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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