超高速取引・アルゴリズムトレード

株式会社サヤトレの増田圭祐です。

先日、高機能版サヤトレの会員様から
直近、ニュースなどで問題視されている株式市場の
超高速取引についてご質問をいただきました。

本日のメルマガでは、機械による自動売買や
超高速取引・アルゴリズムトレードについて
私の意見を書かせていただきます。

私の考える結論として個人投資家は、
特別に意識する必要はないと考えております!

その理由ですが・・・

人は機械に勝てないからです!

よって機械の事は意識せずに
個人投資家は個人投資家に出来る
最善の投資を行い年間で利益を獲得する!

決めたルール通りに売買を行い
感情に流されず取引を継続する精神力で
自分自身との戦いに勝てば良いと考えています。

先日、将棋のプロ棋士がコンピューターと
将棋で本気で対戦する「将棋電脳戦」がありました。

5人いるプロ棋士は、
コンピューターと対戦して1勝4敗

今やプロ棋士は、将棋において
コンピューターに勝てないのです。

将棋コンピューターの開発も本気と思いますが
金融市場で投資するコンピューターの
開発はもっと本気と考えて良いでしょう。

人工知能で学習して過去の値動きなどの
統計データを駆使して一番勝てる可能性が高い
行動をコンピューターは一瞬で取ってきます。

人よりも機械の方が速く
正確で間違いもありません。

感情もなく設定したシステム通りに動きます。

数千分の1秒という単位で
注文を出してくる機械に対して
人が手動で競うのは不可能です。

しかしここで重要な事が1点あります。

その機械を設計して作ったのもまた人である事です。

機械ですが人が作りシステムを組んでいるので
結局は人が売買しているのと大きな違いはありません。

発注スピードは機械に勝てませんが
結果的に株式市場の値動きは、人の心理を
表していると言えるのではないでしょうか?

現在の株式市場は海外からもシステムによる
自動売買が主流になっております。

「機械VS機械」

上記のように金融市場で戦っているのです。

個人投資家は機械と張り合わず
自分自身との戦いに専念してください。

例えば、私がメインに行っている
寄付きで仕掛けて寄付きで決済する売買ルールでは
機械も個人も全て同じ条件での勝負です。

寄付きなので世界中の投資家全員同じ条件でフェアです。

そして何より時間が取られません。

寄付きに仕掛けて寄付きに決済しても
株式投資で十分に利益を狙う事は可能です。

全ては売買ルール次第!

日中デイトレードでビシバシやっている
個人投資家は、海外の機械に遊ばれて
現在、負けている可能性も考えられます。

しかしザラ場で取引しない
私にとっては今のところ
特別関係のない話と考えております。

日本株で投資されている方は誰と戦っているのか?

多くの方は、近くの個人投資家と思っております。

正解と言えば正解ですが
日本の株式の売買の約6割は海外からの注文です。

よって私達含めて日本の個人投資家は
日本の金融機関の言う事ではなく
海外の投資家動向を確認するのが正解かもしれません。

そう考えると普段良く見る日経平均株価チャートは
正解な日経平均株価チャートとは言えないかもしれません。

日本株を売買している海外の投資家からすれば
ドル建ての日経平均が正確だからです。

■日経平均ドル建てチャート
http://www.marketnewsline.com/apps/market/quotes?r=3m&c=1010&lang=ja&t=large

そしてその海外投資家の多くが
システムによる自動売買を使い取引を行っております。

正確なシステムによる売買は分かりませんが
仮に個人投資家が一切取引をすることなく
1日相場を見ていても何事もなく相場は終えると言われています。

機械達によって終日、売り買いの
バトルが繰り広げられて
普通に寄り付いて普通に引けるのです。

それから機関投資家などは
「バスケット取引」のように取引所を通さずに
独自の価格で株式を売買する事も可能です。

情報も設備も機関投資家と個人投資家は全く違います。

その分に金融庁という厳しい目があるために
メリット・デメリットあるでしょう。

億以上の金額にならないのであれば
確実に個人投資家の方が
好き勝手に売買できるので有利と私は考えます。

投資の正解は勝ち負けではなく
予めルール通りに売買出来たか?

それが大切です。

勝ってもルールを破っていればダメですし
負けてもルールを守っていれば正解です。

そう考えた場合にほとんどの方にとって
投資は、自分自身との戦いではないでしょうか?

投資は、調子に乗るとすぐに負けますからね。

読者様もお気を付けください。

運用のヒント・参考になれば幸いです。

【参考記事】


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