人工知能を使用してアルファを生成する
公開: 2017-03-17アクティブな投資家が市場をアウトパフォームできるかどうかについては、多くの論争があります。
効率的な市場仮説の支持者は、パッシブ インデックス ファンドが最良の選択肢であり、株式を選択しようとすることは失敗する運命にあるマグのゲームであると信じています。
市場のタイミングを計ることが不可能であることには同意しますが、株式を賢く選択することで、インデックス ファンドよりも優れたリターンが得られると信じています。 これが、非常に多くの投資家がアクティブファンドマネージャーに運用報酬を払い続けている理由です。
しかし、これらのマネージャーが市場を打ち負かすことができることを証明することはますます難しくなっています。 ロボアドバイザリーの出現により、多くの人々は、ファンドマネージャーが専門知識、経験、および直感のために持っていた優位性が失われたと考えています.
一般的な認識は、ファンドマネージャーが昔ながらのアクティブ投資スタイルを展開し続けることはもはや不可能であり、これが現在、非常に多くの資金が非常に低い手数料を請求するパッシブインデックスファンドに移動している理由です.
しかし、賢明な投資家の居場所はまだあると思います。アルゴリズムと人間の直感を競争力があると考えるのではなく、それらを補完的なものと見なす必要があります。 これらにはそれぞれ独自の長所と制限があるため、独自の場所があります。 結局のところ、インテリジェントな投資にはデータの処理と論理的な分析が必要であり、これは機械が得意とすることです。 幸いなことに、どちらか一方のアプローチを採用する必要はありません。人工知能を使用して人間がより良い意思決定を行えるようにすることで、両方の長所を組み合わせることができます。
特定の哲学に従って、一貫して市場をアウトパフォームしているファンドマネージャーがいることは誰もが知っています。 彼らは経験を重ねるごとに良くなっていくように見え、それは他の人には見られないパターンを認識できるようになるため、時間の経過とともに直感が改善されるためだと信じています。 ただし、意思決定プロセスを説明することはできません。
これは、この知識が彼らの頭の中に閉じ込められたままになり、彼らと共に死んでしまうことを意味します。 彼らが信じている第六感から、私たちはどのように学ぶことができるでしょうか? それらをより良くするものは何ですか？ 他の市場と比較して、どのように、そしてなぜ彼らはより良い決定を下すのでしょうか? 彼らの洞察をどのように捉え、それを使用して自社の収益を改善できるでしょうか?
問題は、彼らが自分の思考過程を説明するのが非常に難しいことです。 これらは一般的なガイドラインを提供しますが、地図ではなく羅針盤としてのみ機能します。 彼らは多くの暗黙知を持っていますが、それを明確にすることはできません。 彼らは、成功を「第六感」などの神秘的な無形資産に帰しています。 これは、魔法のソースが何であるかをよりよく理解したい平均的な投資家にとってはほとんど役に立ちません.
AI とヒューマン インテリジェンスの連携
彼らのドメインの専門知識をアルゴリズムにエンコードすることは可能だと思います。アルゴリズムは、彼らが注目すべき潜在的な株式の世界をフィルタリングするためのスクリーンとして使用できます。 これは他のセクター（医療など）でも行われており、投資についても同様に行うことができない理由はありません。 投資家は常にチェックリストを使用していますが、これは学習するにつれて時間とともに進化する動的フィルターであり、より多くのフィードバックを取得するにつれてますますインテリジェントになります.
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コンピューティングは安価になり、アクセスしやすくなりました。 アルゴリズムの機能が向上し、データがより簡単に利用できるようになりました。
AI は、人間が決して見ることのないパターンを見つけることができ、これが貴重な優位性を提供できます。 もちろん、これは確率を結果に割り当てるだけなので、絶対確実というわけではありません。 ただし、利用可能なデータの量が急増したため、機械学習は進化するにつれて結果をはるかに迅速に改善できます。
このアルゴリズムは、投資家が事前に定義された基準に適合する企業を見落としていないことを確認するのに役立ちます。 自動化されたシステムはこのスクリーニングをはるかに効率的に行うため、そうでなければこれらの機会を逃してしまう危険性があります。 彼らははるかに多くの変数をスクリーニングし、個人の投資モデルに応じて投資家が割り当てた重み付けに従ってこれらをランク付けできます。 結果はダッシュボードに表示され、投資家はさらにドリルダウンできるため、システムは選択の論理的根拠を説明できます。
推奨事項を提示するために、アルゴリズムはどのようなデータを取り込む必要があるでしょうか? どのデータポイントが役に立ち、どれが役に立たないかはまだわかりませんが、それが教師なし機械学習の要点です。 何が関連性があり、何が関連性がないかという先入観に縛られる必要はありません。アルゴリズムは次第にインテリジェントになるにつれて、これを自分で判断します。 機械学習アルゴリズムは自律的に進化し、新しいトレンドを探して、継続的に市場で機能するものに適応します。 時間が経つにつれて、彼らは自分で戦略を立てて取引できるようになります。
アルゴリズムは決定を下すのではなく、提案を提供するだけです。 最後の引き金を引く必要があるのは人間の投資家です。 臨床意思決定支援システムは、臨床現場でうまく機能しており、成功の実績が証明されています。 医師が特定の診断を見落とさないように、リマインダーを提供することで医師の専門知識を補完します。 投資意思決定支援システムは、投資家に同様のナッジを提供しますが、投資家に取って代わるものではありません。 これらのアルゴリズムは決して忘れません。 それらは客観的かつ論理的なままです。 彼らは感情に左右されず、時間の経過とともに学習するにつれて次第に良くなります。
人間の知性と人工知能に関する議論全体が非常に人工的だと思います。 人間は知的であり、インテリジェントな機械を使用して知能を高め、単独で行うよりも優れた仕事をします。 彼が孤立して活動する必要はありません。AI を使用してギャップを埋める必要があります。
これらのアルゴリズムは、アルゴリズムを改善するために使用される絶え間ないフィードバックにより、時間の経過とともに次第にインテリジェントになります。 実際、彼らはすぐに、成功を味わうとすぐに傲慢になり始める人間の専門家よりも優位に立つかもしれません。 悲しいことに、ファンドマネージャーが市場をアウトパフォームし始めると、彼らはすべてを知っていると思い込み、混乱に陥ります。 これらのアルゴリズムは、現実とのつながりを維持することで、謙虚さを保つのに役立ちます。 また、人間の意思決定を曇らせる認知エラーや偏見も減らします。
AI が役立つその他の方法
AI が投資家をより賢くするのに役立つもう 1 つの方法は、投資家が特定の投資決定を下す理由について論理的に考えることを強制することです。 彼は、アルゴリズムでこれをエンコードする必要があるプログラマーに自分の思考プロセスを説明する必要があるため、知的に規律を保ち、売買の特定の決定を下す理由を分析しようとする必要があります。
彼は、勝者を特定し、敗者を拒否することができた、彼が見たパターンを説明する必要があります. 論理的であることは必ずしも容易なことではありません。 これが私たちの強みだと信じていますが、現実には、他の人が見逃しているつながりを見ることができます. 問題は、これらのパターンが何であるかを明確に説明する能力がないことが多いことです。これが、プログラマーと話すことで、思考プロセスを結晶化するように訓練できる理由です。
この新しいアプローチは、投資家がパフォーマンスを向上させるために使用できるインテリジェントな投資意思決定支援ツールとして使用されます。 他の専門家からのインプットを受け入れるように変更することもできるので、彼らの集合的な知恵も活用できます。
これらの投資意思決定支援システムは、末梢脳とセーフティ ネットのように機能します。投資家に冷静なセカンド オピニオンを提供するものと考えてください。 行動経済学は、私たちが投資するとき、感情が最大の敵であることを証明しています。 これらのアルゴリズムは、意思決定からエゴを取り除くことで、私たちを正直に保つのに役立ちます。 間違いを特定するのに役立ち、学習能力が向上します。
投資運用の未来は、人間と人工知能の統合を必要とします。 彼らがそれぞれの強みを発揮できるようにすることで、私たちは両方の世界を最大限に活用することができます。
ファンド マネージャーは、顧客に共感する独自の人間の能力と AI を結びつけることを学ばなければなりません。 高度に訓練された投資マネージャーは、顧客ごとに固有のニーズがあることを理解しているため、市場のタンクがリーダーになる困難な時期に顧客の手を握ることができます。 これらの特別なニーズを満たすために時間と労力を惜しまない人は、顧客を第一に考えているため、輝きを放ちます。
[アニルッダ・マルパニ博士によるこの投稿は、LinkedIn に最初に掲載されたもので、許可を得て転載しています。]