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グリーンセンスセラさんの競馬日記
人工知能が人間に「買い」を指示する「AI金融」時代の到来
WIRED.jp / 2016年2月25日 9時0分 https://wired.jp/2016/02/25/ai-hedge-fund/
Wall street sign in New York City in black and white from Shutterstock
2016年1月、ベン・ゲーツェルと彼の率いるAidyiaは、すべての株式取引を、人間の介入なしに人工知能（AI）によって行うヘッジファンドを始めた。「もしわたしたちが全員死んだとしても、取引は続くことになるだろうね」と、この会社のチーフサイエンティストであり、AI界の第一人者であるゲーツェルは語る。
関連記事：いまAI業界に求められる人材とは？（ゲーツェルは、2015年に開催した「WIRED A.I.」カンファレンスに登壇。来たるべきシンギュラリティに向けて、必要とされる能力について語っている）
システムを構築したのがゲーツェルらなのは間違いない。さらに、彼らは必要に応じて、修正を加えていくことになる。しかし彼らの「創作品」は、遺伝進化から発想を得たAIや、確率論に基づいたAIといったさまざまなAIをもとに、完全に自分自身で取引を識別・実行していく。
市場価格から出来高、マクロ経済データ、企業会計文書まで、あらゆることを日々分析したのち、これらのAIは各自で市場予測を行い、そして行動すべき最高の“投票”を実行するのだ。
Aidyiaは香港に拠点を置いているが、ゲーツェル曰く、この自動システムは米国株式の取引を行っているという。初日には、未公開の資金プールで2パーセントのリターンを生んだそうだ。この結果は必ずしも目を見張るようなものではなく、統計学的にも妥当なものでもない。しかしこれは、金融世界における顕著なシフトを表すものだ。
1.43億ドルという資金調達に裏打ちされた、サンフランシスコのスタートアップ企業Sentient Technologiesは、昨年から同様のシステムでの取引をひそかに始めている。Two SigmaやRenaissance Technologiesのようなデータ処理を中心とするヘッジファンドも、AIに頼っていると話す。報道によると、レイ・ダリオとスティーブン・A・コーエンというウォールストリートのビッグネームが運営しているBridgewater AssociatesとPoint72 Asset Managementの2社も、同じ方向へと向かっているらしい。
人がまったく介入しない株取引
ヘッジファンドは長い間、取引をコンピューターに助けてもらってきた。市場調査会社Preqinによると、およそ1,360社のヘッジファンドが、自分たちの取引の大部分をコンピューターモデルの助けを借りて行っており（これはすべてのファンドの約9パーセントにあたる）、合計で約1.97億ドルを運用している。
しかし、通常そこにはデータサイエンティスト（ウォールストリートの専門用語でいう「クオンツ」）たちがいて、彼らが大規模な統計モデルを構築するためにマシンを利用しているのである。これらのモデルは複雑ではあるものの、やや静的でもある。市場が変化した場合、それ以前のようにはうまく機能しない可能性があるのだ。
そして、Preqinの調査によると、このような典型的なシステマティックファンドは、必ずしも人間の管理者が運営するファンドよりも優れたパフォーマンスを発揮しているわけではないという（下のグラフ参照）。
赤線はシステマティックファンドのパフォーマンス、青線はヘッジファンド全体のパフォーマンスを表している。（IMAGE COUTESY OF PREQUIN / WIRED）
しかし近年では、AIシステムが大量のデータを高速で分析し、その分析を通してAIが自らの改善を行っていく、“真の機械学習”の方向へと、ファンドは移行しつつある。
野球で殿堂入りしたハンク・グリーンバーグ選手の孫が設立した、ニューヨークのRebellion Research社は、数ある機械学習の方式のなかでも特に「ベイジアンネットワーク」と呼ばれる方式に頼っており、市場トレンドを予測し、個別の取引を正確に特定するために少数のマシンを使っている。
一方、AidyiaやSentient Technologiesといったチームは、数百または数千のマシンに跨るAIに依存している。このAIには、遺伝学から着想を得た進化的計算法や、画像を認識したり話し言葉を識別するディープラーニングといった技術が組み込まれている。このようなシステムに期待されるのは、自動的に市場の変化を認識し、クオンツモデルができない方法でその変化に適応することだ。
「彼らは開発する前に、物事を見ようとしていますね」と、『A Wealth of Common Sense: Why Simplicity Trumps Complexity in Any Investment Plan』の著者ベン・カールソンは語る。彼は、広範囲な資産運用会社に投資を行ってきた寄付基金で10年以上働いてきた。
この種のAI主導型の資金運用は、高頻度取引（訳註：コンピューターを使った自動取引によって、ミリ秒以下の速さで取引を繰り返す手法）と混同されてはならない。それはフロントランニング（訳註：証券会社等の仲介業者が、顧客からの注文を把握したうえで、顧客の取引を成立させるより前に自分の取引をより有利な価格で成立させること。日本では法律で禁じられている）に頼ってもいなければ、行動の速さによってお金を生み出そうとしているわけでもない。
AI主導型の資金運用は、数時間、数日間、数週間、さらには数カ月間にわたる長期間における最高の取引を模索しているのだ。より端的に言えば、人間ではなくマシンが戦略を選択しているということである。
AI同士が競い、自然淘汰されていく
Sentient TechnologiesのCEO、アントワーヌ・ブロンドーは、自社ファンドを公に市場に出すことはしていないものの、（長期間の試験取引後に）昨年からは個人投資家からの資金を使って正式な取引を始めたと話す。
『ブルームバーグ』の報道によると、AI取引技術の開発において、この会社はJPモルガン・チェース内のヘッジファンド事業と協働しているが、パートナーシップ提携について協議することは、ブロンドーが断ったのだという（ファンドはAIを介して完全に作動している、と彼は強調している）。
「企業は、システムの特定のリスク設定を調整することができます」とチーフサイエンスオフィサーであり、アップルのものになる以前のSiri開発チームのメンバーだったババク・ホジャッドは言う。しかし、それ以外では、このシステムは人間の助けを借りることなく機能する。「このシステムは自動的に戦略を生み出し、わたしたちに指示を出します」と、ホジャットは話す。「『いま、この銘柄をこれだけ、この手段で、この特定の注文方法を使って、購入して下さい』という風にです。手仕舞いのタイミングや、エクスポージャーの割合を下げるタイミングといったことを教えてくれます」
ホジャットによると、このシステムは、アジア内外のさまざまな企業が運営するデータセンター、インターネットカフェ、そしてコンピューターゲームセンター内にある“数百万”のコンピュータープロセッサーから、未使用のコンピュータ処理能力（計算能力）を素早くとらえるそうだ。
その一方で、そのソフトウエアエンジンは進化的計算法に基づいている。Aidyiaのシステムでも使われている、遺伝学からヒントを得た技術だ。
簡単に言うと、これはデジタル株トレーダーが大規模でランダムな集団をつくり出し、過去の株式データ上で、彼らのパフォーマンスを実際に試してみることを意味する。最高のパフォーマーたちを選んだあと、優れたトレーダーの新しい集団をつくるために彼らの“遺伝子”を利用するのだ。そこからは、このプロセスの繰り返しである。すると最終的にこのシステムは、自分ひとりで上手く運用を行えるデジタルトレーダーにたどり着くこととなる。
「数千世代にわたって、何兆もの“生き物”が競い合い、繁栄し、死んでいきます」と、ホジャットは語った。「そして最終的にあなたは、実際に配備できるようなスマートトレーダーの集団を獲得するのことになるのです」
＞動画つきの記事はこちら
Aidyiaのチーフサイエンティスト、ベン・ゲーツェルと、同社CEOのケン・クーパーへの『ブルームバーグ』によるインタヴュー。
「ニューロエヴォリューション」
今日のシステムを駆動しているのは進化的計算法だが、ホジャットはディープラーニング・アルゴリズムにも将来性を見出している。画像の識別、話し言葉の認識、そして人間の自然な話し方の理解にも十分に熟達していることがすでに証明されているアルゴリズムだ。ディープラーニングは、猫の写真の特徴を正確に指摘できるのと同様に、ある程度のお金を稼げる株式の特徴を識別することができるようになるだろう、と彼は説明した。
OpenCog財団も監督し、汎用人工知能用オープンソースのフレームワーク構築に奮闘しているゲーツェルは違う意見をもっている。ひとつにはディープラーニング・アルゴリズムがすでに商品となっているからだ。「もしすべての人がそれを使うのだとしたら、彼らの予測も市場に織り込まれることになるからね」と、彼は言った。「とても奇妙なことをすることになるよ」
ゲーツェルはまた、ディープラーニングは写真や言葉といったある特定のパターンをもつデータを分析するのには適しているが、このような種類のパターンが金融市場でも見られるとは限らない、ということも指摘している。そしてもしパターンが見られたとしても、それが必ずしも役に立つわけではないという。なぜなら、繰り返しになるが、誰でもそのパターンを見つけ出すことができるからだ。
しかしホジャットにとっては、今日のディープラーニングに改良を加えることが任務なのだ。そしてその任務には、ディープラーニングの技術を進化的計算法と組み合わせることも含まれているのだろう。彼自身も説明しているように、あなたでも、より優秀なディープラーニング・アルゴリズムを構築するために進化的計算法を活用することができる。これは、ニューロエヴォリューションと呼ばれている。
「ディープラーナーに対して効果がある影響力を、誰もが進化させることが可能なのです」と、ホジャットは語った。「しかし、ディープラーナー自身の基本設計概念を進化させることもできます」。マイクロソフトなどのチームは、進化的計算法自体を使っているわけではないかもしれないが、ある種の自然選択を通じて、ディープラーニング・システムを構築し始めている。
AIによる取引は鞘取り合戦に終わるのか
どのような方法が用いられているにせよ、一部の人はAIが本当にウォールストリートで通用するのか疑問に思うだろう。あるファンドがAIで成功を収めたとしても、別のファンドがそのシステムを複製することで、いつの間にかその成功が害されるリスクがあるからだ。市場の大部分が同じ方法で動けば、市場を変化させることになる。
「AIが本当にどうにかする方法を見つけ出せるのか、わたしは少し懐疑的ですね」と、カールソンは語った。「誰かがAIによる取引を上手く機能させる手段を見つけたとしたら、ほかのファンドもそれを手に入れるばかりか、投資家たちもお金をどっと投入してきますからね。これが単なる鞘取り（裁定取引）に終わらないと考えるのは、とても難しいことです」
ゲーツェルは、このリスクを理解している。だからこそ、Aidyiaは進化的計算法だけでなく、広範囲にわたるテクノロジーを使っているのだ。もし他企業が自分の会社の方法を真似たとしたら、違う種類の機械学習を採用することになっている。ほかの誰も、そして、ほかのどのマシンも行っていないことをする。それが全体的な趣旨なのだ。
「金融っていうのは、自分がスマートじゃなくても利益を生み出せる領域なんだよ」と、ゲーツェルは言う。「ほかの人とは違った方法でスマートならね」
関連記事： シンギュラリティに備えるための6人の回答 #wiredai
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