背景知識: 暗号通貨取引の特性

暗号通貨市場は伝統的な金融市場とは大きく異なります。これらの特性を理解することは、暗号通貨クオンツ戦略を開発するための前提条件です。

1. 市場特性概要

2. 24/7取引の影響

2.1 利点

• オーバーナイトリスク定義なし: 伝統的な「オーバーナイト」概念がない
• 即座の反応: ニュース後すぐに取引可能
• より多くの機会: より多くの時間 = より多くの機会

2.2 課題

• 終わりがない: 市場から完全に離れることができない
• 流動性変動: アジア、ヨーロッパ、アメリカセッション間で大きな違い
• 運用圧力: システムは24/7オンラインである必要

2.3 セッション別流動性分布

UTC時間     支配的市場    流動性
00:00-08:00  アジア        中程度
08:00-16:00  ヨーロッパ    高い
16:00-24:00  アメリカ      最高
週末          -            低い

戦略提案:

def get_liquidity_multiplier(hour_utc, is_weekend):
    if is_weekend:
        return 0.5  # 週末流動性が半分
    if 16 <= hour_utc < 24:
        return 1.2  # 米国セッションが最良
    elif 8 <= hour_utc < 16:
        return 1.0  # ヨーロッパセッション通常
    else:
        return 0.7  # アジアセッション低い

3. ボラティリティ特性

3.1 極端なボラティリティ

3.2 ボラティリティモデリング

伝統的GARCHモデルは調整が必要:

# 暗号通貨ボラティリティ推定にはより短い窓が必要
def crypto_volatility(returns, window=24):  # 24時間窓
    return returns.rolling(window).std() * np.sqrt(365 * 24)  # 年率化

3.3 戦略への影響

4. 取引所エコシステム

4.1 主要取引所

4.2 取引所リスク

• 取引所失敗: FTX、Mt.Goxケース
• API不安定性: 高ボラティリティ時にAPIがダウンする可能性
• ルール変更: レバレッジ制限、手数料調整
• 出金制限: 資金が凍結される可能性

対策:

• 複数の取引所に資金を分散
• 取引所に多く保管しない
• 評判の良い大手取引所を使用

5. デリバティブ市場

5.1 Perpetual Contracts

特徴:

• 満期日なし
• Funding rateメカニズム
• 高レバレッジ(最大125倍)

Funding Rate:

Funding Rate > 0 → ロングがショートに支払う → 市場強気
Funding Rate < 0 → ショートがロングに支払う → 市場弱気

Funding Rate戦略:
- 高い正のレートのコントラクトをショート + スポットをロングでヘッジ = Funding rateを獲得

5.2 Quarterly Futures

• 満期日がある(週次、月次、四半期)
• Basis spreadが裁定機会を提示

5.3 Options

• 後に開発
• 主にDeribit、OKX
• 極めて高いインプライドボラティリティ

6. DeFiクオンツ取引

6.1 AMMメカニズム

Uniswap式:

x * y = k

x = Token A数量
y = Token B数量
k = 定数

価格 = y / x

スリッページ計算:

def calculate_amm_slippage(amount_in, reserve_in, reserve_out, fee=0.003):
    amount_with_fee = amount_in * (1 - fee)
    amount_out = (reserve_out * amount_with_fee) / (reserve_in + amount_with_fee)

    spot_price = reserve_out / reserve_in
    actual_price = amount_out / amount_in
    slippage = (spot_price - actual_price) / spot_price

    return slippage

6.2 DeFi戦略

6.3 スマートコントラクトリスク

• コード脆弱性
• Flash loan攻撃
• Oracle操作
• Rug Pulls

7. データ特性

7.1 データソース

7.2 オンチェーンデータ

ユニークなデータソース:

• ウォレット残高変化
• クジラの送金
• 取引所純流入/流出
• アクティブアドレス
• ハッシュレート(PoW)
• Staking額(PoS)

# オンチェーンシグナル例
def on_chain_signal(exchange_netflow, large_tx_count):
    """
    exchange_netflow > 0 → 資金が取引所に流入 → 売り圧力の可能性
    large_tx_count上昇 → クジラが活発 → 方向性のある動きの可能性
    """
    if exchange_netflow > threshold_high:
        return -1  # 弱気
    elif exchange_netflow < threshold_low:
        return 1   # 強気
    return 0

8. クオンツ戦略適応

8.1 高頻度戦略

課題:

• レイテンシ: 取引所APIレイテンシ10-100ms
• 競争: プロのマーケットメイカー
• コスト: 手数料が利益を食う

推奨: インフラストラクチャの優位性がない限り推奨しない

8.2 中低頻度戦略

適している:

• トレンドフォロー(1時間から日次)
• モメンタム戦略
• Funding rate裁定
• Cash-and-carry裁定

例: Funding Rate Arbitrage

典型的Funding Rate範囲:

• 通常: ±0.01%/8h (±0.0001)
• 混雑した取引: 0.05-0.1%/8h (0.0005-0.001)
• 極端なセンチメント: >0.3%/8h (>0.003)

def funding_rate_arbitrage(funding_rate, threshold=0.0003):
    """
    Funding rateが0.03%(0.0003)を超える場合:
    1. Perpetual contractをショート
    2. スポットをロングでヘッジ
    3. 8時間ごとにFunding rateを徴収

    注: 0.03%/8h = 年率約33%、コストを考慮
    """
    if funding_rate > threshold:
        return {
            'perp': 'SHORT',
            'spot': 'LONG',
            'expected_return': funding_rate * 3 * 365  # 年率化
        }
    return None

8.3 Grid Trading

特徴:

• 価格範囲内に複数の買い/売り注文を設定
• スプレッドを捕捉してボラティリティから利益
• レンジング市場に適している

例:

def create_grid(lower, upper, grids, total_amount):
    grid_size = (upper - lower) / grids
    order_amount = total_amount / grids

    orders = []
    for i in range(grids):
        price = lower + i * grid_size
        orders.append({
            'price': price,
            'amount': order_amount,
            'side': 'BUY'
        })
        orders.append({
            'price': price + grid_size,
            'amount': order_amount,
            'side': 'SELL'
        })
    return orders

9. リスク管理

9.1 特別リスク

9.2 レバレッジ推奨

9.3 リスクコントロールコード

class CryptoRiskManager:
    def __init__(self):
        self.max_position_pct = 0.1   # 単一ポジション最大10%
        self.max_leverage = 3         # 最大レバレッジ
        self.max_daily_loss = 0.05    # 最大日次損失5%
        self.stop_loss = 0.02         # 取引ごとのストップロス2%

    def check_order(self, order, portfolio):
        # ポジション制限をチェック
        if order.value / portfolio.total > self.max_position_pct:
            return False, "単一ポジション制限を超過"

        # レバレッジをチェック
        if order.leverage > self.max_leverage:
            return False, "レバレッジ制限を超過"

        # 日次損失をチェック
        if portfolio.daily_pnl < -self.max_daily_loss:
            return False, "日次損失制限に到達"

        return True, "合格"

10. 実践的推奨事項

10.1 開始パス

1. 基礎を学ぶ: ブロックチェーン、ウォレット、取引所を理解
2. 小規模実践: 小資本で取引フローに慣れる
3. バックテスト検証: 履歴データで戦略を検証
4. Paper trading: テストネットまたはシミュレーションアカウントを使用
5. 小規模ライブ取引: 徐々に資本を増やす

10.2 推奨ツール

10.3 落とし穴回避ガイド

1. 高レバレッジを使用しない: あまりにも多くの血の教訓
2. 追いかけたりパニック売りしない: 高ボラティリティはより多くの機会を意味しない
3. 手数料を無視しない: HFTコストは急速に蓄積
4. 全額投入しない: 分散、ポジションサイズをコントロール
5. セキュリティを無視しない: 秘密鍵とAPIキーを保護

核心原則: 暗号通貨市場は高ボラティリティと多くの機会がありますが、リスクも高いです。保守的なポジション管理と厳格なリスクコントロールが生存の鍵です。長く生きることは大きく稼ぐことより重要です。