JadeFOREXのスプレッド・リグレッション裁定（Spread Regression Arbitrage）について

以下では スプレッド・リグレッション裁定（Spread Regression Arbitrage） を、
JadeFOREX・統計裁定・マイクロ構造の視点から 専門レベル で詳しく解説します。

これは「複数通貨ペアのスプレッド構造に存在する“共通因子（Common Factors）”を統計モデルで捉え、
その均衡からの乖離を裁定する」高度アルゴです。

普通の「価格アービトラージ」ではなく、
“スプレッド同士”の統計的関係性を使う という点が最大の特徴です。

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■ 1. Spread Regression Arbitrage とは？

一言でいうと：

複数FXペアのスプレッド（Bid–Askの構造）に対して
統計モデル（回帰）を構築し、
理論値からズレたら裁定する手法。

価格ではなく
スプレッドの統計関係 を狙う点がプロ仕様。

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■ 2. なぜスプレッドどうしを回帰するのか？

FX市場では、複数通貨ペアは
“共通の流動性因子” や “LP挙動” を共有しています。

例：
EURUSD と GBPUSD は欧州時間に流動性がそろって増え、
アジア時間には同時に流動性が薄くなります。

つまり：

• スプレッドは 独立ではなく相関する
• 時間帯ごとに 複数ペアが同時に広がったり狭くなったりする
• ボラティリティ・流動性ショックは 複数ペアに波及する

この相関構造を回帰で捉え、
期待される“理論スプレッド” と比較することで
裁定シグナルが生まれます。

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■ 3. 回帰モデルの構造

■ 基本回帰式

EURUSD をターゲットとし、
GBPUSD と USDCHF のスプレッドを説明変数にする例：$$S^{EURUSD}_t = \alpha + \beta_1 S^{GBPUSD}_t + \beta_2 S^{USDCHF}_t + \epsilon_t$$StEURUSD​=α+β1​StGBPUSD​+β2​StUSDCHF​+ϵt​

ここで：

• $S_t$St​：スプレッド（Raw / Effective / Liquidity Adjusted のいずれか）
• $\beta_1, \beta_2$β1​,β2​：スプレッド共通因子の重み
• $\epsilon_t$ϵt​：裁定対象となる残差（mispricing）

● 裁定対象は「ε（残差）」

この ε が 通常より大きく外れた瞬間がアービトラージ機会。

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■ 4. 裁定ルール（Residual Arbitrage 方式）

残差 ε が標準偏差 2σ を超えたらショート

• ε > 2σ → EURUSD スプレッドは「理論より広すぎる」

$$\text{Sell: } S^{EURUSD}$$Sell: SEURUSD

逆に ε が -2σ より小さいならロング
→ 「理論より狭すぎる」

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■ 5. スプレッド回帰裁定が“強力”な理由

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✔ 1. 価格裁定より追い風が強い

価格はノイズが大きいが、
スプレッドは流動性・LPアルゴの構造そのもの なので
均衡が崩れるとすぐ戻りやすい。

→ Mean Reversion（平均回帰）の強さが段違い

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✔ 2. LP間挙動のズレが裁定源

LPの

• クオート速度
• depth
• リスクモード
• 引っ込め率

はペア間で似るのでズレを検知しやすい。

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✔ 3. 時間帯依存（Session Effects）が強い

ロンドン → 欧州通貨
NY → USDペア
アジア → JPYペア

こうした“ペア間の共通性”は価格以上にスプレッドに現れる。

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✔ 4. スプレッドはマクロイベントの影響が早い

ニュース前後で“スプレッド共通因子”が崩れる。

→ 回帰残差が爆発する → 大きな裁定チャンス。

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■ 6. 戦略の3大タイプ

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① Cross-Pair Regression（クロスペア回帰）

EURUSD = f(GBPUSD, USDCHF)
AUDUSD = f(NZDUSD) など。

最も一般的。

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② Volatility-Adjusted Regression（ボラ補正回帰）

スプレッド × ボラティリティ を回帰するモデル。$$S^{adj}_t = \frac{S_t}{\sigma_t}$$Stadj​=σt​St​​

こうすると：

• ボラ高 → スプレッド広くて正常
• ボラ低 → 同じ広さでも異常

となり裁定精度が上がる。

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③ Liquidity-Adjusted Regression（流動性補正回帰）

depth（板厚）を組み込む。$$S^{liq}_t = S_t \cdot \frac{1}{depth_t}$$Stliq​=St​⋅deptht​1​

• depth薄い → 実質スプレッドは重い
• depth厚い → 軽い

スプレッドの“実質価値”を近似し、
その共通因子を回帰する。

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■ 7. JadeFOREX との統合（本領発揮）

JadeFOREX では回帰残差 ε をそのまま：

• レバレッジ制御
• エントリー精度強化
• Multi-Layer Arbitrage
• Spread Momentum の補強
• Liquidity Cluster の予兆
• Risk Reversal との合成

等に組み込む。

特に強力なのは：

● ① ε （残差）が急拡大 → Liquidity Collapse の予兆

→ レバレッジを即時下げる

● ② ε がゼロに戻る → 市場正常化

→ レバレッジを上げる

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■ 8. 最大の難点 ― ノイズとモデル不安定性

スプレッドは周期性が強く、
“回帰係数 β が時間で変動する” のが最大の難点。

そのため：

• ローリング回帰
• カルマンフィルタ回帰
• 状態空間モデル
• Ridge/Lassoで係数安定化

などが必要になる。

これはFX専門家でも難しい領域。

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■ 9. まとめ（重要ポイント）

• スプレッドには強い共通因子がある
• 回帰モデルで理論スプレッドを推定
• 残差 ε が裁定機会
• 価格裁定より安定して平均回帰しやすい
• 流動性・LP挙動を反映するため優位性が大きい
• ノイズ・係数変動の制御が最大の課題
• JadeFOREX ではレバレッジ制御にも組み込まれる

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