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価値重視型投資の進化 – 数学とマシンが追い求める暗号資産の捉えがたいアルファ

価値重視型投資の進化 – 数学とマシンが追い求める暗号資産の捉えがたいアルファ

Daily HodlDaily Hodl2025/10/17 06:36
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著者:by Vugar Usi Zade
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暗号資産エコシステムは、そのボラティリティと大きなリターンの可能性に惹かれ、より多くの金融専門家を引き付けています。

EYの2025 Institutional Investor Digital Assets Surveyによると、デジタル資産に対する機関投資家の熱意は引き続き高まっており、現在では70%以上のプロ投資家がこの分野に資金を配分しています。

カスタマイズされたアルゴリズム、データモデル、機械学習を活用することで、金融の専門家、いわゆる「クオンツ」は、暗号資産でアルファを追求する動きが強まっています。

この業界は過去数年で進化し、データ駆動型投資が台頭しています。

暗号資産に採用されているクオンツモデル自体は新しいものではなく、従来の市場の非効率性を利用するために長年クオンツが使ってきた統計的手法と同じものです。

彼らの影響力の拡大として、これらの専門家は、より若く、速く、活気のある暗号資産エコシステムにも同様のアルファ獲得戦略を展開しています。

暗号資産におけるクオンツ投資の台頭

このテーマを理解するには、まず「アルファ」を理解することが重要です。

金融において、アルファとは、投資や資産が確立されたベンチマーク指数に対して上回った超過リターンを示すパフォーマンス指標です。

暗号資産市場の最も顕著な特徴の一つは、そのボラティリティです。

しかし、これらの大きな変動は大量のデータを生み出し、適切に分析されれば、クオンツが次の大きなトレンドを見つける手がかりとなります。

この業界の性質を考えると、クオンツ戦略のアイデアは、FXや暗号資産のようなボラティリティの高い市場で非常に一般的になっています。

アルファの追求は、現在ではDeFi(分散型金融)エコシステムを含む様々な市場に広がっています。

大きな分散化を提供するだけでなく、DeFi分野は潜在的なアルファの機会を提供しますが、これらは短命である場合もあります。

しかし、高リターンの可能性があるにもかかわらず、DeFiエコシステムは依然として過渡期にあり、企業投資家の流入が増加しています。

2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Indexは、機関投資家や企業の活動が増加していることを示しており、DeFiが初期のリテール主導から脱却しつつあることを示しています。

このダイナミクスは、どれほど良いアルファの機会であっても、それが短命であり、すぐにマイナスに転じる可能性があることを示しています。

このリスクを理解することは、市場に新たに参入するクオンツにとって極めて重要です。特に、エコシステムを規定する明確な規制がない現状ではなおさらです。

暗号資産やDeFiでの潜在的な機会を捉えるため、多くのクオンツはファーストムーバーアドバンテージを狙っています。

ここでは、なぜクオンツが暗号資産の世界でクオンツ投資に大きく賭けているのかを説明します。

  • エビデンスに基づく戦略 – アルファ指向のモデルは、時間をかけて取引選択の一貫性を向上させることができます。これは、進捗をベンチマークする上で重要です。
  • システマティックな配分 – 適切なアルファやクオンツ戦略を用いることで、ポートフォリオマネージャーは暗号資産投資により体系的なアプローチを採用できます。
  • アルゴリズム取引の開発も、アクセス可能で安全なデプロイメントフレームワークに依存します。

数学が静かに暗号資産分野を変革している

その若さにもかかわらず、暗号資産業界は伝統的な市場との強い相関を示しています。そのため、多くの伝統的なファクターモデルが暗号資産にも適用可能です。

MDPIのInformation Journal(2024年)の研究もこれを裏付けています。

規模、ボラティリティ、資本や流動性要因を考慮すると、統計的有意性を達成するためには数学的ツールのカスタマイズが必要です。

このトレンドには一つ大きな落とし穴があります。それは、ボラティリティが非線形な価格トレンドをもたらすという事実です。

過去数年にわたり、ML(機械学習)モデルは暗号資産データの複雑なパターンを捉える上で有望であることが示されています。

最近の研究、例えば「A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin」では、先進的なMLアルゴリズムが、暗号資産市場の非線形関係を特定する上で、従来の統計手法を上回ることが確認されています。

これは、特にBitcoinのリターンとNasdaq-100指数を比較した場合、暗号資産市場の高い回転率を考慮すると、クオンツ投資家にとって関心が高まっている分野です。

一般的なリテール投資家は、ファンダメンタル分析だけでも利益を得ることができるかもしれません。

しかし、機関投資家の資本が市場に参入すると、クライアントの義務や規制の制約の下で運用されるため、状況は一変します。

この場合、アルファは戦略の中心となり、許容される誤差の幅は大幅に小さくなります。

手動による投資では限界がありますが、数学モデルや戦略を用いることで、投資家ははるかに多くのことが可能になります。

Canadian Association of Alternative Strategies and Assetsは、「規模と厳格さ」が、今日クオンツ戦略が投資に不可欠である主な理由であると述べています。

その革命的な可能性にもかかわらず、暗号資産におけるアルファ追求戦略の導入はまだ主流ではありませんが、今後数年で変わる可能性があります。

暗号資産投資で使われる主なクオンツ戦略

長年の発展を経て、伝統的な金融エコシステムは、現在暗号資産業界で採用されている豊富なクオンツ手法を提供しています。

これらの手法のいくつかを理解することは、規律あるデータ駆動型アプローチを求める投資家にとって非常に重要です。

以下に、これらのクオンツ手法のいくつかを紹介します。

アービトラージ

暗号資産分野のボラティリティは、取引プラットフォーム間でアービトラージの機会を十分に生み出します。

これらの非効率性により、トレーダーはプラットフォーム間の価格差を利用できます。

これを活用するために、空間アービトラージ、三角アービトラージ、クロストークンアービトラージなど、いくつかの戦略が登場しています。

  • 空間アービトラージは、あるプラットフォームで資産を購入し、価格が高い別のプラットフォームで売却するものです。地理的な位置や通貨の違いが、このアービトラージ機会の設定に役立つ場合があります。
  • 三角アービトラージは、同じ取引所内で3つの資産間の価格差を利用するものです。これは、ボラティリティのある通貨に対して低リスクのモデル適用と見なされることが多いです。
  • クロストークンアービトラージはニッチな分野であり、DeFiエコシステムで適用される場合があります。

ペアトレードとファクターベース投資

ファクターベース投資は、クオンツフィルターを用いて資産を選択する手法です。これらのフィルターは多様ですが、主にモメンタム、ボラティリティ、流動性として具現化されます。

Fidelity Investmentsによると、ペアトレードでは、クオンツは通常、過小評価された資産を買い、過大評価された資産を空売りします。

これには市場のより深い理解が必要ですが、暗号資産における潜在的な価格の非効率性を特定するための構造化されたチャネルを生み出します。

センチメント分析

暗号資産業界のセンチメントは、基礎となる資産と同じくらいボラティリティが高いです。

実際には、センチメントは主要な市場推進要因であり、影響力のある人物や規制当局のたった一つの投稿が、大きなプラスまたはマイナスの価格変動を引き起こすことがあるため、センチメント分析の重要性が増しています。

この知識を武器に、クオンツは自然言語処理を用いて市場の感情的な動きを解読しています。

機械学習によるボラティリティ予測

ボラティリティトレンドからアルファを正確に抽出することは、単にパターンを特定するよりも難しいです。

このため、予測モデルは過去のデータ(価格、出来高、センチメントなど)で訓練され、将来の市場動向を予測します。

最先端の機械学習モデルは、マクロ指標やブロックチェーンメトリクスも統合しています。

この堅牢なカバレッジにより、クオンツは成功する投資ポートフォリオの形成に不可欠な重要なデータ駆動型シグナルを捉えることができます。

行動ファイナンス

市場を単独でうまく取引することはほぼ不可能であり、そのため多くのアクティブな暗号資産投資家はコミュニティを形成し、イデオロギーを共有し、時にはカルト的なグループを作ることもあります。

これらのコミュニティ内には、非合理的な市場の動きを予測するために研究できる明確なパターンが存在する可能性があります。

暗号資産におけるクオンツ分析の高度化に伴い、プロスペクト理論や群集行動などの行動ファイナンスモデルは、暗号資産投資を理解し形成する上で極めて重要になっています。

暗号資産市場は成熟の兆しを見せており、リテール投資家と並んで機関投資家の存在感が高まっています。

数学的およびアルゴリズム的モデルを導入することで、投資家は直感や感情よりもデータを重視する規律ある分析的フレームワークへとシフトしています。

直感に頼る時代は終わりつつあり、アルゴリズム、統計モデル、機械学習への依存が高まることで新たな機会が発見されています。

これらのツールは、投資判断における認知バイアスを減らすのに役立ちます。

Vugarは、Fortune 500の大手企業からダイナミックなスタートアップまで、15年にわたる実践的な経験を持つ受賞歴のあるシニアマネージャー兼コミュニケーションエキスパートであり、現在Bitgetの最高執行責任者を務めています。以前はBeincryptoの最高マーケティング責任者を務め、Carlsberg、Facebook、Danone、Coca-Cola、Twitter、SONYなどの有名ブランドでシニアポジションを歴任しました。

 

生成画像: Midjourney

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