平均回帰戦略は、量的取引における統計的アービトラージアプローチの一種です。この戦略は、資産価格が短期的な逸脱の後に長期的な平均に戻る傾向があるという考えに基づいています。基本的な前提は、価格が歴史的な平均から大きく逸脱した場合、最終的にはその平均に戻るというものです。

この戦略は、さまざまな量的手法を探求する書籍『統計的アービトラージ』で詳細に紹介されています。平均回帰取引では、トレーダーは通常、強い相関関係を持つ1組またはそれ以上の金融資産ペア（株式、先物、通貨ペアなど）を選択し、これらの資産間の価格差や距離を分析します。

戦略の仕組み

典型的な平均回帰戦略には以下のステップが含まれます：

  1. 相関のある資産の選択
    強い歴史的相関を持つ資産ペア（例えば、同じセクターの2つの株式）を選びます。
  2. 価格差または距離の測定
    価格差、標準偏差（zスコア）、または共積分分析などの方法を使用して、資産間の価格差を計算します。
  3. 閾値の設定
    価格差の上下の閾値を設定します。この価格差が閾値を超えると、回帰の可能性を示すシグナルとなります。
  4. 取引の実行
    価格差が閾値を超えると：
    • 過小評価された資産（平均以下の価格）をロング（買い）します。
    • 過大評価された資産（平均以上の価格）をショート（売り）します。
    目標は、価格が平均に向かって収束する際に利益を上げることです。
  5. ストップロスと利益目標の設定
    ストップロスとテイクプロフィットのルールを実装して、リスクを管理し、価格差が予想外に収束または拡大した場合に利益を確保します。

重要な概念と考慮事項

  • この戦略は統計的概念と時系列分析に依存しています。
  • 相関関係を評価し、閾値を正確に計算するためには、大規模な歴史的データセットが通常必要です。
  • 適切なペア選択、閾値調整、リスク管理が成功の鍵となります。

リスク

平均回帰戦略は効果的である可能性がありますが、固有のリスクを伴います。価格は短期的に回帰しない場合があるか、市場の構造的変化により新たなトレンドに突入することもあります。そのため、慎重なバックテスト、継続的なモデルの検証、およびテクニカル指標の使用が信頼性と収益性を高めるために必要です。

Javaコード例

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MeanReversionStrategyDemo {

    public static void main(String[] args) {
        List<Double> priceData = new ArrayList<>();  

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            double price = generateRandomPrice();
            priceData.add(price);
        }

        meanReversionStrategy(priceData);
    }

    private static double generateRandomPrice() {
        return Math.random() * 100;
    }

    private static void meanReversionStrategy(List<Double> priceData) {
        double mean = calculateMean(priceData);  

        for (double price : priceData) {
            if (price > mean) {
                System.out.println("Sell stocks. Price: " + price);
            } else if (price < mean) {
                System.out.println("Buy stocks. Price: " + price);
            }
        }
    }

    private static double calculateMean(List<Double> prices) {
        double sum = 0.0;
        for (double price : prices) {
            sum += price;
        }
        return sum / prices.size();
    }
}

Pythonコード例

import random

def generate_random_price():
    return random.uniform(0, 100)

def calculate_mean(prices):
    return sum(prices) / len(prices)

def mean_reversion_strategy(price_data):
    mean = calculate_mean(price_data)  

    for price in price_data:
        if price > mean:
            print("Sell stocks. Price:", price)
        elif price < mean:
            print("Buy stocks. Price:", price)

def main():
    price_data = []  

    for _ in range(100):
        price = generate_random_price()
        price_data.append(price)

    mean_reversion_strategy(price_data)

if __name__ == "__main__":
    main()