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AI運用に挑む 鈴木智也茨城大学教授による解説

2017年12月7日

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<鈴木智也茨城大学教授のモデルを商品化へ。当社の取り組み>

日本証券新聞(10月25日付)1面に、当社AIチーム研究リーダーである鈴木智也茨城大学教授の集合知AIモデルの研究についてのインタビュー記事『進化する「AI運用」の今』が掲載されました。鈴木教授が中心となって研究している集合知AIモデルとは、多数のAIモデルを同時に用いることによって、予測精度を大幅に向上させる手法です。当社ではこのモデルを銘柄選択に応用した商品の開発作業を進めています。今回のレターでは、集合知AIの概要を解説するとともに、銘柄選択への応用についても紹介しています。

出所:2017年10月25日 日本証券新聞1面
(大きめサイズの記事は、スクロールしてページ末を参照)


なお、鈴木教授は今年10月に茨城大学に在籍したまま、当社の特任主席研究員に就任しました。

<集合知とは?「みんなの意見は案外正しい」理論>

解説に入る前に、集合知の使い方の例を取り上げてみます。あるAIが株価の上昇または下落を55%の確率で当てることができるとします。1個のAIでは正解する確率は55%ですが、19個のAIがあって、それぞれが独立の予測をするとしたら、その多数決を新しい予測と考えた場合、正解率は67%へ大幅に上昇します。この現象のことを「集合知」と呼んでいます。1個のAIの予測能力を12%向上させることは大変かもしれませんが、AIを19個に増やすだけで同じ効果が得られるのであればAIの能の有効活用ができていることになります。

出所:大和証券投資信託委託

それでは、新聞に取り上げられた鈴木教授の研究についてもう少し見てみましょう。

<集合知AIモデルの2段階選抜のプロセスについて解説>

鈴木教授が提案する集合知AIモデルですが、2段階のプロセスを踏むことにより、銘柄選択の精度と運用パフォーマンスの向上の可能性がシミュレーションにおいて確認されています。

出所:大和証券投資信託委託

[第1次:銘柄選択] 集合知の力で予測容易な銘柄を特定

「みんなの意見は案外正しい」という現象で知られるように、集団による多数決は飛躍的に判断能力を高めます。特に、予測困難な銘柄と予測容易な銘柄の差を下の図のイメージのように拡大できます。これにより、例えば1000個の異なるAIで予測会議を行うことで、予測容易な銘柄を特定します。

出所:大和証券投資信託委託

[第2次:タイミング選択] 予測に自信を持てる瞬間を特定

第1次選択をパスした銘柄でも毎日同じような予測が保たれているとは限りません。そこで毎日AIの予測会議を実施し、下の図のように最も意見が一致した銘柄を投資対象にします。

出所:大和証券投資信託委託

<集合知AIモデルの研究について、鈴木教授の考察>

鈴木教授は、研究で得られたパフォーマンスなどについて次のように述べています。

☆ 勝率は57%〜85%程度。1個のAI予測に比べて15%程度の予測精度を改善できる。
☆ 毎日売買することで複利効果を発揮できる。しかし取引コストの影響も大きくなる。
☆ 実際の運用においては、執行に伴うタイムラグやマーケットインバクトも考慮する必要がある。
☆ AIは市場の構造変化を認識できない(フレーム問題)ため、人間がAIを監督する。

大和投信では、今後、AI運用について「わかりやすい解説」の執筆を検討しています。ご期待ください。

<鈴木智也茨城大学教授、当社特任主席研究員の記事が日本証券新聞に掲載>

出所:2017年10月25日 日本証券新聞1面

以上

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