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ウォール街で人気のトレンド追随戦略、想定外続出の時代に弱点露呈

  • 過去の価格動向に基づくトレンド追随クオンツ、実は原始的
  • 中銀の刺激策終了による影響やトランプ氏ツイートに迅速対応できず
relates to ウォール街で人気のトレンド追随戦略、想定外続出の時代に弱点露呈

Illustration by Maria Chimishkyan

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機械は、それをプログラムする人間と同じように賢くも愚かにもなる。

  ヘッジファンドは昨年、これを思い知らされた。過去の価格動向に基づいて投資するコンピューターが、人間の運用者より悪い結果を出したからだ。損失があまりにも大きかったため、ポートフォリオを下振れリスクから守る素晴らしい方法と見なされてきた投資戦略から、投資家は巨額の資金を引き揚げた。

  いわゆるトレンド追随クオンツという戦略の基になるアルゴリズムはかなり原始的で、人間の脳と同じ弱点を多く持っていることが分かった。このアルゴリズムは10年に及ぶ中央銀行の刺激策終了による予想外の副作用に十分に素早く対応できないばかりか、トランプ米大統領にさえ振り回されているように見える。

  フランクリン・テンプルトンのK2アドバイザーズ部門のシニアマネジングディレクター、ブルックス・リッチー氏は「コンピューターモデルはツイートほど速く動くことはできない」と述べた。36億ドル(約4000億円)を運用する同氏は、投資していたトレンド追随クオンツファンドから、1ファンドを除き全て資金を引き揚げたという。

Bad Year

Assets in trend-following quants drop after worst outflows in at least 13 years

Source: Eurekahedge

  コモディティー・トレーディング・アドバイザー(CTA)として知られるシステマチックなトレンド追随クオンツは、2008年の世界金融危機を乗り切って大きな支持を得たが、それ以降には大きな変化があった。

  コンピューターを使って取引を識別し実行するクオンツ投資家のコミュニティーは爆発的に広がり、そのアルゴリズムもより洗練されたものになった。企業の収益性やボラティリティーの傾向、景気サイクルの転換などのインプットを活用して取引を決定するモデルもあり、人間の感情に取引判断を曇らされることなく、多くが高いリターンを上げている。

  これに対し、トレンド追随ファンドはもっとシンプルだ。価格動向を何十年も蓄積されたデータに照らし合わせることで、取引の開始と終了の時期を判断する。値上がりしそうだとアルゴリズムが判断すると、株式、債券、商品の先物、通貨先渡しへの買い注文が自動的に出される。値下がりすると判断すればショートポジションが取られる。

  問題は、こうしたアルゴリズムが想定外の展開に弱いことだ。しかし、中銀の下支え引き揚げがボラティリティー急騰をもたらしたり、トランプ米大統領の280文字のツイートが中国との緊張を悪化させたりできる今の時代は、驚きに事欠かない。結局、今日の市場のスピードは、トレンド追随アプローチの中核を成す歴史的な価格トレンドを容易に混乱させることができる。

Not So Smart

Robot hedge fund managers that follow price trends struggle to keep up

Source: SG Trend Index, annual returns

Human vs Robot

Trend followers led $35.3 billion in withdrawals from hedge funds in 2018

Source: eVestment

Apart from trend following, strategies are mostly driven by humans * Includes convertible arbitrage, distressed and directional credit strategies

Only two members of SG Trend Index made gains last year

Source: Investor documents seen by Bloomberg

原題:One of Wall Street’s Most Popular Trading Strategies Is Failing(抜粋)

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