まぁ、詳しい人にとっては当然のことなんだが、今日は今なぜAIが注目されており、かつ今までのクォンツトレードとどう違うのかということについて、少し話して行きたい。

 

今までのクォンツってのは、いってみれば究極のファクターモデルを導き出すのが目的であった。

 

ファクターモデルってのは、何でもいいんだが、アウトプットに対してインプットが何らかの線形結合で表せるってことだ。

 

例えば、fxで例えれば、ドル円の価格をアウトプットpとして、

p = α×昨日の価格 + β×SMA(20) + γ×日米長期金利差 + ・・・・・

 

というようにモデルを仮定し、この変数と、ウェイト(α、β、、、)などを線形回帰して当てはまりのいいものを見つけていくということだ。

 

この従来のクォンツに対して、AIで出来るようになった大きな点は、アウトプットとインプットの間に、非線形変換を定義できることだ。

 

まぁ当然だが、世の中の事象で、むしろ単純な線形変換で関係づけることができる事象の方が特異というものだ。

 

そういった点を克服したところに、AIモデルの意義があると言える。

 

では、従来のクォンツとAIの間の共通項というものは何なのか。

 

それは、「過去のパターン認識をしている」というものだ。

 

いくら学習をしたといっても、それは人間が気づきにくいようなパターンというものを過去から抽出しているにすぎず、当然過去全く起こり得なかったパターンに対しての脆弱性は常に存在する。

 

マーケットはその性質上アルファ碁のように強化学習ができない(つまり、機械が新たに意味のあるインプットデータたるパターンを創出できない)ため、常にマーケットの変革点におけるリスクヘッジが焦点となってくるわけだ。

 

これは、逆に言うと人間が気づきにくいような難しい変革に対しては機械の対応の方が早期になる可能性もあるし、人間が簡単に気付くような変化(日銀の介入や、マイナス金利導入など)から起こる変化に人間よりも対応が後手に回る可能性、両面を秘めているということだ。

 

別にAIだからと言って万能の神ではない。今までよりも、使えるアルゴリズムというレベルの話。

 

どうか、AIという言葉に踊らされず、研究するにしてもしないにしても、冷静な目で、その技術と向き合えるようになって欲しい。

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