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AI同士のいたちごっこ!? ロボットトレーダーの可能性と限界

前回は、トレーダーの仕事内容について取り上げました。今回は、ロボットトレーダーの可能性と限界について見ていきます。

有能なトレーダーの行動は、AIが最も得意な分野

前回の続きです。

 

とはいえ、実際に高いリターンを出しているトレーダーはいます。

 

一つは、情報収集能力と分析能力が高いトレーダーです。これはやや長期的なスパンでリターンを上げるタイプです。

 

もう一つは、経験的に売買のパターンをよく知っているトレーダーです。要するに株価チャートの読みが鋭いということです。簡単な例だと、大きく値下がりしたあとは反発して大きな値上がりをすることが多いので、なるべく底値に近いところで買って、上がったところですぐ売るといったパターンです。こちらは短期的なスパンでリターンを上げるタイプです。

 

これらは、どちらもAIの得意分野です。情報収集と分析に関しては、人間よりもAIのほうがはるかに大量のデータを素早く処理できます。

 

株価チャートの読みに関しても、機械学習(特にディープラーニング)が最も活用できる分野です。既存のパターンを学習させることは難しくありませんし、人間が気づかなかったパターンをディープラーニングで見つけ出すこともあるでしょう。

 

現にゴールドマン・サックスでは、ロボットトレーダーに人間のトレーダーがすることをできる限り模倣させているといいます。

全トレーダーをAIに置き換えても100%の予想は不可能

なお、株式市場は心理戦になると書きました。そのため、いくらデータを集めても、株価が上がるかどうかさえ100%の予想はできません。

 

これは、仮にすべてがAIのトレーダーに置き換わったとしても同じことです。運用成績を上げようと思ったら、ほかのロボットトレーダーを出し抜く必要があるので、ほかの動きを先読みするようなアルゴリズム(問題を解く一定の手順)を組み込むことになります。

 

将来的にはAI自身がAIのアルゴリズムを作成できるようになるといわれていますが、そうなったとしても同じことです。特定用途のAIには「心」はないかもしれませんが、心があるかのような読み合いをして、AI同士のいたちごっこになってしまうでしょう。

 

実際に現時点でも、アルゴリズムの優れたロボットトレーダーが、自分より劣るロボットトレーダーの利益を奪い取っていくようなことも起こっています。

株式会社オメガ・パートナーズ 代表取締役社長

東北大学大学院理学研究科数学専攻修了、京都大学MBA(金融工学コース)修了。
大学院修了後、富士通株式会社に入社。
金融システム・エンジニアとして、銀行勘定系システム開発プロジェクト、および証券取引システム開発プロジェクトに参画。
その後、みずほフィナンシャルグループのクオンツ・アナリストに転身し、デリバティブ・ビジネスやリスク管理業務に従事。
株式会社Sound-Fの金融工学部門のマネージャーを経て2015年から現職。
近年では高度市場系金融システム開発プロジェクトへの参画や、金融業務向け人工知能開発、
ブロックチェーンを活用したインフラ構築ビジネスに従事している。

著者紹介

連載リテールサービスから機関投資家向けサービスまで…AIに置き換わる銀行業務とは?

本連載は、2017年12月18日刊行の書籍『AI化する銀行』から抜粋したものです。その後の税制改正等、最新の内容には対応していない可能性もございますので、あらかじめご了承ください。

 

 

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