マーシャル・チャン「人工知能はいかにしてヘッジファンドを支配するのか？」

AIキャピタル・マネジメントのマーシャル・チャンです。
最近、AIやディープラーニングが頻繁にニュースで取り上げられていますね。
過去数年で、AIは日々進化し、新たなスキルを習得していると感じられます。
例えば、囲碁という複雑なボードゲームでAIはすでに人間を超越し、また、ポーカーといった人間の洞察が必要なゲームでも勝利を収めています。
さらに驚くべきことに、Dota 2のような人気ビデオゲームにおいても、AIは私たち人間を圧倒しているのです。

人工知能が未開拓のフィールド

これらの進歩を見ると、AIが私たちの世界を支配する日はそう遠くないと感じる人もいるでしょう。
しかし、まだ克服すべきフィールドがAIには残されています。
その一つが金融市場、特にトレーディングと投資です。
現在、ヘッジファンドで運用されている資産は約2兆5,000億ドルにも上りますが、この領域でAIが完全に優位を築いているわけではありません。

トレーディングはその性質上、多様で予測不可能な要素を多く含んでおり、成功の基準も一様ではありません。
ですので、これまでAIが他のゲームで示してきたような圧倒的な強さをこの分野で即座に発揮することは難しいのです。
しかし、それでもウォール街の専門家たちは、自分たちの業務をより効率的に、かつ正確に行えるようなAIの開発に注力しています。

私もその一人として、日々この課題に取り組んでいます。
そしてここで強調したいのは、AIによる市場の変革が必ずしも悲観的な未来を意味するものではないということです。
確かに、AIの進歩は私たちの仕事のやり方を根本から変える可能性がありますが、それは新たな機会をもたらす変化とも捉えることができます。

なぜ人工知能に市場の価格データを与えるのか？

今日、多くの作業がコンピュータによって自動化されていますが、それらは基本的にプログラムされた指示に従って動作するものです。
しかし、ディープラーニング・エージェント、例えばゲームで人間を打ち負かすAlphaGoのようなシステムは、自律的思考と自己改善の能力を持っています。
私たちは、この種のAIに金融市場のチャートの読み取り方を教え、取引を行うプロセスを学ばせています。

では、なぜ私たちはAIに市場の価格データを与えるのでしょうか？
それは、世界中で起こっている無数の出来事が全て市場に影響を与え、その全てを追跡することは不可能だからです。
価格は、それ自体が全ての情報を集約したものと言えます。経済や政治の出来事が市場に影響を与えますが、それら全ての要因を総合的に反映しているのが価格なのです。ですから、AIが価格動向から学ぶことは、実際には世界の動きから学ぶことと同じなのです。

フリーズ価格、つまり市場の買い手と売り手が最終的に決定する価格は、彼らが持つ世界の理解に基づいています。
価格がいかに非合理的であろうとも、マーケットで利益を上げるためには、その動きに従う必要があります。
単純な「安く買って高く売る」戦略は機能しません。
私は逆のアプローチを取っています。

人工知能に「EUR/USD」を学ばせる

我々はAIエージェントに、世界最大の金融市場の一つであるユーロ/米ドルの為替相場の取引方法を学ばせます。
始めに、2017年全体のデータを基にトレーディングを行わせ、実際の取引の模様を観察します。
初めのうちは、エージェントはチャートの読み方さえ理解しておらず、ランダムな取引を行うばかりです。
当然ながら、その結果は芳しくありません。
誰もがこのAIに資金管理を任せたいとは思わないでしょう。

しかし、トレーニングを重ねるうちに、エージェントは市場の動きを読み取る方法を学び始めます。
いつ買い、いつ売るかを判断し、長期的な取引の保持やリスクの低い取引の早期終了など、資金管理の基本をマスターします。
これは、テクニカル分析の基本原則、つまり市場の動向に従うという戦略の採用を意味します。

実際の相場でのAIトレードの実績

現在行っていることは、テクニカル分析という古典的な手法に基づいています。
テクニカル分析は過去200年以上にわたって行われ、現代の市場分析の基本となっています。
しかし、AIエージェントがこの分析方法を効果的に使用できるかについては、まだ確証はありません。
2017年のデータに基づいてAIが行った取引の予測結果はこちらです。

しかし、ヘッジファンドやトレーダーにとって重要なのは、過去の実績ではなく、今後の市場でのパフォーマンスです。
そのため、我々はエージェントを実際の市場に接続し、リアルタイムでの取引を行わせ、そのパフォーマンスを評価しました。

EUR/USDの実績

その結果は予想以上のもので、初期の100ドルが354ドルに成長しました。
これは誰しもが認める驚異的な結果です。

さらなる確認として、このAIモデルをG7のすべての通貨ペアでテストしました。
結果、いくつかの通貨ペアでは同等またはそれ以上のパフォーマンスを示しました。

GBP/USDの実績

実際、ポンド/米ドルのペアでは、100ドルがなんと1000ドルにまで跳ね上がりました。
私自身のトレーディング能力を上回る成果です。

これにより、テクニカル分析の有効性が証明されたと言えるでしょう。
トレーニングで得た知見が具体的なモデルとなり、未知の市場においてもその知識を応用できることが分かりました。
これは、本質的に人間トレーダーが行ってきたことと同じです。

人工知能は人間を凌駕する

ここで皆さんに伝えたいのは、AIには人間を超える能力があるという事実です。
過去5年間を振り返ると、AIが人間を凌駕することが多々ありました。
私自身、トレーダーとしてのこの5年間で多くの経験を積みましたが、その間に行った取引は約5,000回に過ぎません。
一方、AIは一晩で100万回もの取引を行い、その都度学習しています。

私たちが日常で使用しているスマートフォンが、所有者の顔を認識する技術を持っているのに、なぜ市場の瞬間的な変動を読み取ることができないのでしょうか？
現在、私たちが活用しているのは市場のほんの一部であり、そこにはまだ人間の介入が必要です。
しかし、これから数年以内には、高頻度取引（HFT）やバリュー投資、裁定取引など、様々な取引がAIによって自動化されるでしょう。
市場がAIの影響を強く受けるようになると、人間のトレーダーやマネージャーはAIとどのように共存していくか、新たな役割を見つける必要があります。

おわりに

最後に、興味深い事例を一つ紹介します。
画像認識に使用されるディープラーニングモデルが、モナリザの絵をどのように解釈しているかを示すデモンストレーションです。
このモデルは、元々動物や物体の識別を行うために訓練されています。
そのため、モナリザの絵を分析すると、様々な動物やオブジェクトを「見つけ出す」ことができます。

これは、ディープラーニングモデルが市場の動きを解析する際にも同じアプローチを取ることを示しています。

私たちがこれまで信じてきた取引の方法や市場分析の手法が、AIによって大きく変わろうとしています。
重要なのは問題を解決することから問題を定義することへのパラダイムシフトを受け入れ、AIがもたらす変化に対応していく柔軟性を持つことです。ありがとう。

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AIB

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為替のシステムトレードしておりましたが、思ったよりもエッジが少ないため、仮想通貨botterに転職しました。