自社サービスのヘッジファンド向けトレードシステムについて紹介します！

株式会社オークンでは、ヘッジファンド向けの株式自動売買トレードシステムを開発しています！

今回はこの開発の特徴や面白さについてご紹介します。

何をやっているのか？

トレードシステムの多くは機械学習による取引戦略を構築しますが、

過去データから学習する際にオーバーフィッティングしやすく、長期的な成果を上げ続けるのは極めて困難です。

我々は、人間の行動原理を1つ1つ丁寧に突き詰めることで、普遍的に通用する戦略体系を構築しています。

弊社のメンバーの一人は歴10年以上のプロのトレーダーであり、彼が作成した取引戦略の原案をベースに、日々分析や探究を重ねて取引戦略を洗練させていきます。

面白さと難しさ

株式取引の奥深さ

株式取引とは非常に奥深く、小手先のアイデアで上手くいくことはありません。

私自身も日々新たな発想に挑みますが、20個アイデアを試しても、成果が出るのはせいぜい1つ。まだまだ精進が必要と痛感しています。

しかしその分、アイデアが上手くいった時の喜びは格別です。シミュレーションのグラフでわかりやすく成果を実感できるため、達成感も大きいです。

何事においても、自ら試行錯誤した結果が、目に見えて成果に現れると楽しいですよね。

日々、ワクワクしながら開発に取り組んでいます。

技術面での挑戦

技術面でも、しばしば大きな壁に直面します。

取引シミュレーションでは、日米全銘柄(15,000銘柄)の20年分の株価データ、総計約5,000万レコードにも及ぶデータを用いて計算します。

パラメータも膨大で、すべて演算しようとすると1ヶ月かかってしまう、ということがありました。

ここで、GPUを用いた大規模並列演算処理を導入しました。

これまで社内に知見がなく、導入に非常に苦戦しましたが、ドキュメントを丁寧に読み込んだり、運よく有識者と繋がることができたりして、なんとか導入することができました。

導入後は1ヶ月かかる計算を数時間で終えることができました。その時の感動は忘れられません。

また、機械学習の導入にも取り組みました。

運用戦略の根底は人間の行動原理を突き詰めて構築した演繹的なロジックですが、補助的に機械学習を取り入れることで、飛躍的にパフォーマンスを上げることができました。

機械学習についても知見がなかったので、業務後にスクールに通いながら必死で習得しました。

技術の習得は大変ですが、課題を乗り越えた際の達成感は非常に大きいです。

これからやりたいこと

これまで開発してきた本サービスですが、2024年11月にリリースすることができました。

リリースを終えた後も、改善すべき内容は無限にあり、直近では以下に取り組みたいと考えています。

• ディープラーニングを取り込んでみたり、生成AIの導入にもチャレンジしたい
• 株式だけでなく、オプション取引にも挑戦したい
• 株取引に関する国内外の名著や論文を読み漁り、取引戦略の改善に取り組みたい
• 本格的なダッシュボードを構築し、詳細な運用分析をできるようにしたい

正直なところ、学習・開発が追いついていない状況です。ご興味ある方は是非一緒に作っていけたらと思います！

ここまでの内容が「面白そう！」と感じられましたら、ぜひカジュアル面談などで軽くお話しましょう！

皆様からのご応募をお待ちしております！

最後までご覧いただき、ありがとうございました。