背景: 米中クオンツ市場の違い

A株（中国）と米国株は、取引ルール、市場構造、データ可用性において大きな違いがある。これらの違いを理解することは、クロスマーケット戦略を開発するための前提条件である。

1. 取引ルール比較

2. T+1戦略への影響

2.1 中国A株T+1

ルール: 今日購入した株式は翌日のみ売却可能

影響:

• 日中スウィングができない
• 迅速なストップロスができない
• オーバーナイトリスクを回避できない

戦略対応:

# A株戦略はオーバーナイトポジションを考慮する必要がある
def should_buy(signal, overnight_risk):
    if overnight_risk > threshold:
        return False  # リスクが高すぎる、ポジションを開かない
    return signal > 0

2.2 米国株デイトレーディング

ルール:

• Pattern Day Trader（PDT）ルール
• 口座 < $25,000: 5取引日で最大3デイトレード
• 口座 ≥ $25,000: 制限なし
• 注: FINRAはPDTルールの変更を承認し、固定金額制限をより柔軟なリスクマージンに置き換える計画（SEC最終承認待ち）

利点:

• 日中戦略が可能
• 迅速なストップロス
• 日中ボラティリティを活用

3. 値幅制限システム

3.1 A株値幅制限

3.2 香港ボラティリティ管理メカニズム（VCM）

ルール:

• 極端な日中ボラティリティを緩和するために設計
• HSI/HSCEI構成銘柄: ±10%（5分間の価格偏差）
• トリガー後、5分間のクーリング期間で固定価格範囲取引に入る

影響:

• 連続ストップ高/安で執行不可能
• ストップ高で購入できない（流動性が消失）
• ストップ安で売却できない（パッシブストップロスが失敗）

戦略考慮事項:

# 値幅制限検出
def is_limit_up(price, prev_close, limit=0.10):
    return price >= prev_close * (1 + limit - 0.001)

def is_limit_down(price, prev_close, limit=0.10):
    return price <= prev_close * (1 - limit + 0.001)

3.3 米国株サーキットブレーカー

インデックスサーキットブレーカー:

• レベル1（7%）: 15分間停止
• レベル2（13%）: 15分間停止
• レベル3（20%）: その日の取引停止

個別株サーキットブレーカー（LULD）:

• 価格偏差が大きすぎる場合、5分間停止

4. 空売りメカニズム

4.1 A株証券貸借

制限:

• 信用取引口座を開設する必要がある
• 利用可能な証券が限られ、人気株は借りにくい
• 高い借入コスト（年率8-10%）
• 一部の株式は貸出禁止

実際の影響:

• ショート戦略の実装が困難
• Market Neutral戦略のコストが高い
• ヘッジツールが限定的

4.2 米国株空売り

プロセス:

1. 株式を借りる
2. それらを売る
3. 買い戻して返す

コスト:

• 借入手数料（年率0.3% - 50%+）
• 配当補償

Easy-to-Borrow vs Hard-to-Borrow:

• 大型株は借りやすい
• 小型株、人気のショートターゲットは借りにくく高い

5. データ可用性

5.1 A株データ

無料データソース:

• Tushare Pro: https://tushare.pro（ポイントシステム、アクティブなコミュニティは無料アクセス可能）
• AKShare: https://akshare.xyz（オープンソース無料、豊富なインターフェース）
• BaoStock: http://baostock.com

5.2 米国株データ

6. 市場参加者構成

6.1 A株

影響:

• 高いボラティリティ
• 強いモメンタム効果
• 感情駆動の価格乖離

6.2 米国株

影響:

• 比較的合理的
• ファクターがより持続的に有効
• 高いパッシブ投資シェア

7. 戦略の違い

7.1 有効なA株戦略

7.2 有効な米国株戦略

8. 技術実装の違い

8.1 バックテスト考慮事項

A株:

# A株バックテストが考慮すべき要因
class ChinaBacktester:
    def __init__(self):
        self.t_plus_1 = True  # T+1制限
        self.limit_up_down = 0.10  # 値幅制限
        self.min_lot = 100  # 最小取引単位

    def can_sell(self, position, trade_date):
        # T+1が満たされているか確認
        return position.buy_date < trade_date

    def check_tradeable(self, price, prev_close):
        # 値幅制限を確認
        if self.is_limit_up(price, prev_close):
            return False  # ストップ高で購入できない
        if self.is_limit_down(price, prev_close):
            return False  # ストップ安で売却できない
        return True

米国株:

# 米国株バックテストはよりシンプル
class USBacktester:
    def __init__(self):
        self.t_plus_0 = True  # デイトレード可能
        self.fractional_shares = True  # 端株許可

8.2 ライブ取引インターフェース

A株:

• 証券会社独自API（申請が必要）
• PTrade、QMTなどのプログラマティックインターフェース
• サードパーティインターフェース（グレーゾーン）

米国株:

• Interactive Brokers API
• Alpaca API
• TD Ameritrade API

9. 規制の違い

9.1 A株規制

• CSRC、上海・深圳取引所
• プログラマティック取引には登録が必要
• 厳格な異常取引監視
• 厳しいインサイダー取引罰則

9.2 米国株規制

• SEC、FINRA
• HFTには登録が必要
• Reg NMSが執行を統制
• Pattern Day Traderルール

10. 実践的推奨事項

10.1 A株戦略開発

1. T+1を考慮: 戦略期間は少なくともオーバーナイトである必要がある
2. 値幅制限を処理: バックテストでストップ高/安日を除外
3. 回転率に注意: A株の回転率は高く、取引コストが急速に蓄積
4. 政策リスク認識: 政策はA株に大きく影響

10.2 米国株戦略開発

1. PDTルールに注意: 小口座にはデイトレード制限がある
2. プレ/アフターマーケットを考慮: 主要ニュースはしばしばプレ/アフターマーケットでリリース
3. 借入コスト: ショート戦略はHard-to-Borrowコストを考慮する必要がある
4. 流動性の階層化: 大型株と小型株の流動性は大きく異なる

10.3 クロスマーケット戦略

# 市場ルール設定
def get_market_rules(market):
    if market == 'CN':
        return {
            't_plus': 1,
            'limit': 0.10,
            'min_lot': 100,
            'short_available': False
        }
    elif market == 'HK':
        return {
            't_plus': 2,
            'limit': 'VCM',
            'min_lot': 'Varies',
            'short_available': True
        }
    elif market == 'US':
        return {
            't_plus': 0,
            'limit': None,
            'min_lot': 1,
            'short_available': True
        }

コア原則: 米国株戦略をA株に直接適用せず、またその逆も行わない。各市場には独自のルールと参加者構造があり、戦略は現地市場の特性に適応する必要がある。