💰 統計裁定 — ビジネスモデル

高レバレッジ×低ボラティリティの収益モデル。借株コストとキャパシティ制約が利益率を規定する。

3行サマリ

市場中立（ベータ≈0）のため、個別ポジションのリターンは小さい。これを高レバレッジ（3〜8倍）で増幅し、目標リターン年率8〜15%を達成する。
最大のコスト項目は借株コスト（ショート維持費）と執行コスト。数千銘柄をロング・ショートするため、借株困難な銘柄（ハード・トゥ・ボロー）のコストが高い。
キャパシティ制約が最も深刻なサブ業界。AUM拡大 → マーケットインパクト増 → リターン減衰のサイクルが速い。$10〜50億が多くの戦略の上限。

レバレッジと収益の構造

指標	典型値	解説
グロスレバレッジ	6〜16倍	ロング+ショートの合計エクスポージャー / 自己資本
ネットレバレッジ	±0.2倍以内	市場中立を維持。ロング≈ショート
個別ポジションの期待リターン	0.1〜0.5%	保有期間数日〜数週間
レバレッジ後のポートフォリオリターン	年率8〜15%	小さなエッジ × 高レバレッジ × 大量銘柄
目標Sharpe Ratio	1.5〜3.0	低ボラティリティ（年率3〜8%）を前提

💡 ポイント

Stat Arbの利益は「小さなエッジを確実に、大量に、レバレッジをかけて取る」構造。Medallion Fundはこの原理を極限まで推し進め、レバレッジ込みで年率66%を達成した。

費用構造

費用項目	AUM比率（年間）	内訳
借株コスト	1〜3%	ショートポジション維持。ハード・トゥ・ボロー銘柄は年10%超
執行コスト	1〜2%	数千銘柄の高頻度リバランス。マーケットインパクトが支配的
ファイナンスコスト	0.5〜1.5%	レバレッジのための借入コスト（プライムブローカー経由）
テクノロジー	0.5〜1%	リサーチ・バックテスト・執行インフラ
データ	0.3〜0.5%	価格データ・ファンダメンタルデータ・オルタナティブデータ
人件費	1〜2%	クオンツリサーチャー・エンジニア（20〜100人）

プライムブローカーとの関係

資金提供: レバレッジの源泉。Goldman Sachs・Morgan Stanley・JP Morganが三大PB
株式貸借: ショートに必要な株式を調達。PBの株式在庫が戦略の実行可能性を左右
クロスマージン: ロングとショートを相殺して必要証拠金を削減。PBの計算手法で有利不利が生まれる
リスク管理: PBはカウンターパーティリスクを監視。2008年以降、突然のマージンコール（レバレッジ削減要求）が破綻トリガーに
Archegos事件（2021年）の教訓: PBのリスク管理不備が$100億超の損失を各銀行に波及。PBの与信審査が厳格化

キャパシティ制約

要因	影響	対策
マーケットインパクト	大量注文が自らリターンを毀損	執行アルゴリズムの高度化（VWAP・TWAP等）
借株の枯渇	ショート候補銘柄の株式が借りられない	複数PBとの関係構築・合成ショート（オプション活用）
アルファの減衰	同じシグナルを使う参加者の増加	シグナルの多様化・保有期間の分散
リスクの集中	Quant Quake型のクラウディング	クラウディング指標のモニタリング

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