1/1000秒で投資判断!ヘッジファンドが駆使するAIの威力「ハイテク競争で生き残るのはどこだ」

「ムーアの法則」。

ITグローバル企業インテル創始者の一人ゴードン・ムーア氏にちなみ、名づけられました。

「半導体の集積密度は2年以内に倍増する」という彼の経験則に基づき提唱した理論は現実のものとなり、チップの微細化とともにコンピューターの能力は飛躍的に向上します。

1985年に発売され爆発的にヒットしたIBM5550の搭載メモリーは256MB、重量はディスプレー込み8kgで移動も大変、プリンターなども含めれば100万円もする高価な代物でした。

現在のノートパソコン(東芝ダイナブック)は、メインメモリーが4ギガバイト(5550の15倍以上)、重量は800g前後、価格は5万円前後で手に入ります。

そして現在ムーアの法則は終焉を迎え、コンピューターを基盤とするITの世界は、IOT(インターネットオブシングス)・AI(人工知能)・量子コンピューターなどを軸にさらなる進化を遂げようとしています。

通信技術の革新もあり、ITテクノロジーはわたしたちの日常を一変させました。

みんながIBM5550よりはるかに高性能のスマホを持ち歩き、カーナビの登場により地図の利用頻度は大幅に減りました。

戦争の世界でも、ITが幅を利かせています。SFの世界と思われていた無人機(ドローン)ですが、米軍によるアルカイダ・タリバン攻撃を皮切りに軍事利用が急速に進んでいます。

そして投資やヘッジファンドの世界でも、ITテクノロジーさらにはAIの活用が急速に進んでいます。

AIとはそもそも何か

AIとはそもそも何か

もはや経済紙に「AI」の文字が登場しない日はありません。

日本経済新聞の過去3か月記事検索で、AIのヒット件数は2,600件以上にのぼります。

では私たちは、AIのことを本当に理解しているのでしょうか。AIは、従来のコンピューターが単純に進化したものではないのです。

自ら「考え学習」することはないコンピューター

よく混同されるのが、AIとコンピューターによる自動化技術です。自動化技術は、わたしたちの身近にもたくさん存在します。

例えば証券会社の口座を開設すると毎日のようにメールが送られてきますが(不送付の選択化)、これも自動化機能のおかげです。

自動車の各工程ロボット(組立・溶接・プレスなど)も、各種センサーから入る信号によりあらかじめセットされたシーケンス回路が作動するようになっています。

画像処理を活用するケースも増えてきましたが、これもパターン認識がベースとなっています。

つまりあらかじめセットされたパターンに基づき画像を認識するわけで、パターンがセットされていない画像にロボットは反応しません。

AIはこうした自動化技術の延長線上ではなく、まったく別次元での進化を遂げているのです。

AIのディープラーニングとは

AIの凄さは、ディープラーニングや機械学習と呼ばれる学習機能。

仕事も新入社員のうちは、指示されたことを忠実に実行する能力が求められます(これが自動化技術の段階です)。

それが入社3年を過ぎたあたりからは、仕事経験から学び自ら考え行動する能力を身に付けるようになります。

とくにビジネスの世界は受験勉強とは違い、答えが1つとは限りません。

だからこそ、複雑な諸条件を整理しし最大の効果につなげる最適解を出せる、そんな人材が求められるのです。

今までこうしたスキルは、人間の専売特許とされてきました。これを、コンピューターでも可能にしたのがAIです。

最近は、将棋AIが名人を打ち負かすのも珍しくなくなりました。


引用:ITmedia『バンナム、日本最強の将棋AI「Ponanza」開発元と協業へ

初期の将棋AIは既存の棋譜がベースとなっていたので、プロ棋士には太刀打ちできませんでした。将棋AIを強くしたのが、自己対局による強化学習です。

つまり何度も対局を繰り返す中で腕を磨き、ついに名人を超えるレベルに達したのです。

将棋AIの威力はすさまじく、名人も思いつかなかった新しい棋譜すらも編み出しています。今ではプロ棋士たちも、将棋AIの棋譜で勉強している状況です。

このようにAIは学習を通じ、人間すら上回る判断力を身に付ける可能性があり、当然ビジネスの世界にも波及します。

実は「コンピューターに学習させる」という考え方は昔からあり、過去の人工知能ブームでももてはやされたものの、いずれも一過性で終わってしまいました。

違いはビッグデータ

今回大きく違うのは、ビッグデータの存在です。

過去のブームの時は、AIに学習させるデータを全部ハンド入力させなくてはいけませんでした。今では経済記事・統計情報・小売店販売情報などあらゆるデータがデジタル化され、リアルタイム性も高まっています。

さらにあらゆるものがネットにつながるIOTの普及により、スマホ・家電・自動車などあらゆる媒体の情報がデジタル化しつつあります。

あらゆるものがネットにつながるIOTの普及
引用:朝日新聞DIGITAL『(いちからわかる!)「IoT」とは何じゃ?

これらの膨大なビッグデータ活用により、AIの学習量は飛躍的に拡大したのです。

人工知能は今回で4回目ですが、ビッグデータのおかげで「4度目の正直」と期待されています。

アナリスト・トレーダー…高給取りの仕事をAIが奪う

AIの普及が進んで仕事を奪われる…低賃金の肉体労働・単純労働などがターゲットになりそうな気がしますが、その認識はあまり当たっていません。

例えばコンビニのバイトはレジ打ちだけやっているわけではなく、在庫の補充・宅配便の手続き・ゴミ出し・おでんの仕込み・公共料金の払込みなどなどマルチに仕事をこなします。これをロボット化するのは現実的ではありません。

販売の仕事も、なくなりません。20年・30年先は別として、人と人とのコミュニケーションをAIがこなすのは今のところ不可能とされています。

むしろAIに取って代わられるのは、人事・経理・総務などの事務処理系スタッフ、そして公認会計士・司法書士・行政書士といった各種資格業、さらには翻訳・Webデザイン・システム設計といった専門職です。

投資の世界でも、

  • 経験則に基づくチャート推移の予測
  • 景気動向や企業業績などのファンダメンタルズ情報収集と解析
  • 通貨・金利・債券・商品など各種相場の連動性
  • 経済指標発表・大型M&A・政治動向などのイベントと株価影響分析
  • 企業の目標株価設定(競合・顧客・自社分析と業績評価、売り・買い推奨等)

などなど、トレーダーやアナリストが得意とされてきた分野には、今後ますますAIが侵食してきます。

むしろ残るのは、顧客(個人投資家・機関投資家)の相談に乗り、最適な資産運用を一緒になって考えるような営業やコンサルティング業務です。

こうした仕事は、いきなり投資対象商品の推奨や遺産相続プランの提案から入るのではなく、まずは顧客の趣味やこだわり・食べ物の嗜好・人生観・日常的な悩みにまで入り込み信頼関係を築くのが大事なのです。

今のところ、こうした仕事がAIに置き換わる心配はありません。

意外とアナログなヘッジファンド

意外とアナログなヘッジファンド

一方ヘッジファンド業界は、システム投資も進んできたものの、いまだにアナログ的な文化が色濃く残っています。

ヘッジファンドたちは相場で勝ち抜くために、何よりも情報を重要視します。そして情報の収集は、意外とアナログな方法に頼っています。

3人目のノーベル経済学受賞者ポール・サミュエルソンが創業したコモディティズ・コーポレーションは、商品取引で多額の利益を挙げたファンドとして知られています。

そんなコモディティズが活用していた需給予測システムでも、足で稼いだ情報が重宝されます。

ファンドの責任者ヘルムート・ワイマールは、カカオの需要・供給予測データをコンピューターに打ち込み相場取引で大きな利益を挙げました。

そんなワイマールが頼りにしていたのが、ドイツ人のハンス・キリアン。

ハンスは舗装されていないでこぼこ道をランドローバーで駆け巡り、アフリカ農村部でカカオの木を調べて回ります。長さ・鞘の数・生育状態を丹念に記録して回ったのです。

やや見上げるくらいの高さがあるカカオの木に成る鞘を調べたおかげて、ハンスは相当の首コリに悩まされたとか。

しかしそのおかげで、コンピューターの分析データを修正し、他のファンドより精度の高い予測を確立できたのです。

ITを駆使した取引が市場を席捲

ITを駆使した取引が市場を席捲

ヘッジファンド誕生から70年を迎えて時代はすっかり様変わりし、株式・債券・通貨…さまざまな市場で、ITテクノロジーが猛威を振るってます。市場の怪物HFTです。

1/1000秒で利ザヤを稼ぐHFT(高頻度取引システム)

5月7日、NY市場でちょっとした事件がありました。

ダウ平均が僅か5分間で1000ドルも下落、その後1分半で持ち直すという「フラッシュ・クラッシュ」が発生、FRBをはじめ市場関係者を大いに慌てさせたのです。

犯人扱いされたのが、HFT(高頻度取引)。

HFTとは、コロケーションシステム(証券取引所データセンター近くへのサーバー設置によりアクセスポイントを介さない超高速取引を介さない仕組み)により、ミリ(1/1000)秒、最近はさらに進化してナノ(1億分の1)秒単位の自動注文を可能にしたシステムです。


引用:cmdlab『第1話 HFTとアルゴリズムトレード

今や米国市場における取引の5割がHFTによるものです。日本でも東証アローヘッドの導入により、取引全体の1/4をHFTが占めています。

暴利をむさぼると悪者にされがちのHFTですが、板を見ながら売値・買値の間で細かい売買注文を繰り返すのが特徴で、いわゆるマーケットメーク型(わずかな値動きで収益を稼ぐ)のシステム。

むしろディレクショナル型のアルゴリズム取引の方が、はるかにハイリスク・ハイリターンとされています。

デイトレーダーを駆逐したHFT

HFT(高頻度取引システム)は世間でも注目を浴びるようになったのは、2014年に発刊されたマイケル・ルイス氏の著書「フラッシュ・ボーイズ」がきっかけです。

フラッシュ・ボーイズが問題にしたのが、不公正取引です。

通信上等の問題で生じる秒単位の僅かなタイムラグから利ザヤを得るフロントランニングの手法により、HFTが不当に利益を稼いでいると指摘しています。

不公正取引の真偽ははっきりしませんが、HFTは昔ながらのデイトレーダーをすっかり駆逐してしまいました。HFTは今までの100倍以上のスピードで約定していくので、板を拾う「1カイ2ヤリ」といった手法は通用しないのです。

証券会社の調査によると、1か月に1000回以上の取引を繰り返すような専業デイトレーダーはもはや1000人を切ったとされています。信用取引高も年々減少傾向にあり、これはデイトレの退潮を如実に語っています。

それでも、個人投資家の道が絶たれたわけではありません。トレンドやオシレーターなどのテクニカル分析やファンダメンタルズに基づく投資手法は健在です。

最近では、HFTに対抗してアルゴリズム取引を活用する個人投資家も増えています。以下に、最近人気のアルゴリズムを紹介します。

マーケットスピード2(楽天証券)

マーケットスピード2(楽天証券)

売買成立と同時に新規注文を繰り返す「アイスバーグ注文」や板が出た瞬間に注文を入れる「スナイパー注文」も利用できる点が人気

トレードステーション(マネックス証券)

別の銘柄の値動きを注文条件に設定できる「トリガー取引」が評判

ミラートレーダー(セントラル短資FX他)

FXの世界ではNO1で、4-5000もの運用戦略から選択可能

出来合いのシステムでは飽き足らず、自前のプログラミングで1日に300もの銘柄を自動売買、年間2億円も稼ぐ個人投資家も現れています。

HFTから「自ら考えるアルゴリズム取引」へ

HFTも万能ではありません。

取引のベースとなる需給予測システムはパターン認識がベースとなっており、少しでも想定パターンからずれると機能不全に陥ります。

生身のトレーダーのような、局面に応じた臨機応変さは期待できません

実際に、8月に発生したドル円相場105円台への突入は、米中貿易摩擦で不規則な発言を繰り返すトランプの読み切れない発言でHFTが判断を停止してしまい取引が急減、市場から流動性が失われドル安を演出したとされています。

とはいうものの、ITの世界は日進月歩のスピードで進化しています。パイソン(AI系プログラミングで最もよく使われる言語)で組んだHFTの登場も、そう遠い未来の話ではなさそうです。

そしてAI搭載バージョンの「自ら思考する」HFTは、トランプの気まぐれも読み切れるようになるのかもしれません。

拡がるAI、ヘッジファンドの淘汰が始まる

拡がるAI、ヘッジファンドの淘汰が始まる

HFTだけではありません。ヘッジファンドによる資産運用へのAI導入はすでに始まっており、近い将来トレーダーやファンドの淘汰が起きる可能性も否定できません。

市場を解析する暗号解読者

AIが登場するずっと前、ルネッサンス・テクノロジーのジェームズ・シモンズは経験や勘に頼らない、数理解析・計量経済学を駆使したクオンツ(金融工学)に基づく資産運用を追求してきました。


引用:Quora

そんなクオンツが産んだルネッサンスの旗艦ファンド「メダリオン」は収益率4割を誇り、億万長者のシモンズは「世界一賢い投資家」と呼ばれています。

ユダヤ系アメリカ人のシモンズは、カリフォルニア大バークレイ校の学位を23歳で取得、チャーン・シモンズ理論を確立したほどの数学者であり、幾何学の世界ではオズワルド・ウエブレン賞を授与したほどの権威です。

同時にシモンズは国防総省の国防分析研究所で働き、暗号解読者としての技術を磨きます。

ところがベトナム反戦活動に熱心なあまり研究所をクビになり、その後は南米コロンビアをスクーターで旅したりと紆余曲折を経たのちに、シモンズはルネッサンスを立ち上げます。

社名からも、技術やイノベーションを重視するシモンズの指向がうかがえます。

シモンズは、研究所の昔の仲間や数学者を雇って、ヘッジファンドの世界に数学モデルを持ち込もうとしました。

例えばシモンズの部下バーリカンプは、「ゴースト・ハンティング」と呼ばれる市場データの微弱なパターン発見に成功します。

戦場の通信では、敵に気づかれないような弱い電波で送信を行いますが、優れた暗号解読アルゴリズムはそうした秘匿された送信すら見破ることができます。バーリカンプは暗号解読の経験を市場データ分析に活用したわけです。

しかし、ルネッサンスにおいて収益の核となったのは、元数学教員ヘンリー・ローファーが発見した「シグナル」です。

経済統計発表や政治的な事件などのいわゆる「イベント」があると、市場では投資家の思惑が入り交じり、価格の上下動を引き起こすこともしばしばです。

ただし、必ずしも市場が同じように反応するとは限りません。

一見規則性が見られない価格変動に、ヘンリーは「シグナル」を見つけ出しました。このシグナルを駆使すれば、イベントドリブンで大きな利益を稼ぐことができます。

当時、トレンドフォローを軸とするルネッサンスの旗艦ファンド「メダリオン」は、ライバルの乱立もあって苦境に陥っていました。そこで、シモンズはローファーのアイデアを採用し、メダリオンは短期シグナルを軸とするファンドに衣替えします。

メダリオンは見事に蘇り、5割を超えるリターンを叩き出しました。シモンズはその利益を使ってさらに数学者を雇い、数学モデルを極めていきます。

今では多くのヘッジファンドがクオンツを導入していますが、ルネッサンス・テクノロジーはまさにその先駆けなのです。

世界最大のヘッジファンドが運営するAIとは

業界の帝王レイ・ダリオが率いるブリッジ・ウォーター・アソシエイツ、「最小のリスクで最大の利益を稼ぐ」を運用ポリシーとし、リーマンショック時もプラス収益でしのぐなど、創立以来の全期間収益は業界上位を維持し、運用総資産1700億ドルに達します。


引用:BUSINESS INSIDER

ヘッドクオーターはマンハッタンから1時間、緑多いコネチカット州ウエストポートに位置します。

この地は、ポール・ニューマンをはじめビリオネアたちが邸宅を構えることでも知られています。メンタル面に重きを置くレイ・ダリオは、この閑静な環境での瞑想を日課としているとか。

そのウエストポートでデービッド・フェルッチがAIチームを立ち上げたのが2015年、彼の前職はIBMで人工知能ワトソンに携わってきたのです。

もちろん、ブリッジ・ウォーターだけではありません。英国の老舗ファンド・マンはAIファンド4本を立ち上げ123億ドルを運用、さらに資金の流入も続いています。

ルネッサンス・テクノロジーも、現在AIの研究者を集めており、いずれ自らのクオンツシステムを刷新するつもりなのかもしれません。

日本のヘッジファンドのなかにも、AI導入でがんばっているところもあります。

ゴールドマンサックス出身の古庄秀樹氏が立ち上げたプルーガ・キャピタルでは、シリコンバレーまで出かけて行ってそこでの知見をシステム開発に活かしているようです。

プルーガは国内でアップされている2000万ものブログをAIでサーチ、頻出単語を抽出したうえで過去の傾向などと照らし合わせて日経平均の値動きを予測します。

まだまだ読みが敢然という訳ではなく、9勝7敗といったところですが、運用収益は15%を維持しています。

AIは、生身のトレーダーがスルーするような単語も拾って、値動き予測に結びつけることもあり、新たな知見を産み出しています。

AI対トレーダー

ある大手監査法人が実施した米国のヘッジファンドマネージャー100人へのアンケートによると、全体の9割が「今後5年間でデジタル化がヘッジファンド業界に大きな変動をもたらす」と答えています。

活用が拡がる分野としては、売買の自動注文システムなどを想定しているマネージャーが3/4に達しました。

一方で、テクニカルやファンダメンタルズ分析への活用は、自分たちのアイデンティティに係わるためか、否定的な意見が多いようです。

実際に会議のテキスト化・コンプライアンスモニタリング・資金管理といったオペレーションの効率化や投資情報収集拡大・解析強化といった分野ではAI導入が比較的進んでいます。

一方でヘッジファンドの中核である運用の高度化については、ポートフォリオの乖離要因解析・リスク評価精緻化などの補助機能に関し、AI活用がようやく検討段階に入ったところです。

AIとトレーダーとでリターン率を競った調査でも、今のところはトレーダーに軍配が上がります。

中期運用(3年)でトレーダー8%弱・AIが5%強、さらに長期運用(10年)では、12%弱対8%弱と差が拡がります。

ただし、両者の立場は将来逆転するかもしれません。

生物の進化と同じように、AIも取引データの解析結果蓄積やさらにはAIアルゴリズム同士の競争・淘汰を通じ、短期間で驚異的な進歩を遂げるかもしれません。

そうなればAIは、精度良い株価の見通しだけではなく、政治・経済・社会すら予測できるようになるでしょう。そのレベルは、すでに1トレーダーの域を超えています。

すでに香港には、AIにすべてのトレードを任せるヘッジファンドも登場しているとか。AIにトレーダー凌駕される日は、そう遠くないのでしょうか。