1日2,000万件の注文に対応できるように、2009年予定だったシステム増強を前倒しで進めている東京証券取引所。「今年2月28日の世界同時株安の際に、1日当たりの注文件数が過去最高の936万件にのぼったこと」がきっかけとされていますが、この背景には「思い立った時の売買」を可能にしたITの発展があります。一般投資家にホームトレードが急速に浸透したように、いま、機関投資家の世界でもコンピューター・システムによる売買が増加しています。それが、アルゴリズムトレーディング（Algorithmic Trading）。米国の調査会社は、2008年の米国株取引全体におけるアルゴリズムトレーディングによる売買高を33％と推計し、2010年には53％に達すると予測しています。米国においてコンピューターによる自動執行は新たな売買手段として急速に浸透しているのです。

アルゴリズムトレーディング売買高の拡大予測（米国市場）

出所：米国調査会社Aite Group

アルゴリズムトレーディングとは、株価の動きなどの数理的な分析を元に、特定の論理やルールに従って注文を処理する自動執行システムを指します。そこには、大量の情報を短時間で処理し、指示通りの作業を正確に繰り返せるコンピューターの特性が活かされています。かつて売買規模の大きい機関投資家にとって、自らの大口の買い注文によって株価が上がり、計画通りに買えなくなる「マーケットインパクト」は切実な問題でした。そこで、大口の注文を自動的に複数の小口注文に分けて売買を分散したり、タイミングをずらして自動発注するためのシステムが開発されたのです。アルゴリズムトレーディングは、システムに搭載された戦術から投資戦略に適したものを選択し、各種パラメーターを入力することで実行されます。証券会社の経験則やデータを元にした投資パターンが豊富に用意されていますが、優劣を分ける最大のポイントは「システムロジック」にあると言えるでしょう。UBSは、アルゴリズムを市場ごとに開発。その上で、各市場に配置されたクオンツ担当者が市場状況やアルゴリズムのパフォーマンスを調査し、常に改善に取り組んでいます。

さて、電子取引は日進月歩で進化を遂げています。例えば、UBSにはPINという独自のシステムがあります。これは、UBSの巨大な流動性プールへアクセスすることで、より迅速な取引と執行コストの削減を可能にするもの。UBSのシステム内に有利な条件で取引可能な注文が存在すれば、UBSを相手として取引を実行。仮に成行きとして取引所に発注していた場合に想定される約定可能な価格と比べ、「買い呼び値（Bid Price）」と「売り呼び値（Offer Price）」の両局面でコストをセーブします。UBSは、機関投資家のお客様をシステムの「知能」の進化からもサポートしていきます。

（2007年10月～11月時点での情報です）