ヘッジファンド業界を変えるAIとは?

ヘッジファンド業界を変革するAI技術とは?

「AIがファンドマネージャーの仕事を奪う」ということを聞いて今のあなたはしっくりとくるでしょうか?

実はオックスフォード大学の研究によるとAIが現在の人間の仕事の半分を言われており、その中にはヘッジファンドのマネージャーの仕事も含まれているのです。

もちろんこの話を聞いてもヘッジファンドで採用され始めているAI技術がどんなものであるかが分からないと真偽の判断は難しいですよね。

そこでこのページでは現在ヘッジファンド業界を大きく変革しているAI技術はどんなものであり、人工知能を利用した取引の強みと課題を見ていきます。

これから紹介する内容に目を通すだけで現在のヘッジファンド業界を大きく変革するAI技術の概要と今後のヘッジファンド業界の動向が分かります

現在の人口知能取引の特徴

まずはじめにAI技術を利用した取引では何ができるのかについて見てみようと思います。そのためにも現在のヘッジファンド業界で利用されている主なAI技術の機能を一覧にしてみました

  • 期待損益の自動計算
  • 最適な投資商品の自動検索
  • 各投資商品の最適な売買タイミング
  • 最適なポートフォリオの自動計測
  • 機械による自動売買の繰り返し

それぞれの詳細について簡単に見ていこうと思います。

期待損益の自動計算

大量のデータ解析が得意なAIは過去の投資商品の値動きの膨大なデータから購入した投資商品の期待損益を自動算出することができます。しかもこの期待損益の自動計算機能は特定の投資商品だけではなく、複数の投資商品のセットであるポートフォリオでも計測できます。

AIによる期待損益の自動計算機能により、従来はファンドマネージャーの勘やアナリストの調査資料に基づいて算出された期待損益の数値がより正確になりました。

お得な投資商品の自動検索

ヘッジファンドが導入しているAI技術は世界中の主要な投資商品の過去の値動きを全て洗い出すことができます。この機能のお陰で明らかに「買い」な価格帯になっている投資商品を自動的に探し出すことができるのです。

その結果としてヘッジファンド各社は「ほぼ確実に値上がりが見込める」お得な投資商品を狙い撃ちできるようになり、短期利益を出しやすくなりました。

各投資商品の最適な売買タイミング

人工知能の最大の持ち味は膨大な過去のデータをもとにしたデータ分析です。

このデータ分析技術のお陰で保有している投資商品の過去の値動き分析を通して最適な売買タイミングを統計データをもとに割り出すことができます。しかも過去の値動きを通して最悪の値下がりケースも分析できるので適切な損切り対策もすることができるようになりました。

最適なポートフォリオの自動計測

主要なヘッジファンドが導入しているAI技術には自社が目指す期待損益に基づいた最適な資産配分を自動で計算してくれます。

その結果、ポートフォリオの設計を誤ってリスクの高い配分で投資に取り組むリスクがヘッジファンド各社で激減しました。要するにAI技術のお陰でどんなファンドマネージャーでも最優秀なマネージャー並みの資産配分を設計できるという環境が出来上がったのです。

機械による自動売買の繰り返し

現在ヘッジファンドが採用しているAI技術は一度入力したプログラムに基づいた投資行動を自動で繰り返すという「ループ機能」があります。

この「ループ機能」のお陰で各ヘッジファンドが目標として定めた運用数値を達成するために最適な投資行動をAIが自動で繰り返してくれるのです。その結果、これまではヘッジファンドのマネージャーが相場の変動の度に頭を悩ませていた突発的な投資判断を機械が自動で最適解を見つけて、自動で対応してくれるようになりました。

ヘッジファンドが人口知能を導入した理由

AI技術の概要をご紹介した上での話になりますが、そもそもどうしてヘッジファンド各社はAI技術を導入することになったのでしょうか?この問いにお答えするためにAI技術が導入される以前のヘッジファンド業界の課題をまとめてみました

  • 属人的なビジネスモデルの限界
  • 人間の判断による投資ミスの多発
  • トレーダーの私利私欲を追い求めた行動の多発

ここで取り上げたAI技術導入以前のヘッジファンド業界の課題の概要については上から順番に簡単に見ていきます。

属人的なビジネスモデルの限界

まずは一番の課題はヘッジファンド業界自体が属人的なビジネスモデルだったことです。

極端な話、どんな中小のヘッジファンドであろうと優秀なファンドマネージャーが来れば相応の結果を出すことができました。その一方で優秀なファンドマネージャーが去ったヘッジファンドは翌年にはまるで別のファンドのようになったりもしておりました。

要するにその年度のファンドマネージャーの質で各社の数値が変わるために運用成績が安定しないという問題がヘッジファンド業界であったのです。

人間の判断による投資ミスの多発

どんなに優秀なヘッジファンドのマネージャーであれ、人間である以上、ミスをします。

小さなミスなら簡単に取り返せますが、いかんせんヘッジファンドが扱う金額は数十億円~数百億円となっております。規模が大きい分、一度のミスで数億円、数十億円の損失が発生し、その損失を取り戻すためにさらに損失を出す。

そんなことがヘッジファンド業界で頻繁に起こっておりました。現に多くのヘッジファンドの倒産の理由はトレーダーやファンドマネージャーの判断ミスが主な原因となっております。

こういった人間ならではのミスが原因で会社が傾くことが少なくないというのがヘッジファンドの業界特性でした。そこで人間の判断ミスに左右されない仕組みを構築することがヘッジファンド業界全体の長年の課題でした。

トレーダーの私利私欲を追い求めた行動の多発

実はヘッジファンド業界は全体として成果連動型の賞与となっております。

その結果としてトレーダーやファンドマネージャーは自分の給与を高めるためにも運用しているファンドの成績を高めようと注力します。この動き自体はポジティブなものですが、これが過剰に働きすぎてマイナスな状況が引き起ることも珍しくありません。

現に運用益をいまいち出せていないマネージャーは自身の査定が下がることを恐れて過剰なリスクを取って運用益を増やそうとすることもあります。これがマイナスに働くと運用している資金額が大幅に減ることは十分想定されますよね。

しばしばトレーダーやマネージャーが自身の評価などを気にして会社の方針に背いた投資行動を取ることはヘッジファンドの世界ではありました。この問題に対してヘッジファンド業界はAI導入前は効果的な対応を取れずにいたという状況がありました。

AIによるヘッジファンド業界の変革

さてここまでヘッジファンド業界で利用されるAI技術がどんなものなのか、なぜヘッジファンド各社はAIを導入するようになったのかについて見てきました。そこでここからはこれまでの内容を踏まえた上でAI技術がヘッジファンド業界にどんな変革を与えたのかについて見ていきます

トレード成績の向上

まず一番のポイントになるのがAIの導入により、過半数のヘッジファンドは平均的な月次リターンをアップさせたということです。

その理由としてはこれまでは人間が担当していたリスク分析や投資判断の大半をAIが担当することになり、正確さが大幅に増したからです。損切りタイミングや利確タイミングの改善、投資商品探しの質が大幅に上がることは自ずと運用成績の向上に繋がります。

このAI導入による月次リターンの改善はAI技術が発展すればするほど大きくなることは十分に見込まれます。

エースプレイヤー頼みの環境が変わる

先ほどヘッジファンド業界は一人の優秀な人間が業績を大きく左右する属人的なビジネスモデルだと言いました。

このエース社員頼みという環境はAIが導入されても0になることはありませんが、AIの導入により少なからず薄まったと言われております。なぜならこれまでは優秀なアナリストやファンドマネージャーの個人能力頼みの投資判断などはAIが代替できるようになったからです。

その結果として会社を引っ張るエース社員が離職しても大幅にファンドの運用力が下がるという事態は業界全体で起こりにくくなりました。

ヒューマンエラーリスクが下がる

これまでのヘッジファンド業界は優秀なマネージャーの経験やトレーダーの勘によって大きな運用益を出していました。

彼らは天才的な能力を持つ反面、独断先行で行動する傾向があるので、たまにミスをすることもあります。その一方でAIはロボットである以上、常に正確な判断をすることがないので、判断ミスや感情に振り回されることもありません。

その結果として従業員の気分や集中力次第で運用力が大きく前後するというヘッジファンド業界全体の問題が大幅に改善されました。

業界全体で求められる人材が変わる

AIの導入により、ヘッジファンド業界が求める人物像は大きく変わりました。

これまでは数字に強い人材を求めている傾向がありましたが、AI導入以降はよりITに強い人材を求める方向にシフトしました。正確な分析はAIが出来てしまうので、AI技術を上手く活用できる人材を求めるのはもっともなことと言えます。

このヘッジファンド業界でIT技術に精通した人材を求める動きは今後も続くと言われています。

人工知能を使った取引の課題とは?

ヘッジファンド業界にポジティブな影響を与えているAI技術ですが、何か課題がないのか気になるかもしれません。そこでここからはこれまでの内容を踏まえたうえで現在ヘッジファンド業界が採用しているAI戦略の課題について見ていこうと思います。

現状の戦略の3つの課題とは?

実はヘッジファンドが採用しているAI戦略には3つの大きな課題があります。その課題というのどんなものかというとこういったものになります。

  1. まだまだAIは発展途上
  2. 想定外の対応には課題がある
  3. 技術を使いこなせる人材の不足

実は最近ヘッジファンド業界で注目されているAI技術は最近できた技術です。そのため、まだまだAI技術には穴があります。特に致命的な課題としては想定外への対応に対の状況が起きた時の対応能力には課題があることです。

なぜならAIは過去のデータを参考にしている以上、過去のデータからでは想定ができない天変地異が発生すると正確性が大きく下がります。

その結果として現行のAI技術ではAIにファンド運用の全てを任せるというのは現実的に厳しいと言われております。これはいずれは解決されるでしょうが、少なくともAIに全ての投資判断を任せているヘッジファンドには大きなリスクがあると認識することをおすすめします。

こうなるとAIと人間の判断能力の掛け合わせ鍵になりますが、AI技術がヘッジファンド業界に導入されたのはここ数年の話。その結果として技術は導入されてもAI技術を使いこなせる人材はまだまだヘッジファンド業界には足りないという実情があります。

AIの技術の面でもAIに精通した人材の数の面でもヘッジファンド業界のAI戦略には課題があるという点は知っておいて損はないと思います。

AIMAが語る今後の業界動向とは?

このページではここまでヘッジファンド業界が採用しているAI技術の特徴や現在のAI技術の課題について取り上げてきました。まだまだ完ぺきとは言えないAI技術ですが、このAIを活用するという動きは今後のヘッジファンドのトレンドになることは間違いありません。

その裏付けとしてはAIMA (Alternative Investment Management Association)がAI技術について常々注目していることがあります。

そもそも AIMAとは何かというと(Alternative Investment Management Association)の略称であり、ヘッジファンド業界の最新動向を研究している機関です。この機関が開催するフォーラムでは必ずと言っていいほどAI技術の話が出てくる上にAIが今後もヘッジファンド業界の変革を担当すると何度もレポートを出しております。

AIに対する課題も数多くAIMAは取り上げられていますが、AIMAの発表を見る限り、ヘッジファンド業界のAI化が進むのは疑いようがありません

トレーダーの仕事やファンドマネージャーの仕事を少しずつAIが奪っている以上、ヘッジファンド業界を知るためにはAI技術に関して知ることは欠かせないかと思います。

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