ポートフォリオ管理: AI が現代の資産戦略をどのように変革しているか

AIの台頭は明らかにさまざまな業界に影響を与えていますが、金融業界は最も大きな影響を受けている業界の一つです。たとえば、昨年GPT-3.5などのモデルが公開されたことで、ファンドマネージャーの分析、リスク管理、意思決定能力を高めるためにAIを活用することへの関心が高まっています。

そのため、AI ツールは、市場評価の精度を高め、リスクをより効果的に管理するために導入されています。ポートフォリオ マネージャーは、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、人工知能ツールを取引に適用することで、市場の動きをより明確に評価し、適切な投資の選択肢を絞り込み、リスクを管理することが期待されています。

機械学習アルゴリズムと自然言語処理ツールを主要プレーヤーの取引戦略に統合することで、これらのプロセスの効率が向上し、より迅速かつ正確な投資判断と予測分析によって競争上の優位性を獲得できるようになります。

過去数十年にわたり、AI は金融業界のさまざまな分野で導入されてきました。バックオフィスでは、ML アルゴリズムを使用して実行ログの異常を検出し、疑わしい取引を検出し、リスクを管理することで、効率性とセキュリティが向上しています。フロントオフィスでは、AI は顧客のセグメント化、顧客サポート プロセスの自動化、デリバティブの価格設定の最適化に役立っています。

しかし、最も興味深いのは、金融のバイサイド向けの AI 機能です。大量のデータを可能な限り高速に分析することで、市場のノイズの中から予測シグナルを特定します。たとえば、このようなアプリケーションには、時系列予測、市場のセグメント化、そしてもちろん資産ポートフォリオの管理が含まれます。膨大なデータセットを処理および分析する AI の機会は、従来の方法では見逃されがちな微妙なパターンを見つけるのに役立ちます。

ポートフォリオ最適化は数十年にわたって一般的な手法であり、データ サイエンスの発展と高度な計算技術の導入により大きく進化してきました。マーコウィッツの現代ポートフォリオ理論 (1952) や資本資産価格モデル (1964) などの古典的なアプローチは 50 年以上前に導入されましたが、今でも有効です。ただし、非線形リスクの処理における限界と履歴データへの依存は、日ごとにますます明らかになっています。

リスクモデリング、シナリオ分析、クオンツトレーディングなどの手法は、ルネッサンス・テクノロジーズ、DE Shaw、ツーシグマ・インベストメンツなどの主要企業によって広く導入されており、より複雑で高度なアルゴリズムの導入につながっています。さらに、機械学習と人工知能によって予測分析の精度が向上し、パーソナライズされた投資戦略や複雑な意思決定プロセスの自動化にも同様の効果がもたらされたため、近年、業界は AI の影響を大きく受けています。

この AI 主導の変革により、ポートフォリオ マネージャーは膨大なデータをリアルタイムで処理し、次の 3 つの主な課題を解決できるようになりました。

• スケーラビリティ:複数の資産やグローバル市場からの大規模データの管理と分析がさらに簡単になりました。

• 複雑な意思決定: AI は、意思決定プロセスにおいて、心理分析や行動分析など、より多くの要素を「考慮」することができます。

• 適応性: AI システムは継続的に学習し、新しい市場状況に適応できるため、管理者は戦略を迅速に調整できます。

によるとグローバル市場の洞察、資産管理市場におけるAIの価値は25億ドルで、今後10年間で年平均成長率24％で成長すると予想されています。興味深いことに、ポートフォリオ最適化がアプリケーション別のグローバル市場セグメントでトップを占め、データ分析がそれに続いています。 市場シェア25% 。

AI を活用した資産管理ソリューションの採用と投資を増やし、ポートフォリオ最適化における AI の実用化を強調します。

ポートフォリオ管理における AI の導入:

資産運用業界における AI の導入は新しいトレンドではありません。近年成長が見られますが、ヘッジファンド、定量管理オフィス、大規模な調査部門、IT サービスを使用する金融機関など、少数の市場プレーヤーに限定されています。

AI の応用分野はすでに数多くあります。

ポートフォリオ最適化

AI はポートフォリオ構築の最適化プロセスを大幅に改善します。たとえば、凸最適化の概念に依存する Markowitz の現代ポートフォリオ理論の古典的なアプローチは、現代の AI 主導の方法論の先駆けとなっています。この基礎理論が非常に重要である理由は、AI アルゴリズムが投資戦略をさらに変更および改良するための基礎を形成するためです。

現在、AI はデータの新しい側面を探求し、高度な分析技術を統合することでこの理論を拡張しています。この拡張されたデータ機能により、より繊細で情報に基づいた意思決定が可能になり、業界で広く使用されている手法となっています。

ファンダメンタル分析

特定の AI 技術は、企業の基礎、マクロ経済環境、または市況に関する大量のデータを使用した定量管理と完全に互換性があります。機械学習アルゴリズムは、さまざまな変数間の複雑な非線形関係を見つけることができ、もちろんアナリストが検出できない傾向を検出できます。

テキスト分析

テキスト分析は、ファンダメンタル分析における AI のもう 1 つの応用です。AI は自然言語処理 (NLP) を使用して、企業の収益報告、中央銀行のプレスリリース、金融ニュースなどのテキスト ソースを処理および分析します。NLP を通じて、AI はこの非構造化データから経済的および財務的に重要な情報を抽出できます。これにより、人間の解釈を改善し、支援する定量的かつ体系的な尺度が提供されます。

取引活動

AI の力は、取引の複雑さとスピードの必要性がバランスをとっている取引において非常に役立ちます。AI は、プロセスの多くの段階を自動化することでアルゴリズム取引をサポートし、金融市場で管理される取引の効率を向上させます。

投資顧問サービス

AI により、より低コストで、より幅広いパーソナライズされた投資助言サービスの提供が可能になりました。これらのシステムは、複雑なアルゴリズムを使用してリアルタイムの市場データを処理し、収益目標とリスク プロファイルに基づいて個々の顧客のニーズに最も適した戦略を考案します。

危機管理

リスク管理において、AI はさまざまな「起こりそうではあるが望ましくない」シナリオをモデル化することで支援し、その結果、最も起こりそうな結果のみに焦点を当てた従来の慣行を強化します。

ポートフォリオ管理における人工知能 (AI) の技術とツール

機械学習アルゴリズム:

従来の機械学習手法は、ポートフォリオ管理において今でも非常に人気があります。それは、最小二乗法、リッジ回帰、Lasso 回帰などの線形モデルです。これらは、平均分散最適化手順や、特異値分解 (SVD) や主成分分析 (PCA) などの行列分解手法と頻繁に組み合わせられ、資産関係の理解とポートフォリオ配分の最適化の基礎となります。

これらの古典的なアプローチとより現代的な方法の間には、サポート ベクター マシン (SVM) があります。SVM は実際に使用されていますが、それほど一般的には導入されていません。しかし、特に株価の予測を目的とした分類タスクでは重要な役割を果たします。

これらのタスクには通常、株価の変動や取引量などの過去の財務データを使用して資産をカテゴリに分類し、そのパフォーマンスを予測し、株が利益を上げるか損失を上げるかを予測することが含まれます。

より現代的な手法について言えば、ニューラル ネットワークはポートフォリオ管理の機械学習において大きな進歩を示し、従来のモデルでは捉えるのが難しい複雑な非線形パターンをモデル化する機能が向上しています。ニューラル ネットワーク以外にも、教師あり学習や教師なし学習などの従来のアプローチによってデータ分析がさらに改善され、洗練され、微妙な市場シグナルの発見と活用が可能になります。

強化学習やディープ Q ラーニングなどの新しいアプローチでは、これらの特性をペースの速い意思決定環境に導入し、市場からのフィードバックから学習したシステムに基づいてポートフォリオをリアルタイムで調整し、財務結果を最適化できます。

自然言語処理（NLP）：

感情分析などの自然言語処理技術は、新聞記事、ソーシャル メディアの投稿、アナリスト レポートなどから一般的な意見を拾い出すのに役立ちます。さらに、ポートフォリオ マネージャーは、企業の収益報告などの金融メディアで使用される言語を分析して、投資家の感情を探り、市場の動きを予測することもできます。これらはすべて、意思決定プロセスで重要な情報です。

定量取引戦略:

AI を活用した定量取引アルゴリズムを採用する企業など、高頻度取引 (HFT) を専門とする企業は、市場でほんの一瞬発生する非効率性を利用して利益を上げています。これらの企業は、機械学習テクノロジーを使用して、関連する市場情報を非常に高速に分析し、1 ミリ秒という短い時間で正確なタイミングで注文を出します。

このような迅速な執行により、同社は裁定取引の機会を活用し、競合他社よりも早く価格差に対応することで利益を最大化することができます。ルネッサンス・テクノロジーズは定量的な取引手法で知られていますが、主にスピードに重点を置いた従来の HFT 手法から、さまざまな保有期間を網羅するより広範な戦略を念頭に置くことが重要です。

説明可能なAI（XAI）：

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) は、複雑な機械学習モデルの出力をより理解しやすくするために使用される、有名な XAI メソッドです。ポートフォリオ管理では、このメソッドはブラックボックス モデルが予測を行う方法を解釈するのに非常に役立ちます。入力データを使用してモデル出力への影響を分析することにより、LIME はポートフォリオ マネージャーとデータ サイエンティストがどの機能が他の機能よりも投資決定に影響を与えるかを定義するのに役立ちます。

このプロセスは、AI を活用した意思決定の透明性を高め、これらのモデルの理解しやすさを検証および改善する取り組みをサポートします。ただし、LIME によってモデルの動作に対する理解は向上しますが、モデルの全体的な信頼性を評価するには追加の検証手法が必要になります。

コンプライアンスと監視における AI:

AI 技術は、金融業界における規制枠組みへのコンプライアンスの確保と投資制限の監視において重要な役割を果たします。これらのプロセスを自動化することで、AI システムは金融機関が法的基準をより効率的かつ正確に遵守し、トラブルに巻き込まれないように支援します。この技術は、大量の取引や多様なポートフォリオ活動のコンプライアンスを監視する上で非常に価値があり、規制要件や社内ガイドラインからの逸脱を迅速に (実際には瞬時に) 特定できます。

さらに、AI を使用すると、人為的ミスのリスクが最小限に抑えられます。これは、ミスが法的および財務的な結果につながる可能性がある、リスクの高い規制環境では非常に重要です。

ポートフォリオの再調整:

自動リバランスにおける AI アプリケーションは、長期にわたって理想的な資産配分を維持するために不可欠です。市場の変化や投資家のリスク プロファイルの変化に応じてポートフォリオを調整できるため、戦略的な投資目標との整合性が確保されます。

より広い視点で

投資に特化したアプリケーションに加え、資産運用ビジネスにおける人工知能の発展の可能性は広大であるように思われます。しかし、業務チェーンのさまざまな段階で特定のジョブを自動化できる可能性を本能的に認識しているにもかかわらず、人工知能の破壊力を完全に予測することはまだ困難です。これは、AIがさらに進歩するにつれて、新しいアプリケーション分野が生まれることが期待されるためです。

人工知能によって技術の進歩と生産性の向上が可能になったにもかかわらず、人工知能の限界と、ポートフォリオ管理の一部の側面に及ぼす危険性について留意する必要があります。そもそも、人工知能と機械学習のアプローチは、学習アルゴリズムに入力するデータに依存しています。

このデータは、最新性、正確性、完全性、代表性の点で高品質である必要があります。

常に入手できるとは限らない膨大な量のデータが必要であることに加え、このデータは高品質でなければなりません。そうでない場合、予測モデルを使用して得られる結果は信頼性や回復力に欠けます。

さらに、アルゴリズムは分析されたデータセットから無関係な傾向を拾い出して誤った仮定を立てる可能性があり、誤った結論につながる可能性があります。その結果、大規模な買い占め、急激な上昇、そして最小限の暴落が発生する可能性があります。同じ AI アルゴリズムを管理する多くの市場運営者が同時に誤った決定を下したり、リアルタイムの状況に同じように反応したりする可能性があるため、市場競争が失われる可能性があります。このようなリスクは致命的になる可能性があります。

ポートフォリオ管理におけるAIの潜在的なメリットにもかかわらず、他の分野と同様に、私たちが念頭に置いて最終的に対処しなければならない課題はたくさんあります。主な困難の1つは、AIモデルの透明性の欠如と解釈の問題であり、マネージャーがAIとの連携の結果を説明することが困難になる可能性があります。この使用の複雑さは、欧州のファンドでAIの採用が比較的低い理由の1つである可能性があります。2022年9月現在、 22,000のファンドのうち65のみ欧州連合に拠点を置く企業は、投資プロセスに AI を活用していると主張した。

欧州金融市場監督機構（ESMA） 特定した明確な規制枠組みやファンドマネージャーの AI スキルの欠如など、低い採用率に寄与する可能性のある要因があります。ただし、モデルの複雑さにより AI の結果を説明することが難しいことも、低い採用率を正当化する要因の 1 つである可能性があります。時間が経てばわかると思います。

現時点では、資産運用業界で人工知能が人間に完全に取って代わるには、まだほど遠いようです。とはいえ、透明性、信頼関係、顧客と運用の専門家との連絡は、これまで以上に重要な特性であり続けます。

しかし、人工知能がバリューチェーンで使用できる新しいエキサイティングなツールをもたらし、これらのツールの可能性が今日の業界の姿を本当に変える可能性があることを否定することはできません。