AIによって駆動されるETFがヤバいという話

2017年、ウォール街を騒がせたニュースとして、AIによって管理されたETF、AIEQの上場があげられます。

250万ドルの資金で立ち上げられ、2017年の年末には4000ドルの規模を目指していたが、すでに7000ドルを超えたそうで、投資家たちによる興味の高さをうかがい知ることができます。

残念ながら現在SBI証券で購入することはできませんが、上場してからの運用成績も好調で、S&P500をアウトパフォームしているといいます。

ただしまだ日が浅くデータとしては不十分であり、これからの蓄積に注目が集まっています。

僕たちの情報の集め方

当サイトでは個別株投資に否定的な見解を示していますが、中にはお好きな方もいらっしゃるのではないかと思います。

僕もあまり合理的でないことを知りつつも、最近までは単に興味の問題で個別株を保有していたりもしました。

結局、可変レバレッジドポートフォリオの採用もあり全部売ってしまったんですけどね。

ROKOHOUSE式可変レバレッジド・ポートフォリオ

2017年12月9日

まあそれはいいとして、皆さんは個別株の情報収集をするときどうやって情報を集めますか？

たぶん、グーグル検索を使って銘柄名などで調べますよね。

僕はTheStreetなどの米サイトで個別のファイナンス情報PDFを取り寄せて眺めたりなんかします。

でも、ここで重要となるのが「そもそもなぜその銘柄に興味を持ったか？検索するきっかけは何だったのか？」です。

それは日常の中でたまたま知った企業であったり、投資情報サイトを巡回する中で見かけた情報であったり、投資に関する本に載ってた銘柄であったりすると思うんですが、よく考えるとそれってひどく偶然に左右されてると思いませんか？

僕たちは自分の暮らしの導線の中で、偶然に目にした情報に興味を持ち、そのことによってその企業への興味を深め、購買判断を下します。

しかし、ここで重要なのは僕たちは偶然に目にした情報の中から割と適当な選択をしているだけであり、目にしなかった情報との比較は行われません。

ではそれと比べてAIはどうでしょうか？

AIの情報の集め方

The fund’s software “constantly” analyzes information for roughly 6,000 U.S.-listed stocks, according to the company, scanning through regulatory filings, news articles, social media posts, and traditional financial metrics—including factors pertaining to correlations and valuations—to find investments it perceives as undervalued.

そのファンドのソフトウェアは過小評価されている投資先の選定のために、書類、ニュース記事、ソーシャルメディアの投稿、バリュエーションや相関、パターン分析などの伝統的な財務分析を通じて、およそ6000もの株式の情報を”コンスタント”に分析します。

大体の人が何か、投資先を見極めようとする時に目にするのはせいぜいいくつかのニュース記事とか財務情報程度のものであり、それは株式市場全体、あるいは世界経済全体という強大な存在のごく一部の地表を見ているに過ぎないわけですが、AIは真に網羅的な分析を可能とします。

とくにここ最近、ニューラルネットワーク等の技術により抽象的な思考能力の発展がめざましく、数値だけをスキャンするというようりも、より人間的なニュースの読み方やSNSの分析など、文章の読解力の向上も著しいものとなっており、もはや人間は情報処理能力においてまったく歯が立ちません。

僕は人間による個別株の見極め能力については果てしなく懐疑的なんですけど、AIなら可能なのではないかと思っていたりします。

単純なテクニカルトレードで果たしてAIが大きな利益を出せるのかどうかは謎ですが、あらゆるニュースやSNSの網羅的な分析が可能であるとするならば、たぶん世の中には、○○が起こった後は△△が起こりやすいというような、人間にはなかなか気づけないような小さな傾向というものがけっこう潜んでいるのではないかという気がしているからです。