JadeFOREXのMeta-Spread Dynamics（メタ・スプレッド・ダイナミクス）について

「Meta-Spread Dynamics（メタ・スプレッド・ダイナミクス）」は、
FX・クオンツアルゴリズム・裁定取引の文脈で 高度なスプレッド解析モデル を指す“概念名”として用いられることが多い造語ですが、内容自体は非常に理にかなっており、
スプレッドそのものを超メタレベル（Meta）で動的にモデル化するアプローチ
を意味します。

以下では、クオンツ研究レベルで体系化して解説します。

◆ ✔ Meta-Spread Dynamics とは？

直訳すると
「スプレッドのメタ（上位）レベルにおける動態（Dynamics）」

専門的に言うと：

◆ Meta-Spread Dynamics =

『スプレッドそのものの生成要因・状態・構造変化を、
複数レイヤー（Meta Layer）で動的にモデル化するフレームワーク』

つまり通常の「スプレッドの平均回帰」を超えて、
スプレッドの性質そのものがどう変化するのかまで扱う。

◆ ✔ Meta-Spread が扱う“レイヤー構造”

Meta-Spread Dynamics は、以下の 5つのレベル を同時に扱います：

🔸 1. Micro Spread Dynamics（ミクロ・スプレッド）

板厚（Depth）
LP（流動性プロバイダ）のクオート
ミクロストラクチャー・ノイズ
Bid/Ask の瞬間的ギャップ

→ Tick レベルでのスプレッド変動

🔸 2. Statistical Spread Dynamics（統計スプレッド）

通常のペアトレード的なスプレッド： $S_t = X_t – \beta Y_t$ St=Xt−βYt

平均回帰（Mean Reversion）
ボラティリティ（σ）
Hurst指数
Z-score
カルマンフィルターによる動的 β

🔸 3. Regime Spread Dynamics（レジーム変化）

スプレッドは 同じ性質を保ち続けるわけではない。

レンジ regime
トレンド regime
荒れ相場 regime
指標前後のディスロケーション
ボラティリティ regime switching

モデル化例：

HMM（Hidden Markov Model）
Markov-Switching AR
Regime-dependent Kalman

🔸 4. Cross-Market Spread Dynamics（市場間の相互作用）

複数の市場の影響を受ける：

スポット vs オプション（IV）
フォワード vs スポット
スワップ vs スポット
債券利回り vs 通貨
コモディティ vs 通貨（リスクオン/オフ）

→ 異市場のスプレッドに相関的動態がある

🔸 5. Meta Layer Dynamics（メタレイヤー）

スプレッドの性質そのものをモデリングする段階：

スプレッドの平均回帰強度（λ）が変化
β の構造的変化
スプレッドの“持続性”・“破壊性”
Spurious Spread（偽のスプレッド）の判定
Regime の遷移確率そのものの動態

つまり、

✔ 通常モデル：

「スプレッドがどう動くか？」

✔ Meta-Spread：

「スプレッドという現象自体が、どういう法則で変化するのか？」
「どの季節・Regime で、スプレッドの性質が変質するのか？」

◆ ✔ 数学モデル（クオンツ的定義）

Meta-Spread Dynamics は、2階層のモデルとして定義できる。

■ 第一階層（Spread Layer）

$S_t = X_t – \beta_t Y_t$ St=Xt−βtYt

ここは通常のスプレッド。

■ 第二階層（Meta Layer）

β の動態：

$\beta_t = \beta_{t-1} + \eta_t$ βt=βt−1+ηt

回帰強度 λ の動態：

$\lambda_t = f(Z_t)$ λt=f(Zt)

Z_t は市場状態（ボラティリティ、トレンド、流動性、IV、相関など）

■ 典型方程式（Meta Mean Reversion）

$\Delta S_t = -\lambda_t(S_t – \mu_t) + \sigma_t \epsilon_t$ ΔSt=−λt(St−μt)+σtϵt

ここで λ_t は固定でなく 市場状態で変化する
→ これが Meta-Spread の本質。

◆ ✔ Meta-Spread が特に強い理由

✔ ① スプレッドの「破壊時期」を検知できる

ペアトレードが破壊される前兆：

β が急変する
λ（回帰強度）が低下する
ボラ regime が変わる
IV Spread が崩れる
流動性が断続する

Meta モデルを使うとこれが予測できる。

✔ ② トレンドではスプレッド裁定を停止できる

Regime Switching で
“レンジ相場でだけ裁定を回す”
が可能になる。

勝率が劇的に上がる。

✔ ③ 複数スプレッドを「統合」できる

例：

Spot Spread
Forward Spread
IV Spread
Cross-Market Spread

これらをひとつの統合モデルで扱える。

✔ ④ 低コストで高Sharpeの戦略になりやすい

Meta 解析により
裁定チャンスの成功確率が上がる
→ エントリー回数減
→ 無駄打ちゼロ
→ トータル Sharpe Ratio 上昇

◆ ✔ Meta-Spread の実戦的応用

◆ 1. コンディショナル裁定（Conditional Spread Arbitrage）

Meta-Spread を前提にした裁定：

トレンド regime → 裁定停止
レンジ regime → 裁定全開
ボラ急上昇 → β を再推定
板が薄い → ポジション縮小

◆ 2. IV × Spot のハイブリッド（IV Spread + Spot Spread）

Meta-Spread モデルは
IV の構造変化も取り込める。

市場全体のダイナミクスを扱えるのが強み。

◆ 3. Multi-Spread Rotation（スプレッド回転）

Meta モデルで
「今一番勝ちやすいスプレッド」を自動で選択する。

例：
EURJPY/GBPJPY が弱い → AUDJPY/NZDJPY を採用、など。

◆ ✔ まとめ：Meta-Spread Dynamics の本質

スプレッドの“振る舞い”を超え、
スプレッドという概念自体の性質の変化（Meta情報）をモデル化する超構造。

スプレッドの統計性
レジーム
相関構造
回帰強度
成行流動性
IV
市場センチメント
LPの板構造

これら「スプレッドの上位要因」を時間発展モデルとして扱う。

その結果：

✔ ペアトレードが破壊されにくい
✔ 裁定の勝率が上がる
✔ Sharpe Ratio が安定
✔ Regime に自動適応
✔ どんな市場でも使える

という プロ向けスプレッド解析の最終進化系 になります。