PCの登場は産業革命です。アルゴリズムを構築して取引を実行することが可能になりました。手作業と電卓で計算していたことが瞬時にできるようになったのです。それは株式のような銘柄数の多いものでも、注文を発注することが瞬時に出来ることを可能にしました。 

アルゴリズムとは計算によって最適な取引を見つけ出すことです。例えば、株式銘柄数×数量数×割高か・割安かの組合せの中から見つけ出します。仮に、銘柄数3000、数量数100通り、2通りで考えると、60万通りの組み合わせがあります。市場変動から導かれるそれぞれの銘柄が上下した時、割高状態の銘柄を見つけ出し、割安状態の銘柄も見つけ出して瞬時に売買を発注する。それを取引時間中、休むことなく実行できるとしたらどうですか。それぞれの取引の収益は5万円だとしても、1日1000回、1年260日として、利益は100億円を超えます。 

A証券は、理論値は100円だけど、110円で割高の価格で取引しています。市場取引で見ると10万株程度が限界です。同時にB証券は、理論価格1000円だけど、900円で取引されており、市場取引が3万株程度。同額にするので、B証券は3万株程度しか取引できないが、金額では2700万円が必要です。A証券は10万株の取引ができますが、1100万円で金額は少ない。同金額の取引（マーケットニュートラル）のルールで行うと、A証券の金額に合わせてB証券は約1万2千株の買い注文を出すことになります。5万円の利益を出すためには、A証券が109円以下なれば、1円の利益で10万株買い戻せば10万円の利益となり、反対売買を実行することになります。しかし、それ以外の変動が生じます。例えば、B証券が900円ではなく899円になってしますリスクやA証券の買い戻しが109円で全部完了しないリスクなど。アルゴリズムは瞬時に計算して修正します。文章で説明すると相当長くなりますので、これくらいで止めます。 
 
運用資金が100億円とした場合、1000万円で1組とするとその組み合わせを1000通りくらい作らないと資金を寝かせておくことになります。そして、AとBが同時に理論価格にはなると限りませんので、時間経過を計算に入れます。その計算とシミュレーションを何万回も繰り返し、最適な取引を執行します。リスクを抑えて最適な取引をすることがアルゴリズムです。説明するだけで疲れますね。