アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
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趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
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アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
- 2. 目次 • 自己紹介 • 背景 • システムの概要 • 遭遇した問題と得られた知見 • 最近の状況 • まとめ
- 3. 自己紹介
- 4. 誰？ • 名前: 小林 智史 (Satoshi KOBAYASHI) • 所属: インターネットイニシアティブ (IIJ) • 職業: ソフトウェアエンジニア • 備考: 普段の業務は金融とは一切関わりがない
- 5. 元々、投資は好き • 普段の投資について • 堅実枠 • 海外ETFを使った長期分散投資 • 趣味枠 • 好きな (応援したい) 企業の株を銘柄買い
- 6. ちなみに • 年齢が若いことは投資では有利に働きやすい • 長期間で時間分散できる • 時間分散？→ドル・コスト平均法など • 長期間に渡って複利が効く • 複利？→利益がさらに利益を生む仕組み • 損をしたときもダメージが少ない • 何故？→人的資本が多く残されている (定年まで長い)
- 7. 背景
- 8. お金儲けについての研究 • 知識と技術を使ってお金儲けができないか？ • 大学時代の研究室の先輩と二人三脚で研究 • どちらも社会人なので余暇を利用 • データを駆使して市場に打ち勝つ • 今回作ったシステムはその一環で生まれた
- 9. 大学時代の研究室の先輩 • 名前: 加川 敏規 (Toshinori KAGAWA) • 所属: 情報通信研究機構 (NICT) • 職業: 研究者 ※博士(工学) • 備考: 先輩も投資が好き
- 10. システムの概要
- 11. どんなものを作ったか • ある金融資産を全自動で取引するシステム • 特定のアルゴリズムにもとづいて動作する • 24 時間 365 日休まず取引し続ける • アルゴリズムの基本 • 安く買って高く売る (商売と同じ) • 統計の考え方を用いている
- 12. どのようにして作ったか • Python を使ってスクラッチで実装した • 最初ワークフローエンジンを使おうとした • Apache Airflow とか • 学習コストの高さ、クセの強さから断念 • その後は、ひたすら下回りから書いていった
- 14. システム構成について • 役割ごとに細かくプロセスを分けた • ティッカー、板などの情報を取得する役 • 得られた色々なデータを処理して発注する役 • これは正解だった • 疎結合でデバッグしやすい
- 15. 用語の補足 • ティッカー？ • 最後に成立した取引の情報 • いくらで売られたか、買われたか • 板？ • まだ成立していない取引の一覧 • いくらで売ります、買います
- 16. サーバ • 某 VPS 上で稼働させている • OS: Ubuntu 16.04 LTS • CPU: 3C • RAM: 2GB • DB: MySQL 5.7
- 17. 遭遇した問題と得られた知見
- 19. 取引が失敗する主な原因 • 外的要因 • 取引所のメンテナンス・障害など • 内的要因 • 自作した取引システムの障害 • 連携させている口座の残高不足など
- 20. 一旦失敗すると長引くことも • 一過性 (数分〜) のものなら特に問題はない • Slack のログが汚れるだけ • 長期間 (数時間〜) に渡って失敗することも • 意外とよくある • 人間が介入しないと直らなかったり、とか
- 21. 取引が失敗するデメリット • 機会損失 • 失敗している間はお金儲けができない • スプレッド分の損が連続して発生しうる • これが特にやばい
- 22. 何がヤバイのか • 複数注文の組み合わせで取引したいことがある • 組み合わせはトランザクション的に扱いたい • つまり All or Nothing にしたい • もし失敗したときはロールバックさせる • 買った所で直後に売ることになる • あるいはその逆
- 23. 何か問題が？ • 売値と買値はイコールではない • 必ず売値 < 買値の関係になっている • 高く買って安く売りたい人はいない • 両者の差額をスプレッドという • 単純に買って売るだけでも差額分を損する
- 24. 失敗し続けるのはまずい • 買って売っての繰り返し • スプレッド分を延々と損し続ける • それも、数時間単位で！
- 25. どう解決する？ • 単位時間あたりの失敗数に上限を設ける • 閾値を超えて失敗すると、関連する注文を中止 • これをペナルティーと名付けた • 復帰条件 • 一定期間が経過する • 人間が介入して状態を解除する
- 26. 取引手数料は最大の敵
- 27. 前述したスプレッドに関連 • 多くの取引所では取引自体に手数料がかかる • 一回の約定あたりでいくら、とか • 板に最初から上乗せされていることも • ギャンブルでいう「控除率」に相当する • 胴元の懐に入るお金という意味で同じ
- 28. 控除率の壁を超える必要あり • 超えられないと損し続けることに • HFT 的なことをすると特に問題になる • HFT?→高頻度取引 • 頑張って手数料ばっかり払い続ける
- 29. どう解決する？ • なるべく手数料の少ない取引所・商品を選ぶ • 最初、高いものを使って痛い目を見た • アルゴリズムを改良して壁を超える • 壁を超える利益が得られそうかを計算する
- 30. ティッカーの値段では 買えない
- 31. ティッカーは単なる過去の実績 • 開発の初期において • ティッカーの情報を元に注文を入れていた • 想定と異なる約定が頻発した • 成行注文: 想定より高い・安い • 指値注文: 買えない・売れない
- 32. 得られた気づき • ティッカーだけを見ていてはいけない • 直近の取引で成立したというのに過ぎない • 市場は刻一刻と変化している • 過去の実績と今の市場は異なる • 約定した取引量も分からない
- 33. どう解決する？ • ティッカーの代わりに板の情報を使う • 板の情報は成立していない注文の一覧 • 今出ている注文を見て自分の注文を入れる • いくらで売買できそうかを計算する
- 35. 想定外は減った、しかし… • 板の情報を使っても完璧ではない • 他の人も注文をバンバン入れている • 板は取得した直後に過去の情報となる • 想定外の約定は生じうる
- 36. どう解決する？ • 板を見てから注文までのディレイを減らす • 処理の最適化・高速化 • 「想定外」の取捨選択をする • 成行取引: 想定より高い・安いを許容する • 指値取引: 中途半端な約定に対処する
- 37. 中途半端な約定？ • 商品が売買される単位はバラバラ • 「100 買う」という注文を指値で出したとする • その値段で 50 だけ買えた (約定) • 残りはいつまでたっても買えない • 上記のような状況が起こりうる • アルゴリズムが複雑化しがち
- 38. ちなみに高速化では… • ボトルネックが自作システム以外にあること も • 取引所や途中経路が重いこともよくある • 注文が受理されるまで数秒かかるとか • その間クライアントがブロックする • 別のスレッドにして他の仕事させよう…
- 40. 取引に時間がかかるのは困る • 注文内容が市場の相場から乖離してしまう • 一定期間で API 呼び出しをタイムアウトする • しかし取引所では処理が続いていることも • 「実は買え (売れ) てた！」がたまに起こる
- 41. どう解決する？ • システムが「実は」を直後に検出する • 検出後は失敗時のロールバックと同じ • この「実は」の検出が意外と難しい • または問題が顕在化した時点で対処する • アルゴリズムによってはこれで済むことも
- 42. その他の雑多な知見
- 44. 取引量 • 何をいくつ売買するか • 口座情報を元に調整すると複利が効きやすい • 固定量だと人間が定期的に調整する必要あり
- 45. 余談 • ギャンブルで賭け金をいくらにすべきか？ • 色々な手法が考案されている • マーチンゲール法 (倍プッシュだ…) • ケリーの公式 ※ ここらへんの話は 『ツキの法則 -「賭け方」と「勝敗」の科学』 という本を読むと面白い
- 46. 貯めたデータを可視化しよう
- 47. Re:dash • RDB のデータをグラフ化できる • 定期的に実行してモニタリングとか • 色んなデータの推移を見られるように
- 48. 注意点 • クエリによっては RDB に負荷がかかる • 普段から結構メモリを食う • 以前は RAM 1GB のサーバで運用してた • ある日 OOM Killer が発動して大惨事に
- 49. バックテストについて
- 50. バックテスト？ • 過去の履歴を使った検証 • 仮にあるアルゴリズムで運用していたら？ • 機械学習系の知識は役に立ちそう • 教師信号への過学習で喜んでないかとか
- 51. 二つのフェーズ • 第一段階 • 上手くいくのか？ • アルゴリズム自体の検証 • 第二段階 • 利益を最大化するには？ • ハイパーパラメータの調整
- 52. しかし… • 高精度なバックテストは意外と難しい • 必要なデータが揃うとは限らない • マーケットインパクトが読みづらい • このスライドにあるような幾多の落とし穴
- 53. データが揃いづらい • 例 • ティッカーの値段では売買できない恐れ • 精度を上げるには板の情報もほしい • 一般には公開されていない場合が多い • 年単位のバックテストがしたいとき困る
- 54. マーケットインパクトの評価 • 自分たちの取引が市場に与える影響 • 注文を入れた世界と入れなかった世界 • 金額が大きくなるほど影響が増す • アルゴリズムによってはこれを逆手に取る
- 55. セキュリティについて 考えよう
- 56. 大前提 • それぞれ適切にセキュリティ対策を施す • サーバ：ファイアウォールとか • 取引所：二要素認証とか
- 57. 仮にサーバが乗っ取られたら？ • 乗っ取られたときのことを考える • 嫌がらせ以上のことができないようにする • 外部に送金されたりするとまずい • 取引所によっては API 経由でできてしまう • 権限を適切に絞る
- 59. 開発の最初期 • 色んな問題が起こった • いつの間にか止まってた • 想定外の○○ • 気付けないと対処のしようがない • 気付けるようにすることが大事
- 60. Slack への通知 • 何かあったときは Bot が発言する • 取引の失敗とか例外とか何でも • スマホのアプリがおすすめ • 問題が起きたことに素早く気付ける
- 62. REPL? • Read-eval-print loop • 対話型評価環境 • Python には組み込みで付属している • ちょっとしたスニペットを気軽に試せる
- 63. 運用やデバッグへの応用 • 何か問題が起こったときは REPL に入る • 取引システムの API を手動で実行できる • デバッグに大活躍する • これがなかったらと思うと…
- 64. スモールスタートしよう
- 65. 実装の面でのスモールスタート • 優先順位をつけて作れるところから • データ収集は最優先、取引部分は後回し • データさえあれば取引はシミュレートできる • 実際にやってみると失敗も多い • 増改築しやすいように作る
- 66. 金額の面でのスモールスタート • 最初はシミュレーションから始めた • 実際には注文せず「もししていたら？」を分析する • 次のフェーズとして数週間は少額の取引をやってみた • 一取引あたり数百円規模 • 上手くいくことを確認しながら繰り返し増資 • 今ではひとつの取引で数十万円が動いている
- 67. 最近の状況
- 68. Q: で、儲かってるの？
- 69. A: 割りと
- 70. どれくらい？ • 半年間の実績: 投入資金が 1.3 倍になった • 内、金融資産の価格上昇由来: 82.7% • 仮に全てを買って放置していても増えた分 • 内、アルゴリズム取引由来: 17.3% • 取引することで増えた分 (こちらが重要)
- 72. とはいえ • 一年だけ成績の良い金融商品はゴロゴロある • 継続して良い成績を残すことが重要 • まだ本格稼働してから半年しか経っていな い
- 73. 今後も儲け続けられるか？ • おそらく！ただし… • 全く同じ手法が通用する期間は限られるはず • 以下のどれか、あるいは組み合わせの影響 • 市場の傾向が大きく変化する • 壁を超えるのが困難なレベルで手数料が上がる • マーケットインパクトが大きくなる
- 74. まとめ • アルゴリズム取引のシステムを作ってみた • 開発と運用を通して色々な知見が得られた • 楽しい！ • ✌('ω'✌ )三✌('ω')✌三( ✌'ω')✌
- 75. ありがとうございました