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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奥村尚
奥村尚
・ジャパンインベストメントスクール講師 ・マーケット アナリスト ・マーケットの魔術師 20兆円もの運用資産をもつ米国大手ヘッジファンド株式投資部門スーパーバイザー、自身も日本でヘッジファンドを主宰。日本証券アナリスト協会会員。 1987年、都立大学大学院工学研究科修了(テーマは人工知能)。日興証券入社。投資工学研究所にて、数々の数理モデル開発に携わる。スタンフォード大学教授ウィリアム・F・シャープ博士(1990年ノーベル経済学賞)と投資モデル共同開発、東証株価のネット配信(世界初)なども手掛ける。 2000年 東証マザーズ上場第一号のインターネット総研で金融事業を統括。 2002年 イスラエル天才科学者とベンチャー企業設立、人工知能技術を商用化し空港に導入。 2004年以降は、金融業界とIoT業界の交点で活躍。最先端の人工知能とアナリストの相場適応力を融合させた投資モデルMRAを完成し、内外の機関投資家に提供する。この投資手法は、最低25%/年以上の収益を「MRAを使う誰にでも」もらたしている(一度も元本割れなし)。 2015年 個人投資家へMRA情報提供開始、さらに投資塾を通してお金の知識を広め、ゆたかな生活の創造に貢献している。 趣味は、オーディオの機械いじり。ワインやウィスキーをたしなむこと。スポーツも好きでスキー、スケートは自称特級(そんなものはない)、エアロビック競技を10年ほどやっている(NAC マスター男子シングル 9連覇中、2014-2016日本選手権千葉県代表)。ただし、「かなずち」であり、球技も苦手である。

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