マーケットメイク戦略(実現可能性調査)

概要

マーケットメイクは、売り気配と買い気配の両方に指値注文を同時に提示し、Bid-Askスプレッドを収益源とする戦略である。市場に流動性を提供する対価としてスプレッド収益を獲得する [1][2]。

本ドキュメントでは、堀新取引所経由の商品先物データを分析した結果、個人投資家による本戦略の実行は困難であるとの結論に至った。以下にその根拠を示す。

理論的背景

マーケットメイカーは市場マイクロストラクチャー理論における流動性提供者として機能する。Bid-Askスプレッドは (1) 在庫リスクへの補償、(2) 逆選択リスクへの補償、(3) 注文処理コストの3要素で構成される [1][3]。

低流動性市場ではスプレッドが広く、理論上の収益機会が大きい一方、逆選択リスクも高くなる。Kyle (1985) モデルでは、情報を持つトレーダーの存在がマーケットメイカーのコストを増大させることが示されている [4]。

制度面の制約

JPX公式マーケットメイカー制度

大阪取引所は商品先物の一部銘柄にマーケットメイカー制度を導入しているが、参加資格は取引参加者(証券会社・商品取引員)に限定されており、個人投資家は参加できない [5]。

項目

内容

対象

大阪取引所が指定する先物・オプション銘柄

参加資格

取引参加者のみ

義務

売呼値・買呼値の継続的提示

インセンティブ

手数料減免等

個人投資家の選択肢

個人投資家が疑似マーケットメイク(両サイド指値注文)を行うことは制度上禁止されていないが、公式マーケットメイカーが持つ手数料優遇やコロケーション接続がなく、構造的に不利である。

データ分析: スプレッドと板厚

板情報スプレッド一覧(2026年2月25日 09:49時点)

data/orderbook.json から算出した主要商品のスプレッド:

商品

限月

スプレッド

対価格比

板厚(Ask/Bid)

出来高

202612

5円

0.019%

1/2

10,263

202702

6円

0.022%

3/63

1,248

金限日

207912

9円

0.034%

2/1

964

白金

202612

9円

0.084%

1/2

2,144

白金限日

207912

84円

0.778%

2/1

2,179

原油

202607

40円

0.060%

1/2

288

ゴムRSS3

202607

0.7円

0.187%

3/4

114

堂島金

207912

369円

0.140%

2/9

3,474

板厚の問題

全商品でBest Bid/Askの板厚は1〜3枚が主流。金202612でもAskに1枚、Bidに2枚のみ。自分の注文1枚を追加するだけで板の33〜50%を占め、他の参加者に検知されやすい。

データ参照

  • 板情報: data/orderbook.json(全24商品・全限月の best_ask, best_bid, best_ask_size, best_bid_size

データ分析: ティックデータ

約定頻度とRoll推定スプレッド

data/csv/ のティックデータ(最大400ティック)を分析した結果:

商品

約定間隔(中央値)

Roll推定スプレッド

最大瞬間変動

価格レンジ

金 202612

3.0秒

2.54円

21円

55円 (0.21%)

金 202702

5.0秒

2.80円

11円

53円 (0.20%)

金ミニ 202612

10.0秒

7.19円

26.5円

257円 (0.96%)

金限日

57.0秒

15.70円

21円

474円 (1.78%)

白金 202612

7.0秒

20円

182円 (1.68%)

白金限日

73.0秒

28円

528円 (4.92%)

原油 202607

73.0秒

34.20円

100円

980円 (1.48%)

ゴムRSS3 202607

45.0秒

0.10円

10.7円

17円 (4.65%)

堂島金

98.0秒

81.22円

640円

3,640円 (1.38%)

Roll推定スプレッドは、連続するティック価格変化の自己共分散から実効的なBid-Askスプレッドを推定する手法である [6]。金202612でRoll推定2.54円に対し板情報の実スプレッドは5円であり、板の内側で頻繁に約定が発生していることを示す。

データ参照

  • ティックデータ: data/csv/{商品名}_{限月}_tick.csv(Tick値、出来高)

  • 1分足データ: data/csv/{商品名}_{限月}_1min.csv(OHLCV)

データ分析: 時間帯別出来高

金 202612 の1分足ボリュームプロファイル

data/csv/金_202612_1min.csv(1,200バー)を分析:

時間帯

平均出来高/分

平均レンジ/分

MM適性

08-10時(寄付〜前場)

25〜26枚

10〜16円

ボラ高、逆選択大

17-18時(夜間立会開始)

推定10〜15枚

推定8〜12円

中程度

21-01時(NY時間帯)

6〜8枚

7〜8円

出来高低下

02-05時(深夜帯)

3〜5枚

4〜5円

低ボラだが約定困難

コスト構造分析

手数料とスプレッド損益分岐

商品

取引単位

呼値

1tick値

手数料RT

抜け幅(日計り)

板スプレッド(tick)

理論利益/RT

金標準

1000g

1円

1,000円

1,980円

2tick

5 tick

3,020円

金ミニ

100g

0.5円

50円

387円

8tick

66 tick

2,913円

金限日

100g

1円

100円

387円

4tick

9 tick

513円

白金標準

500g

1円

500円

1,980円

4tick

9 tick

2,520円

原油

50kl

10円

500円

1,980円

4tick

4 tick

20円

ゴムRSS3

5000kg

0.1円

500円

1,012円

3tick

7 tick

2,488円

堂島金

1g

1円

1円

88円

88tick

369 tick

281円

理論利益/RT = (板スプレッドtick数 × 1tick値) − 往復手数料。これはBidで約定後Askで約定が完全に成功した場合の理論値であり、実際の約定率は大幅に低い。

Note

手数料RTは主要ネット証券の日計り取引手数料(2026年2月時点)を使用。手数料体系は証券会社ごとに異なるため、利用する証券会社の手数料表で確認すること。

シミュレーション結果

実ティックデータで簡易マーケットメイクシミュレーションを実行した。tick rule [8] で約定方向を推定し、スプレッド獲得を試みた。損切りは逆行3倍スプレッドで設定。

商品

ペア完成

逆選択損切り

勝率

累積損益

最大DD

金 202612

21

6

77.8%

+540円

52,720円

白金 202612

23

7

76.7%

-41,400円

56,220円

金限日

36

31

53.7%

-71,329円

71,329円

原油 202607

31

15

67.4%

-59,580円

67,020円

ゴムRSS3 202607

11

11

50.0%

-94,264円

104,740円

堂島金

18

4

81.8%

+2,541円

4,999円

勝率は50〜82%だが、逆選択による損切り1回の損失がスプレッド収益数回分を上回り、6商品中4商品が赤字となった。

リスク要因

逆選択(Adverse Selection)

ティックデータの分析で、金202612において同一秒内に21円(21tick)の急変動が確認された。情報を持つトレーダーが動く局面では、マーケットメイカーの指値注文が不利な方向でのみ約定し、在庫損失が発生する。

在庫リスクと解消時間

約定間隔の中央値が金202612で3秒と最も短いが、ポジション偏りが発生した場合、スプレッド内での反対約定を待つ必要がある。価格が一方向に動いている局面では在庫解消に数分〜数十分を要し、その間のリスクが累積する。

即時約定可能値幅

金標準先物の即時約定可能値幅は直近約定値段の上下40円(40tick)[7]。急激な価格変動時に指値注文が一気に約定し、大きな損失につながる。

夜間ギャップリスク

取引時間は日中立会8:45〜15:45、夜間立会17:00〜翌6:00(約21時間)。CME金先物の動きにより、セッション間のギャップが発生する。

総合評価

評価項目

判定

根拠

制度面

不可

JPX公式MMは取引参加者限定

理論的スプレッド収益

限定的

金202612で理論利益3,020円/RT が理論最大

シミュレーション損益

赤字傾向

6商品中4商品が赤字

約定頻度

不十分

金202612以外は分単位の間隔

板厚

極めて薄い

全商品でBest Bid/Ask 1-3枚

最大瞬間変動

高い

金で同秒内21円変動

結論: 当市場環境では、個人投資家によるマーケットメイク戦略は推奨しない。

代替戦略の提案

板情報とオーダーフローのデータは、マーケットメイクではなく以下の用途で活用することを推奨する:

  1. オーダーフロー分析オーダーブック・オーダーフロー分析): Bid/Ask不均衡を方向性判断の補助指標として使用

  2. スプレッド取引スプレッド取引): 金の期近/期先スプレッド(5〜172円)を利用したカレンダースプレッド

  3. ボラティリティ戦略ボラティリティ戦略): 深夜帯の低ボラ環境でのスクイーズ戦略

  4. 執行戦略分析執行戦略:指値エントリー vs 成行エントリー): 指値エントリー vs 成行エントリーの定量比較

出典

  1. Glosten, L.R. and Milgrom, P.R. “Bid, Ask and Transaction Prices in a Specialist Market with Heterogeneously Informed Traders”. Journal of Financial Economics, 14(1), 1985. https://doi.org/10.1016/0304-405X(85)90044-3

  2. Chakraborty, T. and Kearns, M. “Market Making and Mean Reversion”. University of Pennsylvania, 2011. https://www.cis.upenn.edu/~mkearns/papers/marketmaking.pdf

  3. Stoll, H.R. “The Supply of Dealer Services in Securities Markets”. Journal of Finance, 33(4), 1978. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1978.tb03397.x

  4. Kyle, A.S. “Continuous Auctions and Insider Trading”. Econometrica, 53(6), 1985. https://doi.org/10.2307/1913210

  5. “マーケットメイカー制度”. 日本取引所グループ. https://www.jpx.co.jp/derivatives/rules/market-maker/index.html

  6. Roll, R. “A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an Efficient Market”. Journal of Finance, 39(4), 1984. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1984.tb03897.x

  7. “即時約定可能値幅制度”. 日本取引所グループ. https://www.jpx.co.jp/derivatives/rules/price-range/

  8. Lee, C.M.C. and Ready, M.J. “Inferring Trade Direction from Intraday Data”. Journal of Finance, 46(2), 1991. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb02683.x


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