アナリストと人工知能どちらが優秀？

2017.6.7
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From:奥村尚
東京のオフィスより、、、

おはようございます。

奥村です。

今日は、前回の続き
人工知能に関しての話題に触れます。

いろいろな投資信託会社が人工知能で
銘柄を発掘しそれに投資する
ファンドを出してきました。

その成績はイマイチです。
僕が知る限り、マネックス証券の
カブロボが老舗ですが成績は良くありません。

その理由を考えてみましょう。

まず、人工知能の処理です。

初期のカブロボは昔ながらのパターン認識を用いています。
過去の株価の推移を今に当てはめるものです。

テクニカル指標を計算し、それもつかっていました。
これは、チャート分析を行うのと同じことです。
チャート分析で相場に勝てるかどうか、という事ですね。

たとえば、単純に「上がる」、「下がる」、だけを
当てる事に限定すると、二者択一テストで
統計技術を使って本物を見分ける事ができます。

(自由度1のカイ二乗分布に従い、
有意差ありと無しの判定分布の
5%以内を有意差ありとします)

この程度の人工知能は、
猿と同じ勝率しか稼げない事がわかっています。
イマイチだったのは当然ですね。

本来の予想は、上がる、下がるだけではなく、
どのくらいまで上げるか、いつまでに上げるか、
という情報も伴うので相場予想には全く無力であったわけです。

ところが、最近は、いろいろな方法がでてきて、
ビッグデータを使ったり、
統計データを使った相場予想を行える人工知能も出ています。

ビッグデータを使うのは、あまり成果が上がっていません。

統計データを使う手法は結構な成果があがりつつあります。
あるメガバンクが試作した人工知能は、

統計データ(200種類の経済指標)をみて
相場を予想するもので、
成績は43カ月間の平均的中率は約70％だそうです。
これは結構なものです。

これは、ファンダメンタル分析をするのと同じことですね。

人工知能とはいえ、
作った人間がテクニカルを使うか、
ファンダメンタルを使うかで
成果が真っ二つにわかれた格好です。

今最も注目されているのは、
人工知能自身が自分を評価し、
何が問題かを考え、それを改善する学習機能です。

何が問題かを考える機能は、
本当に最近研究がはじまったばかりです。

今までは、コンピュータ処理が遅くて
そこまで手が回りませんでした。

その研究が進むと、
(今は統計データのどの情報を与えるのは
あらかじめ人が決めているのですが)、

いずれ人工知能自身がより有用な情報を探しだし、
その解析方法も編み出し、
それを予想アルゴリズムに
自分で適用するシステムになってゆくでしょう。

ここまで来ると、
そこらのへたなアナリストを寄せ付けない
確度になっているように思います。

こうした技術は極めて進歩が早いので、
時間がたてばたつほど予想精度をあげてくるでしょう。

実用には20年かかると思いますが、
世界がこぞって研究開発を進めている
分野であり、期待されます。

その頃には、もしかすると
最高のプロアナリストを凌駕する時代が
本当にくるかもしれません。

それでは、また次回。

奥村尚


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