JadeFOREXの裁定補完型レバレッジ（Arbitrage-Supported Leverage）について

以下では 裁定補完型レバレッジ（Arbitrage-Supported Leverage） について、クオンツ運用・裁定取引（Arbitrage）・市場マイクロ構造の観点から、専門的に丁寧に解説します。

■ 裁定補完型レバレッジ（Arbitrage-Supported Leverage）とは？

裁定機会（アービトラージ）によって損失リスクが部分的にヘッジまたは相殺されている局面で、通常より高いレバレッジを安全に取る仕組み のことです。

ポイントは：

“裁定が効く（価格が戻りやすい）環境では、リスクが実質的に縮小するので、レバレッジを上げられる”

という考え方に基づきます。

■ なぜ裁定機会があるとレバレッジを増やせるのか？

裁定（Arbitrage）が存在する市場では、
「価格が本来あるべき水準に戻る力」が強まります。

この “戻る力” が リスクを自然に押し下げる ため、
レバレッジ調整に利用できるという思想です。

◎ 1. 誤差修正（Mean Reversion）が強まる

アービトラージャー（裁定取引者）が価格の歪みを修正しようとするため、

一時的にズレても
価格が戻る可能性が高い

これは「実質ボラティリティ」が低下するのと似た効果です。

→ レバレッジを高めてもリスクが跳ねにくい

◎ 2. 裁定ポジションはヘッジ効果を持つ

多くのアービトラージ戦略は

ロングとショートを同時に持つ
スプレッドや価格差に賭ける
市場全体の方向性（ベータ）を抑える

ため、方向性リスクが低い。

→ 方向性（デルタ）リスクが小さくなるほどレバレッジを乗せやすい。

◎ 3. 裁定収益は比較的安定的

アービトラージ収益は、トレンド依存ではなく
不整合が埋まることで生じるリターン が中心。

株価が上がるか下がるかで収益が変わらない
裁定スプレッドが縮むほど利益が出る
ボラティリティ上昇に強い

この安定制がレバレッジ耐性を高める。

■ 裁定補完型レバレッジの典型モデル

以下では学術・運用で使われる代表的な考え方を示します。

① Mispricing-Based Leverage（ミスプライス量に応じたレバレッジ）

$L_t \propto \frac{\text{Mispricing}}{\text{Risk}}$ Lt∝RiskMispricing

ミスプライシング（誤差）が大きいほど
→ 裁定が効く余地が大きい → レバレッジ上げる

誤差が小さい＝アービトラージが枯れる
→ レバレッジ下げる

② Spread Convergence Model（裁定スプレッド収束モデル）

裁定対象（例：ペアトレード）のスプレッド S を用いる： $L_t = L_{\max} \times \left(1 – \frac{|S_t|}{S_{\text{threshold}}}\right)$ Lt=Lmax×(1−Sthreshold∣St∣)

スプレッドが収束（縮む） → 裁定力が強い → L 増
スプレッドが発散（広がる） → 裁定機能弱い → L 減

③ Error-Correction Model（ECM）によるレバレッジ調整

ペアトレードや統計的裁定で使われるモデル。 $\Delta S_t = \alpha (S_{t-1} – S^\*) + \epsilon_t$ ΔSt=α(St−1−S\*)+ϵt

戻り係数 |α| が大きいほど
スプレッドが早く均衡値へ戻る → 裁定効果が強い → レバレッジ強化可

④ Market Friction-Based Arbitrage Leverage

以下が小さいほどレバレッジを上げられる：

スプレッド（取引コスト）
板厚（Depth）
マーケットインパクト

裁定取引は微小な価格差を拾うことが多いため
これらが改善する時にレバレッジが取りやすい。

■ どのような裁定戦略に使われるのか？

◎ 1. 統計的裁定（Statistical Arbitrage）

ペアトレード
コインテグレーション戦略
バスケットアービトラージ
ETF–先物間アービトラージ

ミスプライスがあるほどリスク低下 → レバレッジ増加。

◎ 2. 裁定型マーケットメイク

注文板の歪みを利用
裁定チャンスが強いと inventory リスクが減る
より大きなポジションが安全に持てる

◎ 3. 複合アービトラージ（クロスアセット・クロスマーケット）

先物 vs 先物
現物 vs デリバティブ
金利スワップ vs 債券
暗号資産間裁定

裁定力が強まる瞬間は「リスク実質ゼロ」に近づくため、
高いレバレッジを乗せても破綻しにくい。

■ 他のレバレッジ調整戦略との比較

戦略	基準	目的	主なデータ
裁定補完型レバレッジ	裁定機会・ミスプライス	α最大化 × リスク減少	裁定スプレッド、ECM、板
Vol-Adaptive	ボラティリティ	リスク一定化	過去リターン
Microstructure-Based	板・スプレッド・インパクト	コスト低減・α最大化	板・約定
Spread Compression	スプレッド変動	取引コスト最適化	スプレッド

裁定補完型は
“誤差修正力（市場効率の働き）” をレバレッジ計算に使う
という点が特徴です。

■ デメリット・注意点

1. 裁定が効かなくなると大リスク

市場が機能停止すると（例：ギリシャショック、コロナショック）
裁定スプレッドは逆に広がり、レバレッジが大きいと危険。

2. 誤った裁定の誤認

見かけの裁定が、実は以下による場合：

流動性枯渇
フローの偏り
一時的な板の歪み
遅延データ

誤ってレバレッジを増やすと危険。

3. データ要求が非常に高い

高頻度の板データ・約定データ、
マルチマーケットの価格情報が必要。

■ まとめ

裁定補完型レバレッジ とは：

裁定機会（アービトラージ）が存在する局面では
価格が元に戻る力が働き、実質的なリスクが軽減される
この性質を使い レバレッジを安全に増やす 戦略
データ・モデル・ミスプライス分析が重要
統計的裁定、ペアトレード、ETF–先物、暗号資産などで特に有効

言い換えれば、

“裁定が市場を安定化させる力を、レバレッジの裏付け（支持力）として利用する戦略”

となります。