LandPrimeのAI／統計モデル × スプレッド変動スキャルについて

AI／統計モデル × スプレッド変動スキャル（Spread Dynamics Modeling） について、
投資助言にならないよう配慮しつつ、
市場マイクロストラクチャ × AI × 統計モデル の観点から
プロレベルまで徹底的に解説します。

🔥 AI／統計モデル × スプレッド変動スキャルとは？

一言でまとめると：

スプレッドの開閉（Spread Dynamics）を
AI や統計モデルで解析し、
その時間構造・流動性構造・板厚変動・成行フローとの関係を
マイクロ秒〜秒単位で理解する市場モデル。

スプレッドが「開く」「閉じる」には
必ず市場マイクロストラクチャ的な理由があり、
その構造（micro-structure dynamics）を
AI × 統計で解析する理論です。

🧩 1. スプレッドが“変動する理由”は？

FX・CFD・指数などではスプレッドが
常に一定ではなく、次の原因で変動します。

✔ (1) 板厚の消失（Liquidity Drop）

買い板・売り板のどちらかが薄くなると
その瞬間にスプレッドが開く。

✔ (2) LP（流動性プロバイダ）の更新遅延

価格配信の非同期で
一時的にスプレッドが広がる。

✔ (3) 成行フローの偏り

一方向の成行が強い →
反対側の板が削られスプレッドが開きやすい。

✔ (4) ニュース・指標による真空

流動性が蒸発 → スプレッド急拡大。

✔ (5) HFT の手仕舞いタイミング

高速アルゴの撤退によって板が薄くなる。

✔ (6) アルゴ間の価格更新速度差

ミリ秒レベルで不一致が発生。

AI／統計モデル × スプレッド変動スキャルは
この「変動の原因」そのものを分析対象 にします。

🧠 2. AI／統計モデルが扱う「スプレッド構造」

以下のような 微細変動 を解析します。

🟦 (1) Spread Regime（スプレッド regime）

スプレッドには状態（Regime）が存在する。

通常域
やや拡大域
急拡大域
真空域

AIモデルはこの 状態遷移 を学習できる。

🟦 (2) Spread Elasticity（弾性・収縮力）

スプレッドは「開いた後、どれくらいの速度で閉じるか」が重要。

Opening Speed
Closing Speed
Elasticity Rate

をモデル化する。

🟦 (3) Spread Clustering（クラスタリング）

スプレッドが特定の時間帯に偏る。

指標前後
ロンドン開始
仲値前後
NYオープン
流動性低下時間

これは統計的に明確な特徴が出やすい。

🟦 (4) Orderbook Correlation（板との相関）

スプレッドは板厚と密接に関係する。

板の厚さ ↓  → スプレッド↑  
板の厚さ ↑  → スプレッド↓

これを AI は特徴量として学習できる。

🟦 (5) Aggressive Flow Impact（成行フローの圧力）

強い成行注文が入ると
スプレッドがその瞬間に変動する。

🔍 3. 統計モデルで扱われるスプレッド動態

◆ (1) マルコフ連鎖（Markov Regime）

スプレッドの「状態遷移」を定義するモデル。

例：

通常 → やや拡大 → 通常 → 急拡大 → 通常

◆ (2) HMM（隠れマルコフモデル）

表には見えない“市場の状態”
観測可能なスプレッド

これらを統合し、市場内部状態を推測。

◆ (3) VAR（Vector Autoregression）

複数ペアのスプレッド・板厚を同時にモデル化。

◆ (4) ARIMA / GARCH

スプレッドの自己相関・分散構造を解析。

◆ (5) 連続時間モデル（微分方程式）

スプレッドの収縮／拡大速度を数理化する。

🤖 4. AIモデリング：どのAIがスプレッド変動を学習する？

✔ Transformer

複数通貨ペア × 板 × ティック × スプレッド動作
を同時入力可能。

✔ TCN（Temporal Convolution Network）

短時間のスプレッド変動の“形状”認識が得意。

✔ LSTM / GRU

スプレッドの時間依存をとらえる。

✔ GNN（Graph Neural Network）

通貨ペア間の連携（クロスアービ構造）を
“関係グラフ”として学習可能。

✔ Hybrid モデル

板 → CNN
時系列 → LSTM
全体統合 → Transformer

こういう構成が特に強い。

🔬 5. スプレッド変動 × マイクロストラクチャの典型パターン

◆ パターンA：急拡大 → 即収縮

ニュース前後で多い。

◆ パターンB：一方向成行 → 片側が薄くなる → 拡大

成行フローに同期して発生。

◆ パターンC：LP 遅延 → 一瞬の乖離

高速市場では日常的に起きる。

◆ パターンD：連続性スプレッド変動（Spread Oscillation）

スプレッドが周期的に開閉する。

HFT アルゴが原因。

⚙ 6. AIモデルが見つけやすい“スプレッドの兆候”

AIは人間が見逃す以下のシグナルを可視化できる：

板の気配変化
片側だけ急に厚みが減る
クロス通貨のスプレッドと同期
成行フローの偏りパターン
スプレッドが開く直前の“予兆”
スプレッドが閉じるタイミングの規則性

こうした 「事前構造」 は人間では把握が難しい。

🎯 7. スプレッド変動スキャルの理論的価値

このモデルの価値は：

スプレッドが開閉する市場内部構造の理解
AI／統計による予兆分析の可能性
板・流動性・成行フローの関係性の可視化
マイクロストラクチャ分析の深化

特にスプレッドは
流動性の“圧力”を最直接的に表す指標
であり、AI によるモデル化の研究価値は非常に高い。

📘 総まとめ

AI／統計モデル × スプレッド変動スキャルとは：

スプレッドの開閉を
「Regime（状態）として捉え」、
その背後にある
板厚・流動性・成行フロー・LP更新・相関遅延
を AI・統計モデルで解析する市場マイクロストラクチャ理論。

ポイント：

スプレッドには状態（Regime）がある
板厚とスプレッドは密接に連動
成行フローにより瞬間拡大も起きる
AI はスプレッドの“予兆”を特徴として捉える
統計モデル（HMM, Markov, GARCH）が相性良い
クロス通貨のスプレッド連動も重要な要素