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「人間VS人工知能」投資の世界ではトンでもないことになっていた まるでSF、でもこれが現実…
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/54691
2018.03.13 小出 フィッシャー 美奈 経済ジャーナリスト 現代ビジネス
株式市場において、従来の「人間」のファンドマネージャーによる取引は、もはや1割程度しかない。主流はクオンツファンドと呼ばれる高速自動取引だ。その先にはAIファンドの「マシーン」投資が待ち受ける。 激化する「人間対マシーンの対決」、その行く末はどうなるのか。米国の投資運用会社で働き、『マネーの代理人たち』の著書もある小出・フィッシャー・美奈氏が解説する。 |
株式市場を席巻する「マシーン投資」
投資の世界で「人間対マシーンの対決」が過酷さを増している。
これまで右肩上がりの上昇を続けてきた世界の株式市場は、今年1月下旬からの2週間に、突如として軒並み10％以上調整し、その後も波乱含みだ。
米国のチャットルームでは、「今の市場は僕の彼女みたいだ。機嫌が悪いが、理由はさっぱりわからない！」というつぶやきも飛んだが、2月5日には特定の15分間に大きな株価変動が集中したことなどから、「クオンツファンド」の自動高速取引が影響したのではないかと疑われている。
クオンツとは数量的なデータ解析に基づく投資手法のことだ。高度なアルゴリズムに超高速自動取引（HFT＝High Frequency Trading、高頻度取引）を結びつけて、ミリ（1000分の1）秒とか数十マイクロ（マイクロ＝100万分の1）秒といった単位で売買を繰り返すクオンツファンドが株式市場を席巻し、今や取引の過半を占めるまでになっている。
最近では、クオンツを一歩進めた「AI（人口知能）ファンド」も市場に投入されつつある。
一方、ファンドマネジャーが企業のファンダメンタルを吟味して投資する従来型のアクティブ投資（市場を凌ぐ超過リターンを目的とする投資）は、今や市場取引の1割程度を占めるにすぎない（JPモルガン）という試算もある。
では、ファンドマネジャーの「人間」モデルとクオンツの「マシーン」モデルでは、投資に関わる情報処理にどういう違いがあるのだろう。またマシーンの支配が拡大する株式市場はどこに向かうのだろうか。
投資のプロは情報を「断捨離」する
伝統的アクティブ・ファンドの世界については、近著『マネーの代理人たち』の中で紹介させていただいた。
ファンドマネジャーという仕事はとかく忙しい。特にグローバル株式のマネジャーとなると何万社という世界中の企業が投資対象となるので、それを数十銘柄というポートフォリオに絞りこむまでには膨大な情報を処理することになる。
グーグルのクラウド事業の成長を考えながら、コカ・コーラの配当政策に注意を払い、中国の隠れ不良債権を懸念する。企業の業績発表やM&A（統合・買収）、経営者の交代劇を追いながら次の投資アイディアを温め、保有銘柄を入れ替えるトレードをしながら、投資先企業の経営者や顧客とのミーティングもこなさなくてはならない。
運用成績が冴えないと顧客資産はすぐ逃避してしまうから、パフォーマンスのプレッシャーは常につきまとう。
極度な時間貧乏である彼らが重要情報を効率良く取り込むためにやっていることは、情報の「収集」ではなく、情報の「取捨」。すなわち、自分の投資行動につながりそうな情報だけを吸い上げてあとはバッサリ捨てるという、いわば「情報の断捨離」である。
不要な情報を入り口で遮断するのは、マンガは読まないとか付き合いだけの飲み会は遠慮すると決めるとか、我々が普段の生活でもやっている効率化だが、膨大な情報と格闘する投資のプロ達は、不要情報をふるい落とすためのシステマティックな「条件スクリーニング」を構築している。
例えば成長株投資のマネジャーであれば、過去5年間の売上や利益成長が何パーセント以上の銘柄だけを拾うとか 、バリュー株投資のマネジャーであれば、PER（株価収益率）やPBR（株価純資産倍率）が同業者より安い銘柄だけに注目する、といった情報の仕分けがこれにあたる。
数千社から数十社に投資先を絞りこむためには、こうした情報断捨離フィルターを何段階もかけることになる。最初のスクリーニングでは生の株価情報のフィードとエクセルシートのマクロ機能を組み合わせて自動処理を行うマネジャーも多い。
ベテランになるほど「直感」重視
しかし、「人間」ファンドは、最終決定はあくまでも人の判断という有機的な処理である。そこにはマネジャーの分析や経験や勘、好き嫌いなど、数値化できない要素が多く含まれる。彼らが頭の中で繰り返す情報スクリーニングは、どんどん枝葉末節が削られて抽象化された思考プロセスとなっていく。
彼らは、投資先銘柄の全ての事業を正確に把握するわけではない。ファンドの上位銘柄や、この株は行けそうという確信度の高い「コンビクション銘柄」については、その利益を左右する主要事業を深く理解する努力を惜しまないが、優先度が低い銘柄の非コア事業は知らなくても平気。情報取捨のフィルタリングに納得が行けば、あとは重要情報だけを大づかみするのだ。
企業の理解の仕方についても、今期の地域別品目別売上といった細かいデータを抑えるのではなく、その会社が数年先にどれくらいの企業に育っているのだろう、などざっくり感覚的な捉え方をする。
彼らは投資に知識は重要だと理解しているが、一方で知識だけが株のパフォーマンスにつながるわけではないことも経験則として知っているからだ。
ベテランになるほど、過去何度も積み重ねてきた自分の情報フィルターや長期にわたる市場観察に基づく経験が「直感」として昇華されている。こうしたファンドマネジャーは、廊下やエレベータの中でアナリストと短い会話を交わしただけで、株を買ったり売ったりするが、それは、頭の中の有機的なスクリーンを情報が通過したからだ。
このレベルになると、投資もマニュアルを超える「匠の世界」となる。将棋やチェスの高段者には「駒の利きが見える」と言うのと似ているかもしれない。彼らには勝つ株のパターン認識ができるのだ。
日本にも進出する「AIファンド」
一方、人間の有機的判断を排除し、無機的な「条件スクリーニング」だけを推し進めたものが、「クオンツファンド」だ。
クオンツはファクター投資とも言われるが、複数の数量的な条件をあらかじめコンピューターにインプットしておき、それに合致する株をプログラム取引で自動的に売買する。
組み込む条件としては、売上利益やROEなどの財務情報、PERやPBRなどの株価情報の他、来季利益のコンセンサス予想、「ベータ（株価の市場連動性）」や為替、原油価格変動に対する感応度、株が上向きか下向きかという「モメンタム」やその他のテクニカル要因など、無数の組み合せが可能だ。
過去の市場でどういう株がどういう時に強いパフォーマンスをあげたかという「必勝モデル」を統計データに基づいて設定することもできる。
世界最高峰の数学博士らを抱えこんだ近年のクオンツファンドのアルゴリズムはきわめて高度なものになっており、株のチャットルームで特定のキーワードが一定頻度で飛び交うようになったら株を買う、というプログラムの組み方も可能だという。
さらにクオンツを一歩進めた「AIファンド」も市場に投入されつつある。日本経済新聞が伝えたところによると、AIを含めたクオンツを駆使する米大手ヘッジファンドのツーシグマが先月、日本の投資マネーを狙って東京に進出してきた。
AIファンドは、ファクターをその都度書き換えなくても、人工知能が自動学習によって刻々と変わる市場情報や膨大な過去データを読み込み、状況に応じた最適な投資判断を下して高速トレードをしてくれる。
IoTやAIがもてはやされる今のフィンテック（金融・技術）時代、「マシーン投資」への関心は高い。ツーシグマの運用資金は6兆円近くに膨れ上がり、運用実績も年間二桁の投資リターンと、すこぶる好調らしい。
近年はコンピューターのパターン認識能力が飛躍的に向上し、チェスだけでなく囲碁でさえも人間の読みや勘が勝てなくなっている。投資の世界でも、顧客マネーがどんどんホットなマシーン投資にシフトしていくなかで、従来型のファンドマネジャーは、さながら刀を振り上げて銃口に立ち向かう「ラスト・サムライ」のように時代遅れなものに見えてしまう。
マシーンが引き起こす市場の混乱
しかし、「投資」とは本来、企業の一部のオーナーとなり、株主として企業の将来にコミットする行為である。その基本にある考えは、長期の視野に基づく企業とのパートナーシップであり共生だ。
一方、大手クオンツファンドがやっていることは証券取引所との間に私的な高速専用回線を敷き、証券取引所が売買確認をするのに使う公式回線のスピードを数十マイクロ秒出し抜いて鞘抜きをする、といったことだ。それは投資ではなくて、まばたきするより短い間隙を狙った超・超短期の「投機」、マネー・メイキングだ。
そこには投資家と企業経営者との対話もないし、資本を提供することによって企業が社会で果たすミッションを支援する投資の本来の役割も、無縁なものとなる。企業の社会的責任を考えて投資しようというESG（E＝環境、S＝社会、G＝ガバナンス、企業統治）の発想も、マイクロ秒投資にはそぐわない。
人の顔の見えない取引の増加は、思わぬ市場の混乱につながる恐れもある。
例えば多くのクオンツファンドが、株価が一定水準以下に下がれば自動的に「損切り」するとあらかじめプログラムした場合、市場が予想以上に下落する局面ではクオンツファンドから一斉に売り注文が自動的に出て株価を押し下げ、それがトリガーになってさらに新たな売り注文につながるというスパイラルが発生する。
過去にも2007年8月の「クオンツ・クウェーク」や2010年5月の「フラッシュ・クラッシュ」など、前触れなく短時間に市場が極端な動きをする奇妙な現象が起きている。
特にリターンを膨らませるためにレバレッジ（借入金による資金投入）をかけたクオンツファンドが混み合った市場で同じようなプログラムを組んでいると、ひとたび市場に何らかのショックが起きた時、自動的に売りが売りを誘発し、含み損で追証が発生したり、ファンド解約に応じるにも手持ち現金が足りずさらに資産を売るという状況となり、市場変動が一気に高まってしまう。
人工知能に責任はとれるか？
クオンツ擁護者達からは、今のファンドはリーマンショック前ほどレバレッジが高くないし、さらにAIファンドなら多様な演算処理をこなすから同じトレードが集中するリスクも低い、むしろクオンツは市場の調整弁として変動を緩和しているのだという意見もあるが、どうだろう。
勝つ株のパターン認識を「ディープ・ラーニング」で習得した人工知能が持続可能な超過リターンを上げてくれるのなら、それこそアクティブ・マネジャーなどお払い箱になってしまう。
ただ、AIファンドでは、人工知能がどのような思考回路を辿って特定の売買の決断をしたかは、人間に見えない「ブラックボックス」となることに注意しなければならない。AIファンドによる市場の大クラッシュが起きても、理由さえ分からないという事態も起こり得る。
人間のマネージャーなら少なくとも失敗した時の弁解くらいはしてくれそうだが、AIが果たして膨大な演算処理に基づく決断を、人間に分かる言葉で解説してくれるだろうか。いざという時に説明責任のとれないブラックボックスに何百億円という大きな取引を任せて本当に良いのか、熟慮が必要だろう。
多くの「人間」ファンドマネジャーは、顧客マネーを預かる代理人としてのフィデューシャリー・デューティー（受託者責任）を認識し、長年の投資経験を経て、自分の投資スタイルやポリシー、投資哲学を持っている。てっとり早いリターンが稼げそうな機会が見えても、それは顧客から信任された自分の投資スタイルの範疇ではないと考えて、手を出さない場合も多い。
人工知能はそうした己と顧客を知り、説明責任も含めた受託者責任を全うできる「投資家」になれるのだろうか。それを見極めるのはこれからだ。
テレビ番組のキャスターを経て米国の投資運用会社で働いた著者が、市場を動かすプレーヤーたちの実像を、冷静な筆致で描く。
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