外国為替（FX）市場は、その高い流動性と24時間取引サイクルによって、多くのトレーダーを惹きつけています。FX市場でも、定量的（クオンツ）取引戦略は非常に人気があります。以下では、Pythonで実装可能な3つの代表的なFX取引戦略を紹介します。

1. モメンタム戦略（Momentum Trading Strategy）

    モメンタム戦略は、価格がある一定期間、同じ方向に動き続ける傾向があるという仮定に基づいています。モメンタムトレーダーは、最近パフォーマンスが良好な通貨ペアを買い、パフォーマンスが悪い通貨ペアを売ることで利益を狙います。

    実装手順：

    • モメンタムを計算するための期間（例：20日、50日、200日）を選定
    • その期間の価格変化率を算出
    • モメンタムの閾値を設定し、その閾値を超えたら買い／売りの注文を実行
    • 一定期間ごとにモメンタムを再計算し、ポジションを調整

    コード例： 

    import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('forex_data.csv')

data['momentum'] = data['close'].pct_change(periods=20)

buy_threshold = 0.05
sell_threshold = -0.05

data['signal'] = np.where(data['momentum'] > buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['momentum'] < sell_threshold, -1, data['signal'])

data['return'] = data['close'].pct_change()
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']

    2. 平均回帰戦略（Mean Reversion Strategy）

      この戦略は、価格が時間の経過とともに平均に回帰する傾向があるという前提に基づいています。価格が平均から大きく乖離したときに取引を行い、平均に戻る動きを狙います。

      実装手順：

      • 平均を計算する期間（例：20日）を選定
      • 平均値と標準偏差を計算
      • 価格が「平均−（標準偏差×係数）」より下がったら買い、「平均＋（標準偏差×係数）」より上がったら売る

      コード例： 

      data['mean'] = data['close'].rolling(window=20).mean()
data['std'] = data['close'].rolling(window=20).std()

buy_threshold = data['mean'] - 2 * data['std']
sell_threshold = data['mean'] + 2 * data['std']

data['signal'] = np.where(data['close'] < buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['close'] > sell_threshold, -1, data['signal'])

data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']

      3. トレンドフォロー戦略（Trend Following Strategy）

        トレンドフォロー戦略は、市場には長期的なトレンドが存在するという考えに基づいています。価格が重要な水準（たとえば移動平均）を突破したときに、トレンドの方向にポジションを取ります。

        実装手順：

        • 異なる期間の2本の移動平均（例：50日と200日）を選定
        • 短期移動平均が長期移動平均を上抜けたら買い、下抜けたら売り

        コード例：

        data['short_mavg'] = data['close'].rolling(window=50).mean()
data['long_mavg'] = data['close'].rolling(window=200).mean()

data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] > data['long_mavg'], 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] < data['long_mavg'], -1, data['signal'])

data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']