CalPERS における日計り売買の機会検出するための通貨市場向けダイナミクス解析

CalPERS では、日中の市場のダイナミクスに対する理解を深めることで、ほんの一瞬で意思決定を行い、取引を実行できる自動取引システムの開発につなげようと考えています。

このように動作するシステムとして数学モデルを開発するために、膨大な量のデータを解析し、結果を可視化し、バックテストによって新たな仮説を検証できる統合環境を CalPERS は必要としていました。

「通貨ごとに、約 4 年分の買呼値と売呼値を解析します。これは、700 万行から 1000 万行ものデータになります。株式とは異なり、ある日のある通貨がどれだけ売買されたか知る由も無いので、解析はさらに複雑になります」と Rezania 氏は述べています。「同様の解析に取り組んでいた同業者から、カスタムの C/C++ コード、SQL、スプレッドシートを組み合わせることを勧められましたが、当基金は、アイデアをより簡単にテストできるように、組み込み機能と可視化機能を備えた単一の環境で作業することを求めていました。」

CalPERS では、MATLAB とオプションのツールボックスを使用して、外国為替取引データを解析し、市場のダイナミクスを定量化しました。

MATLAB での作業において、Rezania 氏は、何百万もの買呼値と売呼値、さらにはミリ秒まで記録されていることもあるその発生時刻を含むテキスト ファイルを解析しました。また、MATLAB を使用して、誤ったエントリを削除し、必要に応じて補間することで欠損値を挿入して、データをクリーンアップおよびフォーマットしました。

MATLAB マトリックスに読み込まれたデータセット全体を使い、Rezania 氏は、市場のボラティリティが買呼値と売呼値の差にどの程度関連しているかなどを理解するために長時間解析を行いました。

また、Econometrics Toolbox™ と Financial Toolbox™ を使用して、市場のボラティリティを予測し、相関関係を解析し、データ系列におけるさまざまなタイプの連動性を調査しました。仮説を立てた後、Rezania 氏は、Financial Toolbox 使用して、バックテストを実行し、モデルを検証しました。

Rezania 氏は、解析および開発したアルゴリズムの多くを再利用することで、時間を節約しました。「MATLAB 内ですべてのデータをマトリックス形式で使用できるので、とても便利でした」と同氏は説明しています。「たとえば、買呼値の列で解析を実行していたときに、シングルクリックで売呼値に対してその解析全体を再実行できました。」