付録B: クオンツシステムが死ぬ12の方法

初心者向けコースはお金の稼ぎ方を教える；上級コースは死に方を教える。

なぜ「死に方」を学ぶのか

機関のクオンツトレーニングには、不文律があります：

新入社員は最初の週を会社の過去の失敗事例の学習に費やす。

理由は単純です：

• 成功した戦略はそれぞれ独自の特性を持つ
• 失敗した戦略は同じいくつかの原因で死ぬことが多い
• 死に方を知ることで、死なないシステムを設計できる

この付録では、クオンツシステムが死ぬ最も一般的な12の方法をまとめています。それぞれに定義、実際のケース、予防措置が含まれています。

注：特定の機関/イベント名を持つケースは公開イベントです；特定の参照がないケースは、メカニズムとリスクパターンを説明するための合成例です。

死亡モード1：データ汚染死

定義

システムが誤った、欠落した、または汚染されたデータを使用し、シグナル歪曲を引き起こす。

典型的な症状

• バックテストは素晴らしいが、ライブ取引で突然損失
• 特定の日から戦略の動作が異常になる
• シグナルが市場と完全に逆

ケース（例示）

2018年、あるチームの戦略が突然大きく損失し始めました。調査の結果、データプロバイダーが更新後にすべての価格を100で割っていたことが判明しました（円であるべきところ、誤ってUSDとラベル付け）。システムは価格が99%クラッシュしたと思い、大量にロングしました。

予防措置

[ ] データ品質チェックパイプライン（外れ値、欠損値、ジャンプ検出）
[ ] マルチソースクロスバリデーション
[ ] リアルタイムvs.過去データの一貫性チェック
[ ] データ変更アラートメカニズム

死亡モード2：過学習死

定義

戦略が過去データで過度に最適化され、シグナルではなくノイズを記憶する。

典型的な症状

• バックテストシャープ >3、ライブシャープ < 0.5
• 異なる過去期間で完全に異なる結果
• パラメータの小さな調整で劇的なリターン変化

ケース（例示）

あるMLチームは200の特徴で モデルを訓練し、バックテストで年間80%のリターンを出しました。ライブ取引の最初の月で15%の損失。事後分析により、モデルは「毎月第3火曜日にテック株を買う」を学習していたことが判明 - 純粋な過去の偶然。

予防措置

[ ] 厳格なアウトオブサンプルテスト（OOS）
[ ] 特徴/パラメータ数を制限
[ ] クロスバリデーション + ウォークフォワード分析
[ ] 「完璧すぎる」バックテストに対する懐疑を維持

死亡モード3：レジームドリフト死

定義

市場レジームが根本的に変化するが、戦略は依然として古いレジームで動作する。

典型的な症状

• 以前有効だった戦略が突然失敗
• 連続損失が過去最大ドローダウンを超える
• シグナル方向が市場トレンドと一貫して逆

ケース（例示）

2020-2021年、多くのバリューファクター戦略が継続的な損失に見舞われました。理由は、ゼロ金利環境でグロース株がバリューを大幅にアウトパフォームしたためです。バリュー戦略に固執したファンドは50%以上のドローダウンを経験しました。

予防措置

[ ] レジーム検出モジュール
[ ] 戦略リターンとベンチマーク間のローリング相関モニタリング
[ ] マルチ戦略、マルチファクター分散
[ ] 戦略仮定が依然として成立するか定期的にレビュー

死亡モード4：執行歪曲死

定義

バックテスト仮定とライブ執行の間の体系的な偏差。

典型的な症状

• ライブリターンがバックテストを大幅に下回る
• スリッページが予想を大幅に超える
• 注文が頻繁に約定しない

ケース（例示）

ある高頻度戦略は年間200%のリターンをバックテストしました。ライブ取引で発見：バックテストはトップオブブックでの執行を仮定、実際のレイテンシは第3レベルでの執行を引き起こしました。この0.1%の差は、10,000回の取引を超えて、すべての利益を消費しました。

予防措置

[ ] 保守的なコスト仮定（スリッページ、インパクト、レイテンシ）
[ ] ローソク足ではなくティックデータでバックテスト
[ ] 小資本ライブサンプリングでバックテストモデルを較正
[ ] 「予測可能なAlpha」と「捕捉可能なAlpha」を区別

死亡モード5：リスク管理失敗死

定義

リスク管理ルールに抜け穴があり、回避されるか、実行されない。

典型的な症状

• 単一取引の損失が閾値を超える
• ポートフォリオドローダウンがサーキットブレーカーをトリガーするが、システムが応答しない
• ストップロス注文が執行されない

実際のケース（公開イベント）

2012年、Knight Capitalはソフトウェアバグによる暴走注文により45分で4億4000万ドルを失いました。リスク管理は異常な注文をブロックすべきでしたが、バグがチェックを回避しました。

予防措置

[ ] リスク管理は戦略から完全に独立
[ ] 多層リスク管理（ポジション、ポートフォリオ、システム）
[ ] リスク管理は誰にも（創業者を含む）回避不可能
[ ] 定期的なリスク管理訓練（意図的にサーキットブレーカーをトリガー）

死亡モード6：流動性蒸発死

定義

出口が必要だが、市場に流動性がないことを発見。

典型的な症状

• ストップロス注文が執行できない
• スリッページが通常レベルを大幅に超える
• ひどい価格での強制清算

実際のケース（公開イベント）

2015年8月24日、米国株「フラッシュクラッシュ」。多くのETF価格が瞬時に20-30%下落、マーケットメイカーが撤退し流動性真空を引き起こしました。ストップロスは予想を大幅に下回る価格で執行されました。

予防措置

[ ] 単一資産への集中ポジションを避ける
[ ] 価格だけでなくオーダーブックの深さをモニター
[ ] 極端シナリオの流動性ストレステスト
[ ] 証拠金請求のための現金準備を維持

死亡モード7：相関スパイク死

定義

危機時、資産相関が1に近づき、分散が失敗する。

典型的な症状

• 「分散された」ポートフォリオが全体的に急落
• すべての戦略が同時に損失
• ヘッジが失敗

実際のケース（公開イベント）

1998年LTCMクライシス。彼らの「無相関」戦略はロシア債務危機後に同時に損失しました。すべてのアービトラージ戦略が同じ流動性圧迫に直面し、相関が0.2から0.95にスパイクしました。

予防措置

[ ] ストレステストは「危機相関」を使用（相関 ->`1`を仮定）
[ ] 真に無相関な資産を維持（国債、金など）
[ ] 危機警告時にリスクエクスポージャーを積極的に削減
[ ] レバレッジ倍数は危機シナリオを考慮

死亡モード8：レバレッジ破綻死

定義

過剰なレバレッジにより、1回の不利な動きで元本が全滅する。

典型的な症状

• 証拠金請求に応えられない
• 強制清算
• 元本損失が50%を超える

実際のケース（公開イベント）

2021年、Archegos Capitalは5倍のレバレッジで少数の株に賭けました。価格が30%下落したとき、証拠金請求と強制清算をトリガーしました。最終損失は約200億ドル。

予防措置

[ ] レバレッジ制限（推奨 < 2x）
[ ] ボラティリティ調整レバレッジ（高ボラ時に削減）
[ ] 50%の証拠金バッファを維持
[ ] ストレステスト：ボラティリティが2倍になると仮定

死亡モード9：人間介入死

定義

システム決定への手動介入がより大きな損失を引き起こす。

典型的な症状

• ストップロス注文を手動でキャンセル
• 損失ポジションに追加して「平均コストを下げる」
• 感覚に基づいてシステムシグナルを上書き

ケース（例示）

あるファンドマネージャーは、自動システムがストップロスしようとしているのを見て、「市場はすぐに反発する」と思い、ストップロスを手動でキャンセルしました。市場は20%下がり続けました。事後計算では、ストップロスが損失の80%を回避したでしょう。

予防措置

[ ] 厳格な運用手順（二重確認）
[ ] 手動介入は書面での正当化と承認が必要
[ ] すべての手動介入結果の事後レビュー
[ ] 手動介入勝率 < 50%の場合、介入を禁止

死亡モード10：システム障害死

定義

技術的問題によりシステムが正常に動作できない。

典型的な症状

• 注文提出が失敗
• 市場データフィードが中断
• システムクラッシュまたは遅延

実際のケース（公開イベント）

2012年のFacebook IPO日、NASDAQ取引システムが失敗しました。多くの注文が正しく処理されず、投資家は何株買ったか分かりませんでした。損害賠償請求は5億ドルを超えました。

予防措置

[ ] 高可用性システム設計（プライマリ-バックアップスイッチ）
[ ] リアルタイムヘルスモニタリングとアラート
[ ] 障害時のセーフモード（ポジションクローズのみ可能）
[ ] 定期的な災害復旧訓練

死亡モード11：規制変更死

定義

法律変更により戦略が実行不可能または違法になる。

典型的な症状

• 特定のタイプの取引が禁止
• 税制政策が利益計算を変更
• 証拠金要件が増加

ケース（例示）

2010年以降、多くの国がネイキッドショート売りを禁止または制限しました。ショート売りに依存する多くの中立戦略は調整または閉鎖を余儀なくされました。中国の2021年教育産業制限後、関連株がクラッシュし、多くのポジション戦略が90%以上の損失を出しました。

予防措置

[ ] 戦略タイプと地域を分散
[ ] 規制動向をモニター
[ ] 単一の政策環境への過度な依存を避ける
[ ] 規制変更のためのバッファ期間を準備

死亡モード12：カウンターパーティ適応死

定義

市場参加者があなたの戦略を学習し、それに対して取引する。

典型的な症状

• 戦略リターンが徐々に減衰
• 誰かが常にあなたより先に取引しているようだ
• 以前有効だったシグナルが無効になる

ケース（例示）

あるファンドは安定した平均回帰戦略で知られるようになりました。カウンターパーティはこれを発見し、ファンドが買うと予想されるポジションで事前に買い始め、価格を押し上げました。その後、ファンドが買った後に売却しました。元の1% Alphaは徐々に-0.5%になりました。

予防措置

[ ] シグナルソースと取引時間を分散
[ ] 固定パターン取引を避ける
[ ] 戦略キャパシティと限界リターンをモニター
[ ] 減衰する戦略を置き換えるために新しい戦略を継続的に開発
[ ] 情報セキュリティに注意（戦略詳細を明かさない）

死亡モード包括的診断表

戦略に問題がある場合、この順序でトラブルシューティング：

週次ヘルスチェックチェックリスト

[ ] データ品質チェック合格
[ ] レジーム状態正常
[ ] 執行スリッページが予想範囲内
[ ] リスク管理閾値がトリガーされていない
[ ] 流動性指標正常
[ ] 相関マトリックスに異常なし
[ ] レバレッジが制限内
[ ] 異常な手動介入なし
[ ] システムヘルス100%
[ ] 規制変更なし
[ ] Alpha減衰が予想範囲内
[ ] アウトオブサンプルパフォーマンスが予想と一致

覚えておいてください：クオンツシステムは「セットして忘れる」ものではありません。継続的なモニタリング、定期的な監査、絶え間ない進化が必要です。死に方を知ることで、より長く生きられます。