歴史は最良の教師である。これらの事故が教えてくれるのは、どんなに優れたモデルでも失敗し得るということ、そしてリスク管理が常に最優先だということだ。

一、LTCM の崩壊 (1998)

事件概要

Long-Term Capital Management (LTCM) は、ノーベル経済学賞受賞者の Myron Scholes と Robert Merton が設立したヘッジファンドである。

• 戦略：債券アービトラージ、債券価格の微小な乖離を利用
• レバレッジ：証券レバレッジ25倍超、デリバティブレバレッジ250:1超
• AUM：当初47億ドル、崩壊時には資本が10億ドル未満に減少
• エクスポージャー：約1,250億ドルの証券を借入、1.25兆ドルのデリバティブ想定元本を保有

崩壊の経過

1. 1998年8月：ロシア債務デフォルトが世界的なパニックを引き起こす
2. 流動性危機：全員が同時にリスク資産を投げ売り
3. 相関性の崩壊：歴史的に無相関だった資産が突然高度に相関
4. 破綻：4ヶ月で46億ドルの損失、資本は10億ドル未満に

教訓

クオンツへの示唆

モデルが通常の市場で良好なパフォーマンス ≠ 危機時にも生き残れる

二、Knight Capital のフラッシュクラッシュ (2012)

事件概要

Knight Capital は米国最大のマーケットメイカーの一つであった。

• 日付：2012年8月1日
• 所要時間：45分間（寄付き後の最初の1時間以内）
• 損失：4.4億ドル（同社純資産の40%）
• 取引規模：約150銘柄で約70億ドル分を購入

崩壊の経過

1. コードデプロイのミス：新コードが本来削除すべき旧テストコードを有効化
2. 暴走取引：システムが約150銘柄で数百万件の誤発注を実行
3. 発見の遅れ：45分間停止できず、不要なポジションが積み上がり続けた
4. 結果：会社は売却を余儀なくされ、4億ドルの緊急出資で辛うじて破産を免れた

技術的詳細

• 旧コードは本来削除すべきだったが、本番環境に残されていた
• 8台のサーバーにデプロイしたが、7台のみ更新に成功
• 1台のサーバーが旧コードを実行し、誤発注を引き起こした
• 自動サーキットブレーカーが未実装

教訓

クオンツへの示唆

最大のリスクは市場からではなく、技術的障害から来ることが多い

三、Flash Crash (2010)

事件概要

2010年5月6日、ダウ工業株30種平均が数分間で約1,000ポイント（約9%）暴落し、その後急速に反発した。

崩壊の経過

1. トリガー：ある機関がアルゴリズムで E-mini S&P 500 先物を大量売却
2. 連鎖反応：高頻度取引アルゴリズムが互いに反応
3. 流動性の蒸発：マーケットメイカーが注文を撤回し、買い板が消失
4. 極端な価格：一部の銘柄が $0.01 まで下落、一部は $100,000 まで上昇
5. 回復：約20分後にほぼ正常に戻った

主要因

• アルゴリズム間の「共振」
• 流動性提供者の同時撤退
• 有効なサーキットブレーカーの欠如

教訓

クオンツへの示唆

あなただけがアルゴリズムトレーダーではない。市場は全アルゴリズムのゲームの結果である

四、Quant Quake (2007)

事件概要

2007年8月、複数のクオンツファンドが同じ週に巨額の損失を被った。

• 影響を受けたファンド：AQR、Renaissance、Goldman Sachs 等
• 損失規模：数十億ドル
• 期間：約1週間

崩壊の経過

1. トリガー：ある大型ファンドがデレバレッジを開始
2. 戦略の収斂：複数のファンドが類似したポジションを保有
3. 踏みつぶし：全員が同時に同じ銘柄を売却
4. 自己実現：投げ売りがさらなる損失を生み、さらなる投げ売りを誘発

根本原因

• 戦略の混雑：あまりにも多くのファンドが類似のファクターモデルを使用
• 同時デレバレッジ：一つのファンドの投げ売りが他のファンドに影響
• 相関性の上昇：本来分散されるはずの戦略が高度に相関

教訓

クオンツへの示唆

あなたの戦略があまりに成功しているなら、多くの人が同じ戦略を使っているかもしれない

五、Archegos Capital の破綻 (2021)

事件概要

Archegos Capital は Bill Hwang のファミリーオフィスである。

• 日付：2021年3月
• 損失：約200億ドル
• 銀行の損失：Credit Suisse 55億ドル、Nomura 30億ドル

崩壊の経過

1. 集中ポジション：Total Return Swaps を通じて大量のテック株を保有
2. レバレッジ：実効レバレッジ約5〜8倍
3. トリガー：ViacomCBS が増資を発表し、株価が下落
4. マージンコール：追証に対応できず
5. 強制清算：銀行が大規模に株式を投げ売り

主要な問題

• Swaps を通じて真のポジションを隠蔽
• 複数の銀行が互いのエクスポージャーを把握していなかった
• 単一銘柄への過度な集中

教訓

六、WTI原油先物のマイナス価格 (2020年4月)

事件概要

2020年4月20日、WTI原油5月限先物が史上初めてマイナス価格に転落した。

• 最低価格：-37.63ドル/バレル
• 原因：コロナ禍による需要崩壊 + 貯蔵容量の危機
• 被害者：USO ETF 投資家、個人トレーダー、一部のコモディティファンド

崩壊の経過

1. コロナによるロックダウン：世界の石油需要が30%以上急減
2. 貯蔵容量の限界：オクラホマ州クッシングの貯蔵容量が限界に接近
3. 限月の期日接近：5月限の受渡し日が迫る
4. パニック売り：トレーダーが実物受渡し不可能な契約を逆にお金を付けて投げ売り
5. ETF の構造的問題：USO が最悪のタイミングでロールオーバーを余儀なくされた

主要因

• 先物契約の実物受渡しメカニズム
• 貯蔵制限によるマイナスベーシス
• ETF の構造と原資産のダイナミクスのミスマッチ
• 個人投資家の先物メカニズムへの理解不足

教訓

クオンツへの示唆

価格に下限があると決して仮定してはならない。
貯蔵が満杯になれば、売り手は買い手に引き取り料を払うのだ。

七、GameStop ショートスクイーズ事件 (2021年1月)

事件概要

GameStop (GME) の株式が、Reddit の個人投資家フォーラム r/WallStreetBets 主導の歴史的なショートスクイーズを経験した。

• 価格変動：約20ドルから日中最高483ドルへ（2021年1月28日）
• 期間：約2週間の極端なボラティリティ
• Melvin Capital の損失：約68億ドル（資産の53%）
• 空売り勢の総損失：推定120億ドル超

崩壊の経過

1. 高い空売り比率：GME の空売り比率が流通株の140%を超過
2. Reddit の協調：r/WallStreetBets コミュニティがスクイーズの機会を発見
3. ガンマスクイーズ：大量のコールオプション買いがマーケットメイカーに株式購入によるヘッジを強制
4. ショートスクイーズの形成：空売り勢が買い戻しを余儀なくされ、株価を押し上げた
5. 取引制限：Robinhood 等のブローカーが買い注文を制限し、論争に
6. その後の影響：議会公聴会、規制当局の調査

主要因

• 前例のないソーシャルメディアを通じた個人投資家の協調
• 流通株の100%を超える空売り比率
• オプション市場のガンマダイナミクス
• クリアリングハウスの証拠金要求
• PFOF（注文フロー・ペイメント）モデルへの精査

教訓

クオンツへの示唆

全員がトレードの同じ側にいるとき、
出口の扉は非常に狭くなる。

八、中国クオンツ地震 (2024年2月)

事件概要

2024年2月5日〜8日、春節前の最後の4営業日に、中国のクオンツ業界が前代未聞の「クオンツ地震」を経験した。

• 影響を受けた機関：灵均、九坤、幻方、卓识 等のトップ私募ファンド
• ドローダウン幅：マーケットニュートラル商品が軒並み週間で10%超の下落
• 期間：4営業日（主要な衝撃）、その後余波が数週間継続
• 業界への影響：100億元超の運用規模を持つクオンツ私募が32社から30社に減少

崩壊の経過

1. 2024年1月：スノーボール仕組債が大量にノックインし、株式エクスポージャーに転換
2. 小型株の混雑：クオンツ戦略が超過収益を追求し、流動性の低い超小型株に過度に集中
3. 2月5日のトリガー：中央匯金が大型 ETF を大量に購入し「市場救済」
4. ロング・ショート両面の打撃：大型株の上昇が先物ショートの損失を、小型株の下落がロングの損失を引き起こす
5. DMA の破綻：レバレッジ3倍の DMA 商品が強制決済
6. 踏みつぶしの形成：投げ売りがさらなる投げ売りを誘発し、超小型株の流動性が蒸発
7. 2月8日に緩和：匯金が中証2000 ETF の買い入れを開始し、危機が緩和

灵均事件（象徴的なケース）

2月19日（春節後の最初の営業日）：

• 寄付き1分間：灵均傘下の口座が25.67億元の株式を売却
• 市場への影響：上海総合指数、深圳成分指数が短時間で急落
• 処分：上海・深圳両取引所が同社の取引を3日間停止し、公開譴責

灵均投資の声明：
「2月19日の一日を通して全体で1.87億元の純買い越しでしたが、
寄付き1分間の売買取引量が大きかったため、
それによる悪影響について、弊社は心よりお詫び申し上げます。」

損失データ

根本原因

• 超小型株の過度な混雑：クオンツ資金が流動性の低い超小型株に集中
• スタイルドリフト：名目上はCSI 500エンハンスト型なのに、実際にはCSI 2000の構成銘柄やそれ以下の時価総額の銘柄を大量に配分
• レバレッジの重複：DMA 商品のレバレッジが最大300%
• スノーボールのノックイン共振：仕組債が類似の価格水準で集中的にノックイン
• 政策介入とのミスマッチ：市場救済資金が大型株を購入し、小型株からの資金流出を加速

教訓

クオンツへの示唆

全てのクオンツが同じ池で魚を釣っているとき、
池が干上がれば、誰も逃げ出せない。

九、Renaissance の関税ショック (2025年4月)

事件概要

2025年4月2日、トランプ大統領が「解放の日」関税政策を発表し、世界市場が激しく変動、Renaissance Technologies のフラッグシップファンドが大打撃を受けた。

• トリガー：米国が1930年代以降で最も攻撃的な関税政策を発表
• 主な影響ファンド：Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF)
• 単月損失：約8%、推定約16億ドル
• 運用規模：約200億ドル

崩壊の経過

1. 4月2日：トランプ大統領が包括的関税を発表し、市場が激しくリプライシング
2. 政策の二転三転：関税政策が数日内に複数回変更され、市場が激しく変動
3. モデルの失効：過去のデータでは政策主導の極端な相場を予測できず
4. RIEF のエクスポージャー：ミリ秒単位で取引する Medallion と異なり、RIEF は取引頻度が低く、迅速なポジション調整が不可能
5. 継続的な動揺：その後の月も引き続き圧力を受けた

損失データ

主要な分析

なぜ RIEF は特に脆弱だったのか？

Medallion vs RIEF の比較：

Medallion（内部ファンド）：
- 取引頻度：ミリ秒単位
- 保有期間：極めて短い
- 市場の変化に素早く適応可能

RIEF（外部投資家向けファンド）：
- 取引頻度：低い
- 保有期間：長い
- 政策の急変時にポジション調整の速度が追いつかない

教訓

クオンツへの示唆

クオンツモデルは市場の法則性を発見するのが得意だが、
政治家の発言はモデルの訓練データに含まれていない。

十、共通の教訓まとめ

10.1 リスク管理原則

1. レバレッジ制限：最大レバレッジの上限を設定する
2. 分散化：単一銘柄・戦略・市場に過度に集中しない
3. 流動性バッファ：十分な現金または流動性資産を確保する
4. サーキットブレーカー：自動的に取引を停止するトリガー条件

10.2 技術原則

1. コードレビュー：本番リリースするコードは全てレビュー必須
2. 段階的デプロイ：段階的に展開し、一度に全量デプロイしない
3. リアルタイム監視：異常は即座にアラートを発する
4. ロールバック能力：数分以内にロールバックできなければならない

10.3 認知原則

1. テールリスク：低確率の事象はいつか必ず起きる
2. モデルの限界：過去のデータは未来を予測できない
3. 戦略の混雑：成功した戦略は模倣者を惹きつける
4. 相関性の罠：危機時には全ての相関が1に向かう

十一、リスク管理チェックリスト

いかなる戦略を本番稼働させる前にも、自問せよ：

• 最大損失はいくらか？それに耐えられるか？
• 市場の流動性が消失した場合、ポジションを解消できるか？
• コードにバグがあった場合、どのくらいの時間で発見・停止できるか？
• 他の人が同じ戦略を使っている場合、何が起こるか？
• 2008年レベルの危機が発生した場合、戦略はどうなるか？

核心原則：クオンツ取引において、長く生き残ることは多く稼ぐことよりも重要である。リスクをしっかり管理してこそ、次の利益を得るチャンスを待つことができるのだ。