FXトレード研究会（通称：FTK） 管理人自己紹介
FXトレード研究会 管理人（メンバー別自己紹介）
検証評価カテゴリー（商材別）
投資は人工知能（AI）の時代に突入！
もうSFの世界ではない！人工知能の成長がすごい
子供の頃に見たSF映画の世界が
気付かないうちにすぐそこまで来ているのかもしれません。
囲碁の世界ではプロ棋士に勝てる
コンピューターソフトがつい最近までありませんでした。
チェスや将棋などでは既にコンピューターが人間に勝っていたのですが、
囲碁ではコンピューターが人間に勝つには10年はかかると言われていたのです。
1994年にはオセロ、1997年にはチェス、
そしてその後将棋までもがコンピューターに敗れ去ってきたわけなのですが、
囲碁を攻略することは難しいだろうと言われ続けていたのです。
囲碁では他のボードゲームに比べ盤上に石を置くことの出来るスペースが広く、
コンピューターには莫大な計算量が求められることになります。
例えばチェスの場合は次の一手として考えられるのが
平均して24手ほどあると言われています。
対する囲碁の場合はと言えば
なんと200手近い差し手の候補が存在しているのです。
相手を詰むまでにコンピューターが計算しなくてはならない計算量が
チェスと将棋では桁違いに違うのです。
しかし、テクノロジーの進歩とは恐ろしいものです。
難攻不落だと思われた囲碁ですが、
ついにコンピューターがプロ棋士に勝利する日がやってきます。
使われたソフトウェアはGoogleの開発した
「AlphaGo」という人工知能を備えたソフトウェアでした。
従来型の差し手検索アルゴリズムに
ディープラーニング技術を取り込んだものをベースに、
次の動きを読み勝利の可能性の高い手だけを絞り込む
「policyネットワーク」と差し手検索ツリーを浅くする
「valueネットワーク」を組み合わせたハイブリッドな構成を採用しています。
「AlphaGo」はヨーロッパチャンピオンを3回経験しているファン・フイ氏に5勝0敗、
現在世界最強と呼ばれているイ・セドル9段に4勝1敗と圧倒的な勝利を収めたのです。
10年は先だと思われていた勝利がこんなに早くやってくるほど
人工知能の開発は急成長を遂げていたわけですね。
人工知能とビッグデータは相性がいい
FXの世界でも人工知能は活用されており、
ロジックの一部にニューラルネットワークを使用しているEAが
数年も前に登場していました。
そして最近では、ヘッジファンドの界隈でも
人工知能を投資に活かそうとする動きが活発になってきているようです。
ディープラーニング（深層学習）などの人工知能を研究している
技術者の引き抜きは日常茶飯事で、
中にはある企業から人工知能開発チームを
チームごと引き抜くという荒技をやってのけたヘッジファンドもあるほどです。
最近ではHFT（超高速取引）という
1秒間に1,000回前後の売買を繰り返す
コンピュータートレードが盛んに行われていますが、
ヘッジファンドが目指す人工知能によるトレードは
HFTのように細かく利ざやを拾っていくものとはタイプが違います。
中・長期的な相場変動、グローバルな政治・経済、
企業業績などのビッグデータを分析することで
投資銘柄の選定に役立てようとしているのです。
相場はランダムウォークだとすると価格を予測することはもちろんのこと、
今後上がるのか下がるのかを予測することさえ非常に困難な作業になります。
今の価格から上がる可能性は50%、
下がる可能性も50%ということになるので
丁半ばくちと変わらないことになってしまいますね。
投資家は少しでも予測の確率を上げるためにファンダメンタルズ分析や
テクニカル分析を駆使して相場に臨むのですが、
最近ではこうした分析の精度も落ちてきているようです。
そこで白羽の矢が立ったのが人工知能による相場分析というわけなのです。
人工知能は人間の目では捉えきれない規則性やパターンを探し出すのが得意なので、
探し出したパターンを利用することで予測の精度を上げることが出来ます。
ランダムウォークな相場を株価として直接予測しようとするのではなく、
パターンが認められた領域では
人工知能を積極的に活用して予測していこうということなのでしょうね。
そして、人工知能による予測になくてはならないのがビッグデータ、
高度な人工知能アルゴリズム、スーパーコンピューターの3つですが、
特にビッグデータに関しては質の高いものが要求されます。
ビッグデータの質が予測精度を大きく左右するので、
どこのビッグデータを使用するのかということに
開発者は頭を悩ましているのかもしれませんね。
AIを活用した投資信託「Yjamプラス！」
海外のヘッジファンドが人工知能とビッグデータを活用して相場を牛耳ろうとしている中で、
国内でも新たな動きが出てきたようです。
ヤフーグループの3社が手を結び
人工知能とビッグデータを活用した
新たな資産運用サービスをスタートさせることを発表したのです。
ヤフー、アストマックス投信投資顧問、
Magne-Max Capital Managementが新たに提供する人工知能と
ビッグデータで投資判断をする投資信託サービスは
「Yjamプラス！」という名称が与えられ11月28日から募集が開始されました。
Yjamプラス！のセールスポイントは以下の3点です。
1.ビッグデータを人工知能が活用し、人工知能が膨大な情報をしっかりと解析
ご存知かと思いますが、ヤフーには膨大なデータの蓄積があります。
投資に直結するYahoo!ファイナンスをはじめ、
100以上のサービスデータから構成される
マルチビッグデータを持っているので
人工知能を使った相場分析には強力な武器となります。
この膨大な量のビッグデータと
Magne-Max Capital Managementが開発した運用に特化した
人工知能運用モデルを組み合わせることで情報を解析していきます。
良質のビッグデータと優れたアルゴリズムが組み合わされば
まさに鬼に金棒というわけです。
2.人工知能がマーケットの歪を狙ってトレード。人を超えた性格、最適な判断を目指す
ビッグデータと人工知能の組み合わせにより見つけ出した
歪（マーケットアノマリー）を元にロングポートフォリオ、
ショートポートフォリオを構築していきます。
3.低コストで資産形成をサポート
お小遣い程度で投資を始めることが出来ます。
人によって保有している資産に差があるので
お小遣いという言い方はわかりにくいですね。
まあ少額スタートできる投資であるという事をアピールしたいのは伝わりますけど。
今までヘッジファンドなどの
ビッグプレイヤーだけが享受していた人工知能の恩恵ですが、
それを一般の投資家でも手軽に利用できるようになったことは朗報ですね。
今後、人工知能が普及してくれば
このような投資信託はますます増えていくと思います。
どの人工知能が優れているかという判断までも
人工知能に委ねることが出来るようになれば投資に対するハードルは
さらに下がることが期待されます。
いずれは日本国民総投資家時代がやってくるかと思うと胸が熱くなりますね。
人工知能といえども過去のデータを利用しているに過ぎない
最近の天気予報って当たらないことが多いと思いませんか？
原因としてはいろいろあると思うのですが、
主に以下の2点に絞ってみてもいいのではないでしょうか。
1.当たらないのは気象庁や気象予報士が怠慢でいい加減な仕事をしている
2.異常気象で過去のデータが参考にならなくなってきている
1.に関しては気象庁も気象予報士の方も
最大限の努力をして予報しているはずなので該当するとは思えません。
予報を外すことは彼らにとっては死活問題となるため当然のことですよね。
一方、2.については予測の精度に大きな影響を及ぼしていると考えられます。
最近よく耳にするのが「観測史上〇番目の気温」、
「観測史上〇番目の大きさの台風」などという言葉です。
つい最近では東京都で観測史上最も早い積雪が観測されましたが、
日々の天気を見ているだけでも異常気象が進んでいるのを肌で感じてしまいます。
異常気象により過去のデータがどんどん更新されていくので、
いくら優れたスーパーコンピューターを使用して計算しても
予報を的中させることは難しいのではないかというのはなんとなく理解できます。
そもそも日本の複雑な地形を、
あの程度の数の観測ポイントからのデータで計算するのはかなり難しそうです。
計算するうえで補正をかけているのでしょうが、
今後しばらくの間は的中率が大幅にアップすることは
期待できないのかもしれないですね。
天気予報と同じことは投資の世界でも言えるのではないかと思います。
比較的有効とされているテクニカル分析でも、
過去の最高値、最低値を次々とクリアされていった場合や
インパクトの強い経済ニュースがあった場合には機能しなくなることがよくあります。
最近ではイギリスの国民投票（ブレグジット）前までは
絶好調だった自動売買プログラム（EA）が、
ブレグジット後にはまったく機能しなくなった例もあるので、
過去データを使ったストラテジーにはやはり限界があるということがわかります。
過去データを解析することで相場を予測する人工知能にも
同じことが当てはまってしまうのかが興味深いところですね。
ビッグデータ分析によって得られたパターンのモデル化が、
相場状況が急変しても有効なのかについては
今後の運用成績を追っていくことで徐々に明らかになっていくことでしょう。
過去データにないことが起きたときにどのような反応を見せるのかは、
人工知能のアルゴリズムの部分がつかさどっていると思います。
アルゴリズムについては各ファンドによって差が生じる部分でもあるので、
どのような相場の時に強いかを見極めておくことが重要になってきます。
今後競合他社が増えた場合、
アルゴリズムに差があるファンド同士を組み合わせることによって
リスクヘッジするという運用方法が流行るかもしれないですね。
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