20130426 慶応大学での講義

証券市場におけるICTの活用について
日本取引所グループ
東京証券取引所山藤敦史・早川聡

自己紹介（山藤）
• 1995年神戸大学経済学部卒業
• 1995年東京証券取引所入社
デリバティブ市場の売買監理・企画
売買審査（不公正取引の審査）
営業(デリバティブ・株式)
• 1997年-1999年一橋大学企業戦略研究科(MBA in finance取得)
• バックグラウンドは文系
• 業務で必要だったため、ファイナンス(金融工学)を学ぶ
• 海外製の取引システム導入に携わった経験や、海外の顧客対応
の経験から技術的な要件のトレンドに触れる
• 現職は日本株営業担当
© 2013 Japan Exchange Group Inc. and/or its affiliates. All rights reserved. Page 2

自己紹介（早川）
• 2001- 学生時代
– 筑波大学・同大学院にて、システム・情報工学を専攻
– 授業よりロボコン（ラジコンじゃない方）
• 2007- 東証入社後
– 売買システム「arrowhead」の開発チームにて、マッチングエンジンや、テスト
の企画等を取引所側から担当（3年間）
– 2010より現職：デリバティブの制度・企画を担当（3年間）
– 本年2月より大阪証券取引所でも同様の部門を兼務
– この4月から入社7年目、東証・大証のシステム統合に制度側から参画
• その他
– 妻と娘（ちょうど0歳3カ月）
– 海釣り（会社に釣り部があります）、夏山登山（日帰り）、マイコンいじり

目次
証券市場とその役割
取引所について
取引所×ICT
金融工学的アプローチ
企業におけるシステム開発

証券所×ICT

証券って何だろう？
• 証券の売買
– 商店街で夕食の材料に野菜を買う
– 証券会社で老後の備えにA社株を買う
• そもそもA社株はどこから来たのか？
– A社は車の新しい工場を建てるために、新株を発行して資金調達を行う。
– 思った以上に車が売れたので、配当を出す
– 銀行借入じゃないので、返さなくてよい。利子も払わなくてよい。
• 投資家はA社株で何を得るのか？
– 値上がり後の売却で差益・・・紙切れになる可能性もある
– 配当による収入・・・全く配当が出ないケースもある
– 株主として意見を言う・・・経営に参画する（トヨタを応援する）
⇒ リスクを取ってリターンを得る＋社会の発展に寄与する
違いは？？

証券市場入門
• 発行市場
– 企業が投資家から資金調達を行う市場。投資家は出資の証明としての証券を持ち
続けても良いし、流通市場で換金しても良い。
• 流通市場
– 証券を売買する市場。いつでも流通市場で換金できる事が、発行市場でのリスク引
受能力を支える。
証券会社
ディーリング
ブローカレッジ
証券流通市場
売り買い値段
1001円
1000円
999円
1500株
800株
1300株
証券発行市場
機関投資家
年金基金生保・損保投信・投資顧問ヘッジファンド銀行
証券会社引受
資金
証券
資金
証券
証券
資金
資金運用益等資金運用益等
自己売買業者
証券の売買
個人
企業

証券市場の意義・役割
• 富の移転機能
– 「技術はあるけどお金はない」・「お金はあるけど技術はない」
→お金と技術を交換すればいいんじゃない？
– パトロン方式…お金持ちが出資。損得より人間関係？出資判断は不合理。
– 銀行…ビジネスライクに。出資判断は合理的。
– 証券市場…資金の出し手を不特定多数に。出資の民主化。
• リスクの移転機能
– 「今の価格は過大評価。リスクヘッジしたい。」・「今の価格は過小評価。リスクを取り
たい」
– 日々の証券取引は、リスク見積もりの評価の差を交換
– 「誰もそんな高尚な理由では取引していない」。利己的な行為の産物として社会全体
のリスク見積もりが生み出される不思議
• 電化製品や食料品の取引との違い……実物が存在しない。ではソフト
ウェアは？サービス業は？
• 社会は取引で成り立っている……就職活動も能力の移転。

商品の多様化
• 金融商品は、特定のリスクを取り出して、再構築(リパッケージ)したもので、再構
築の仕組みの違いにより、証券・先物・オプション・スワップ等が産み出されてき
た。
• 証券市場は、これらの金融商品を取引して、リスクをヘッジしたい人からリスク
を引き受けられる人に移転する役割を果たしている。
• 金融商品の売買情報はリスク評価の情報として活用されている。
• なお、保険もリスクを再構築し証券に記載したものだが、契約者個人のリスクで
あるため、再売買市場が馴染みにくい(再保険によるリスク移転はあり)
企業業績の変動
リスクの種類
金利の変動
株式
債券
不動産賃料の変動 REIT
倒産 CDS
契約者の長生き生命保険
金価格の変動金先物
契約者の交通事故損害保険
証券先物オプションスワップ
株価株式先物株式OP
エクイティ
スワップ
金OP
リパッケージの方法
ETF
金利先物金利OP 金利スワップ

取引所×ICT

取引所ってどんなところ？
東京証券取引所

日本取引所(東京証券取引所)

取引所の仕事
• 取引所の役割・仕事
– 取引所（証券を売買をする場）の運営
• 商品ラインナップの拡充（個別株式や金融派生商品などの上場）
• 手順やルールの整備（使いやすい環境、統一ルールの構築）
• 取引インフラの構築（安定した取引システムの提供）
• 不正の監視、質の確保（安心して取引を行うことができる市場の維持）
– 取引に係るサービスの提供
• 価格情報・データ、その他各種サービスの提供

どうやって売買しているの？
• オークションと言うと・・・
⇒ ちょっと違います。
出典：
①「競売」『フリー百科事典ウィキペディア日本語版』（http://ja.wikipedia.org/）
②「バナナの叩き売り」『北九州市ホームページ』(http://www.city.kitakyushu.lg.jp/)
2013年4月4日16時（日本時間）現在での最新版を取得。
②バナナの叩き売り①築地の魚市場
③インターネットオークション
Yahoo!オークション、ebay、・・・

どうやって売買しているの？
• 「板」と呼ばれる、注文控えによって、買い手・売り手双方が同時に
価格を提示する連続ダブルオークション（ザラバ）方式
106
105
20
30
104
103
50
80
102120
20
100
99
90
60
98
97 200
40
300
250
120
110
210
280
200
20
170
410
1,25040,350 OVER
成行
売数量売累計買数量値段買累計
2,590 68,520UNDER
101

現代の証券取引
証券会社の
コンピュータ
投資家が利用する
取引アプリケーション
取引所が運用する
マッチングエンジン
出典：
①「株touch:特徴」『松井証券』（http://www.matsui.co.jp/）
①

取引所×ICT

証券取引市場を取り巻く環境変化
• 2000年代に大きな進展を遂げた証券取引の電子化
• 情報取得、注文執行と、処理の自動化が進み、ついに投資判断
の領域まで自動化
• 投資サイクルがミリセカンド(1秒の千分の1)レベルの投資家層が
台頭(HFT: High Frequency Trading・・・裁定取引やマーケットメイク
を行う投資家)
• 必要な情報、ITインフラへの要求水準も変容
投資判断
注文執行
情報取得
株価
ニュース
企業情報
政治経済動
買う？売る？
何円で？
何株？
いつ？
市場に注文発注
必ずしも望む価格で成立すると
は限らない
1日～数ヶ月
↓
数ミリ秒～秒

高速化のカギ
• 従来から高速売買志向のディーラー/トレーダーは一定割合で存在していたが、
物理的な人間の反応速度や、発注端末を叩く速度を超える事は出来なかった。
• 処理の一部を取引アプリケーションに移す事により、高速化が進展。
• 高速売買戦略の中での人間の役割は、取引戦略のアプリへの落とし込み、戦
略生成に重要なパラメータの日々の調整、リスク管理へと変化
• 高速化のポイントは、①取引アプリケーションの高速化、②ネットワークレイテン
シーの高速化、③取引所マッチングエンジンの高速化
注文発注
約定通知・相場情報
 注文の板登録
 付合せ処理
 通知作成
 相場情報作成 相場情報取得・解析
 取引戦略生成
 発注処理
 ポジション管理
 板の状況を目視
 投資判断
 端末から発注
 ポジション管理
注文発注
約定通知・相場情報
 アルゴリズムの開発
 パラメータの調整
 リスク管理
① ② ③

投資スタイルと投資情報の関係
• 長期投資家は企業業績や政治経済の動向を分析しながら投資。
投資期間が短期になるに従い、株価の推移・売買高・売買注文状
況等のミクロ情報が重要となる。
• また投資期間が短期になるに従い、データの更新頻度は短くなり、
処理すべきデータ量は増加する。
板情報
売り買い値段
1002円
1001円
1000円
999円
998円
1500株
800株
1000株
1300株
500株
成行
株価長期投資家
(主に機関投資家と個人の一部)
短期投資家
(主にディーラーと個人の一部)
超短期投資家
(裁定業者/HFT/マーケットメイカー等)
政
治
経
済
企
業
業
績
株
価
市
場
統
計
板
情
報
○ ○ ○
△ △ ○
○
○ ○
※※ ○ ○
マクロ ⇔ ミクロ
少少中多激
データの性質
更新頻度
データ量
月月日分 ms
※ニュースに反応するNews Algoが出現。Thomson ReutersはMachine readableなフォーマットでニュースを流すサービスを開始

取引市場の多様化
• どうしたら証券市場の株価が適正な評価に近づくか？
– 全ての投資家の注文を1つの取引場所で競争売買させる(市場集中義務) 。
– 市場独占の弊害を解決するため、複数の取引所を設立する。ただし、全て
の投資家注文が競争売買されるよう、最良市場に注文回送される(競争と
最良執行の両立を目指す) 。
– 注文回送や複数市場情報の比較にIT技術・インフラの進展は大きく貢献。し
かし、同時にトラフィックの増大を生む。
– 米国では40以上の市場が乱立するなど弊害が指摘され始めている(市場分
断)。
A株式会社の注文@X取引所
売り買い値段
1002円
1001円
1000円
999円
998円
1500株
800株
1300株
500株
成行
A株式会社の注文@Y取引所
売り買い値段
1002円
1001円
1000円
999円
998円
900株
400株
300株
成行
500株
X＋Y
売り買い値段
1002円
1001円
1000円
999円
998円
2100株
1700株
800株
成行
500株
800株
X取引所とY取引所は、投資家注文を獲得するため競争
注文回送が投資家の注文の
最良執行を確保

増え続けるトラフィック
• 日本株式市場：注文件数2000万件/日が視野に。
0
5
10
15
20
25
百万件
2010 2011 2012
東京証券取引所株式市場の総注文件数の推移

実はICTの先端
• 電子取引のスピード
– 取引は電子化・自動化され、コンピュータ上で行われる
• 1件の取引注文を処理するのに要する時間は百マイクロ秒～数ミリ秒
• マシンガンの打ち合い・・・よりも速い。（分間1,000発 vs 秒間1,000件）
• Twitter 33,388 TPS・・・よりも桁違いに多い 6.65*10^6 MPS（全米気配情報）
出典：
「Celebrating 2013 in the global town square」『Twitter Blog』（http://blog.twitter.com/ ） 2013年4月4日16時（日本時間）現在での最新版を取得。

実はICTの先端
• Twitterの秒間ピークの流量（メタデータ・ペイロード含まず）
– 1 Tweet = 140 UTF Characters = 280 Bytes
– 33,388 TPS = 280 x 33,388 x 8 ≒ 75 Mbps
• JPXの相場報道システム（FLEX Full）の流量制御値
– 1マルチキャストグループ(MCG)あたり、平均 17,432 Bytes/50msec
– JPXの現物株式のみで31MCG
– 31 x 17,432 / 50 x 1000 x 8≒ 86.5 Mbps
・・・日本の株式市場は毎日が“あけおめ状態”
さらに、米国オプション市場では、市場情報が2013年央に1200万件/秒、
必要帯域3Gbps、1日264億件に到達と予想。
(OPRA:Options Price Reporting Authority 2012年1月公表)

実はICTの最先端
• Time is Money
– コンピュータ間の通信に要する時間を徹底的にそぎ落とす競争
• arrowhead構築のためにミドルウェアを新規開発
• ICTの研究室を持つ取引所・・・ベンダーに依存せず最先端ハードを使う
• データベースもメモリ上に配置・・・arrowheadではメインメモリが10.6TB（稼働時）
• 金融では信頼性が命なのに、TCPではなくUDP
• 時刻同期の精度向上のために・・・GPSアンテナをデータセンターに立てる
– NTP(Network Time Protocol)からPTP(Precision Time Protocol)へ
• ソフトウェア処理からハード処理へ・・・FPGAの活用（CPUオフロード）
• 光ファイバーよりも速く・・・直線距離で通信できる無線を利用（電波塔建設）
• Race to zero
– 各社の取引システムはトップシークレット
• データセンター内でもサーバ・ルーター等のメーカー・機種が分らないように、
幕を張って隠している。
• 取引所システムと各社のシステム間のケーブル長も等しい長さに。

• arrowhead導入時に開発したミドルウェア Primesoft Server
– メモリ上のデータへマイクロ秒レベルで超高速アクセスすることにより、高いレスポンス性能と
スループット性能を実現
– アプリケーション間は、メモリキュー（ディスクレス）による非同期連携
– 業務を継続しながら、冗長化を行い、リカバリー時もディスクI/Oを排除
– 3ノードによる冗長化により、99.999%の可用性を達成
出典：富士通

• 実際に利用されている通信プロトコル
– Mold UDP
• 価格情報の配信など、1対多の高頻度通信のためのプロトコル
• UDP層の上に、専用のヘッダーを付けて、受信者側でPacket Lostを検出できる仕
組みとなっている。
• 基本的には、UDPマルチキャストを用いて送信するが、抜けを検出した場合の再
送要求への返答にはUDPユニキャストが用いられる。
UDP
Header 8 bytes
Sender Port
N 2 bytes
Reciver Port
N 2 bytes
Length
N 2 bytes
Check Sum
N 2 bytes
Message Block
Message Data
AN *** bytes
Header 16 bytes
Session
AN 10 bytes
Sequence Number
N 4 bytes
Message Count
N 2 bytes
Message Block
Message Length
N 2 bytes
Message Data
AN *** bytes
Mold UDP
出典： Nasdaq OMX

Chicago - New York
・ Spread Networks 社のDark Fiber Service
roundtrip latency : 12.29msec (825mile * 2)
・ NeXXCom Wireless 社のWireless Service
・ Speed of Light
出典：
『McKay Brothers 』（http://www.mckay-brothers.com/ ）, 『Spread Networks 』（ http://www.spreadnetworks.com/ ）
『Cielo Networks 』（http://www.cielonetworks.com/ ）, 『NeXXCom Wireless 』（ http://www.nexxcomwireless.com/ ）

証券業界におけるシステム高速化等の特徴
• バッチ処理よりもオンライン（トランザクション）処理に比重
• （ゆえに）ThroughputやBandwidthよりLatencyを最重視
– 最初にタッチするにためには??
– 同じ40GbpsでもEthernetではなくInfinibandが選ばれる
– 業務で使うにはLow Jitterであることも大切
• 高いAvailability・Reliabilityが求められる
– 高速化のためにIn Memoryにする一方、3重化によって99.999%の可用性
– TCPの代わりにReliable UDP
– 世界トップクラスの堅牢なファシリティ・耐震性を持ったデータセンター
– テロ対策・大規模災害による同時被災回避の観点でバックアップ拠点を用意
• 顧客を守る・取引所を守るという発想
– 限界が来る前に流量を制御するPacket/Traffic Shaping
– 出力を増やさないために、入力を絞るという発想
– 顧客のIT投資の回数を抑えるような計画・アーキテクチャ

高速・高頻度取引で活用される技術の例
• In-Memory Database
– 最近では、永続化の観点からあえてSSD（Fusion-IO）を使う例も
• LDMA/RDMA
– とにかく無駄なコピー回数を減らす（ホップ数の削減）
• Many Core CPU
– 複数のサーバーに機能分散させるのではなく、同一ノード内に入れる
• FPGAなどを利用したOffload Engine
– CPU負荷を下げて、返せるものは特殊なNIC内で返す
• GPGPUの利用による高速プライシング等
出典：『Fusion-io 』（http://www.fusionio.jp/） , 『BittWare 』（http://www.bittware.com/ ）

求められるシステム障害対策
• 頻発する証券取引所のシステム障害
– 2012.03.23 BATS 自社IPO時にシステム障害
– 2012.05.19 NASDAQ Facebook株のIPO障害
– 2012.11.12 NYSEで216銘柄の取引停止
– 2013.03.04 OSEでFXを除く全商品の売買停止
• 証券会社・投資家側のシステム障害
– 2012.08.02 NYSEにおいてKnight Capitalが誤発注により70億ドルの損失
– 2012.10.03 NASDAQ Kraft Foods株が1分間で30%急騰
• 2012.10.02 SECのRoundtableで議論
– NASAでもシステム障害は起きる：障害を見越した対策

取引所×ICT

金融工学(Financial Engineering)
• 企業・商品・プロジェクト等あらゆる資産評価/価値評価を扱う学問分野としての
‘ファイナンス’の中の、技術的な問題解決手法にフォーカスしたものが‘金融工
学‘（人により定義が違うので注意）
• 冷戦終結後に新たな仕事先を求めたロケット技術者がウォール街に流れ込ん
で発展。現在も、経済学者、数学者、物理学者、工学者など幅広い分野の学者
達が自分の専門分野を活かして研究を進めており、実学的色彩も強いのも特
徴。
• 例えばノーベル経済学賞の受賞により金融工学の名を上げたブラックショール
ズ式だが、オプション理論価格の求め方としては数値解析的手法やシミュレー
ションによるものまで多様なアプローチが試されている。
オプション価格

異常パターンの検出
• 証券市場では異常パターンの検出ニーズが常に存在し、伝統的
には統計学により処理されてきた。
• その背景には、人間の頭では処理できない膨大な情報量とリアル
タイム性へのニーズ。
• 端末で売買する個人からHFTまで幅広い投資家、ブローカー、取
引所までほとんど全ての関係者にとって重要。
⇒2000銘柄以上も同時に見ら
れる人間はいない
⇒自動検出の仕組みが必須
⇒株価の確率分布は正規分布？
⇒売買高の確率分布の特徴は？
⇒個別銘柄でのみ起きている現
象であれば異常だが、市場全体
で起きていれば異常とは言えない
（自動検出しても全銘柄が該当）
⇒毎日1000件該当するような
検出基準は役に立たない

リスク管理
• 証券市場でリスク管理の対象となるのは、保有資産価値が下落する事で発生
する含み損失
• 含み損失に備えて資金確保をしておいたり、一定の水準に到達した場合にポジ
ション縮小を行うルールを定める(VaR: Value at Riskやストレステスト)
• 技術的な問題としては、保有資産の従う確率分布の定義の難しさ、ポートフォリ
オ構成銘柄間の相関の処理等がある。
• また、デフォルトリスクに影響を受ける証券化商品も増えているが、そもそも発
生確率が低くデータが少ないためリスク見積もりが難しいといった問題もある…
等々
• 統計的にX%の確率で起こり得
る損失額をリスクとする
• デルタ法／ヒストリカル法／シ
ミュレーション法
• VaRで見積もれないような
異常シナリオ下での損失
額を見積もる
ごく低い確率でし
か発生しない暴
落に備えておく

高速マッチングアルゴリズム
• 証券取引においては大量銘柄への注文を高速で処理する必要が
ある。例えば、朝9時の始値決定時は2000銘柄以上の同時処理が
必要
• 一方で、投資家ニーズにより多様化した注文種類により、1つ1つ
の処理は複雑化しており、高速処理を実現するためのハードルは
上がる一方
A株式会社の需要・供給曲線
1000
1001
1002
999
998
1000株 2000株 3000株 4000株
買い累計
売り累計
(始値計算の例)
注文が単純な指値だけであれば．．．
Min(売り累計,買い累計)が最大となる価格が始値
A株式会社の板寄せでの注文状況
売り買い値段
1002円
1001円
1000円
999円
998円
1500株
800株
1300株
500株
成行
買い累計
(B)
売り累計
(A)
1500株
500株
200株
300株
2000株
200株
3500株
4000株
2200株
700株
4600株
3100株
2300株
2000株
Min(A,B)
200株
2000株
500株
2200株
700株

異なるアプローチの可能性
• 証券取引は金融工学に代表されるように、「節操なく」他分野の技
術を取り込んできた。
• しかし、証券市場で現在抱えている問題が、全ての学術分野の研
究者で共有されている訳ではなく、ブレイクスルーの余地はまだ残
されているはず。
– 例えば、株価や売買高を表すグラフ（チャート）を人間がみると「おっ？」と思
う形があるが、これを抽出するためにグラフの形からアプローチしようという
発想は(通常は)ない。
– しかし、例えばカメラの顔認識機能の研究者であれば、グラフの形から特定
パターンを抽出しようとするかもしれない。

取引所×ICT

エンタープライズにおけるシステム開発
• arrowheadの開発プロセス（2006年3月～2010年1月）
クロージ
ング
稼働受入れ開発
ソリュー
ション設
計
立上げ
外部設計
内部設計
詳細設計
単体テスト
結合テスト
総合テスト
RFP作成
要件定義
納品検査
検収テスト
接続テスト
運用テスト
移行
プロ計作成
開発ベンダー
作業

（参考）W字モデル開発
要件定義
要件定義書
基本設計
基本設計書
詳細設計
詳細設計書
プログラム設計
プログラム
設計書
コーディング
プログラム開発
単体テスト
結合テスト
システムテスト
運用テスト
設計と同時にテスト項目
を作成するため、
仕様が明確化され、
設計バグがこの時点で
発見できる場合がある
確認
テスト項目
テスト項目
テスト項目
テスト項目
テスト実施
テスト実施
テスト実施
テスト実施
下流工程にて
大幅な仕様変更
リスクを軽減できる

エンタープライズにおけるシステム開発
• 研究室でのプログラミングとの違い
– ひたすら管理
• 工程管理
– 要件定義・設計（基本・詳細）・開発・テスト（単体・結合・システム）・・・・
• 品質管理
– バグが出ないことも問題
• リスク管理・予実管理・財務管理・労務管理
– 膨大なドキュメント
• 詳細設計書ともなると、数万ページに達する。（だいたいExcelです。）
– 多くのプロジェクトメンバーと分業制
• 1000人弱の規模。元請けベンダーは基本設計書を書くくらいまで。

（参考）東証のシステム

まとめ
取引所×ICT

振り返って
• スピード競争はミリ秒からマイクロ秒。米国の一部市場で流れる
メッセージ量だけでも240億件/日。FPGA・GPGPUなど他分野の技
術にも貪欲。株価・金利・倒産リスク・天候まであらゆるリスクの取
引市場を作っている。
• 確かに凄そうだが、それに何の意味があるのか？
• 人間が電話で注文し、紙やタッチパネルで注文をマッチングしてい
た、古き良き株式取引所では不十分なのか？

電子化
高速化
キーワード
透明性
流動性
コスト
情報の
非対称性
多様性

ご清聴ありがとうございました。
• ご意見・質問はお気軽に
– 山藤敦史 a-santo[at]tse.or.jp
– 早川聡 sa-hayakawa[at]tse.or.jp
本資料は、個人的見解を記したものであり、個人が属する会社等団体には関係なく、特定のサービスの勧誘・提供を目的としたもので
はありません。情報の正確性については万全を期してはおりますが、当該情報の完全性を保証するものではなく、また、将来の結果を
予想又は保証するものではありません。本文中で使用されている製品名・社名などは、一般にその所有者の商標または登録商標です。
この資料のいかなる部分も一切の権利は著者に帰属しており、電子的または機械的な方法を問わず、いかなる目的であれ、無断で複
製または転送等を行わないようにお願いいたします。

20130426 慶応大学での講義

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to 20130426 慶応大学での講義

Similar to 20130426 慶応大学での講義 (20)

More from 東証ソーシャルかぶコン

More from 東証ソーシャルかぶコン (20)

20130426 慶応大学での講義