今回は、Posted: 07 Jul 2025に掲載されたアクティブアルゴリズム取引とパッシブ投資の比較研究：効果的な投資戦略を探るの論文を分かりやすく解説・要約しました。
元の論文は下記の通りです。
A Comparative Study of Active Algorithmic Trading and Passive Investing
出典元：SSRN
それでは早速見ていきましょう。
アルゴリズムトレーディングとパッシブ投資の比較研究
概要
本研究は、ジョージア工科大学コンピューティング学部のKris Kraackによるもので、機械学習を取り入れたアクティブなアルゴリズムトレーディング戦略と従来のパッシブな買いホールド投資戦略を比較しています。この比較は、実世界の市場条件下で歴史的な株価データを使用したシミュレーショントレーディングを通じて行われ、アルゴリズム戦略が異なる市場の一連のベンチマーク株で従来の投資を常に上回ることを示しています。
1. 導入
アルゴリズムトレーディングは、Renaissance TechnologiesのMedallion Fundなどのヘッジファンドの成功を受けて、機械学習技術を活用してアクティブな取引決定を行います。この研究では、機械学習ベースのアルゴリズムトレーディング戦略を、S&P 500指数、Apple、Coca-Cola、JPMorgan Chase & Coなどのベンチマークと比較して、パッシブな買いホールド投資戦略と評価しています。ポートフォリオの収益とボラティリティを測定するためにトレーディングシミュレーションを行い、アルゴリズムトレーディングが常に買いホールド戦略を上回る可能性を評価しています。
2. モデルアーキテクチャ
この研究のために開発されたモデルは、量的およびセンチメントベースのコンポーネントを組み合わせた融合モデルアーキテクチャです。量的モデルは投票メカニズムを介して取引シグナルを生成し、センチメントベースのコンポーネントは自然言語処理技術を利用してテキストデータから市場のセンチメントを捉えます。モデルは、メモリ内の過去の取引から学習することで時間とともに適応します。
3. 実験設計
トレーディングシミュレーションでは、選択したベンチマークの1株分の価格に相当する資金を持つ2つのポートフォリオを設定します。パッシブ戦略は直ちに購入し…
アルゴリズムトレーディング戦略の概要
アルゴリズムトレーディング戦略は、市場オープン時に株を購入し、シミュレーションが終了するまで保持します。株を買う、売る、または保持する決定は、アルゴリズムによって行われます。シミュレーションでは、一回の取引ごとに1株を取引し、実際の取引コストを模倣するために手数料が適用されます。S&P 500、Apple、Coca-Cola、JPMorgan Chase & Coなどのベンチマークが比較対象に含まれています。モデルは、10年間の移動ウィンドウを保持しながら、次の日の取引アクションを継続的に予測し、毎日再トレーニングするウォークフォワード検証アプローチに従います。
実験結果
テーブル1に各ベンチマーク株に対するモデルの予測精度が示されています。モデルは2012年から2022年までの株価データを使用してトレーニングされ、20%が検証用に予約されました。結果は、全体的な予測率が約81%で、有意な19%の誤差率があることを示しています。ウォークフォワード検証を使用してモデルを再トレーニングおよび評価することは、正確に連続的な歴史的な株価データの時間依存関係を捉えるために重要です。
検証セット（2012年-2022年）でのモデルパフォーマンス
表1の分類レポートは、各ベンチマーク株について、モデルの予測に基づく精度、再現率、およびF1スコアを示しています。結果は、異なるベンチマーク株に対して異なる精度レベルを示し、パフォーマンスを向上させるための継続的な再トレーニングと検証の重要性を強調しています。
ポートフォリオ比較
アルゴリズムトレーディングモデルのパフォーマンスは、各ベンチマークポートフォリオの時間とともに累積されるリターンを比較することで評価されます。図1、2、3、4は、緑と赤の線で購入と売却の取引を示して、累積リターンの比較を示しています。JPMorgan Chase & Coを除いて、アルゴリズム戦略はパッシブ投資アプローチを常に上回っています。この比較は、投資判断にアルゴリズムトレーディングモデルを使用する利点を強調しています。
アルゴリズムとパッシブトレーディング戦略：比較分析
最近の研究では、アルゴリズムトレーディング戦略とパッシブ投資アプローチのパフォーマンスを比較し、両方の方法によって生成されるリターンを2020年から2025年までの様々なベンチマーク株で分析しました。
主な結果
研究の結果、アルゴリズムトレーディング戦略がポートフォリオリターンでパッシブ投資アプローチを一貫して上回ったことが明らかになりました。
