグする必要があります. 長く,潜在的に辛苦しいプロセスです. すべてのデスクトップ研究マシンおよび共同位置サーバーは,費用をカバーするための管理手数料がないため,直接取引利益から支払わなければなりません.
結論として,小売トレーダーは,より大きな量子ファンドに比べて有意な比較優位性を持っていることが見られる.これらの優位性を利用できる可能性は多い.後の記事では,これらの違いを利用するいくつかの戦略について議論する.