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AIとアルゴリズム取引が本当に意味すること

「AIトレーディング」は、まったく異なる3つのものを指すマーケティング上の略語です。ルールベースのボット、本物の機械学習、そしてAI支援型ツールを見分けられるようになれば、誇大宣伝のほとんどは剥がれ落ちます。

試してみる · AIの主張を分類する

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AIとして宣伝 · 製品A主張1/4

AIボットが価格の周囲でスマートな売買注文を出し、ボラティリティから利益を得ます。

これは実際にはどのカテゴリーでしょうか。

このツールが実際にはどのカテゴリーに当てはまるかを選び、回答を確認してください。

続きを読む前に、上の分類ツールを試してみてください。それぞれのマーケティング上の主張を3つのカテゴリーのいずれかに振り分けると、そのラベルがいかに頼りないものかがわかります。「AIトレーディング」は、市場で最も過剰に売り込まれている表現の一つです。同じ二語が、一つの固定ルールに従うだけの単純なボットから、他人の売買シグナルを右から左に転売するだけのサブスクリプションまで、あらゆるものに貼り付けられています。良い知らせがあります。ブランディングをすべてはがしてしまえば、これらのツールは実質的に3つのうちのどれかでしかありません。目の前にあるものがどれなのかを名指しできるようになれば、誇大宣伝のほとんどは剥がれ落ち、次に何を尋ねるべきかが正確にわかります。このフィルターは、このコース全体を通じて最も役立つスキルであり、だからこそここから始めます。

本当に重要な問い

直感的には「これは自動化されているのか」と尋ねたくなります。しかし、これは最初に尋ねるべき問いとしては間違っています。自動化はすでに当たり前のものだからです。ルールベースのプログラムは、米国株式の取引高の大半、一般的な推計ではおよそ60〜75%を占めて動いています。自動化は新しいものではなく、それ自体が邪悪なものでもありません。

有用な問いは別のところにあります。どのような種類の自動化であり、それが実際にどれだけの意思決定をしているのか、という問いです。読めば理解できる一つのルールに従うだけのツールと、自らルールを生み出すモデルとでは天と地ほどの差があり、さらに、単に意思決定を助けるだけのツールとも、そのどちらとも異なります。以下の3つのカテゴリーは、自律性の低いものから高いものへと並んでいます。

ルールベース（アルゴリズム）取引

これは、人間があらかじめ書いた固定の「もし〜ならば」というルールに従って動くプログラムです。あるルールは、「50日移動平均が200日移動平均を上抜けたら買い、下抜けたら売り」というように書かれるかもしれません。プログラムはそれを寸分違わず、疲れを知らず、感情を交えずに実行します。新しいルールを生み出すことも、学習することも決してありません。

これをよく表す言葉が2つあります。決定論的であることと、監査可能であることです。同じデータを与えれば常に同じ動作をし、どのトレードがどのルールから生まれたのかを正確に読み取ることができます。個人トレーダーとして出会う、いわゆる「ボット」のほとんどは、ランディングページがどう名乗っていようと、実際にはここに属しています。

機械学習トレーディング

これは種類がまったく異なります。人間が書いたルールに従う代わりに、モデルは過去のデータを学習し、自らパターンを導き出し、新しいデータが届くたびにそれを調整することがあります。誰もルールを打ち込んだわけではなく、モデル自身がそれを見つけ出したのです。

そのため、本質的により強力である一方、はるかに脆弱でもあります。モデルは与えられたデータに合うものであれば何でも追い求めるため、二度と繰り返されないノイズを簡単に学習してしまうことがあります（この罠は過剰最適化と呼ばれ、後のモジュールで独立して扱います）。本物の機械学習トレーディングは難易度が高く、大量のデータを必要とし、その大部分は資金力のあるクオンツ企業の世界です。何を謳っていようと、実際にそれを行っている一般消費者向け製品はごくわずかです。

AI支援型トレーディング

ここでは人間が主導権を握り続けます。このツールは、自ら取引を行う代わりに、あなたの意思決定を補強するものです。ニュースを要約したり、チャートのセットアップを知らせたり、ポジションサイズを提案したり、質問に答えたりすることがありますが、実際に発注するのはあなた自身です。

これは自律性が最も低いカテゴリーであり、個人トレーダーにとっては実務上、多くの場合最も役立つものです。それは、最も重要な局面での判断を人間が保ち続けているからにほかなりません。「AI支援型」と「完全自動化」は、コントロールの度合いという意味で対極に位置しています。片方をもう片方であるかのように扱うのは、よくあるマーケティング手法です。

いわゆる「AIトレーディング」製品の大半の正体

結論はこうです。人工知能として売られている個人向け製品の大多数は、単純なルールベースのボット（グリッドや移動平均のクロスオーバーなど）か、他人のシグナルを転売するだけのシグナル配信サービスです。「AI搭載」「ニューラル」「ディープ」「自己学習」「量子」といった言葉は、平凡なエンジンを覆い隠し、料金を正当化するために選ばれています。

ですから、どんなツールであっても評価する前に、無理にでも一つのカテゴリーに当てはめてみてください。固定ルールに従っているのか、本当にデータから学習しているのか、それとも単に人間の意思決定を助けているだけなのかを問うのです。行き着いたカテゴリーによって、次に何を尋ねるべきか、そしてマーケティングの主張をどれだけ割り引いて受け取るべきかがわかります。

3つの「AI」製品を読み解く

箱に書かれている言葉は同じ二語でも、中身はまったく異なる3つのものです。それぞれを分類し、適切な追加質問を考えてみてください。

製品A：「AIボットが価格の周辺でスマートな売買注文を出し、ボラティリティから利益を得ます」。解読結果：グリッドボット、純粋なルールベースの自動化です。追加質問：相場がグリッドの外へトレンドした場合はどうなるか。
製品B：「当社のディープラーニングモデルは、次のローソク足を92%の精度で予測します」。解読結果：機械学習に関する主張です。追加質問：アウト・オブ・サンプルの結果とコストを見せてほしい（92%という数字単独ではほとんど意味を持たない理由については、次の折りたたみを参照してください）。
製品C：「AIコパイロットがセットアップを知らせ、リスクを説明します。発注するのはあなたです」。解読結果：AI支援型で、人間が主導権を握っています。追加質問：意思決定を奪うことなく、私の判断を改善してくれるか。

この3分類を数秒で行えるようになることが、この戦いの大部分を占めます。

勝率92%でもなお損失を出しうる理由

高い勝率は無敵に聞こえますが、それは損益比率やコストについて何も語っていません。あるツールが92%の確率で勝つものの、1回の勝ちで1を得る一方、1回の負けで15を失うとします。

100回のトレードでは、92回勝って92 x 1 = 92を得て、8回負けて8 x 15 = 120を失います。差し引きの結果は28の損失であり、手数料やスリッページが加われば、さらに悪化します。この「92%」という数字も、ほぼ常にイン・サンプルで、つまりモデルが調整されたのと同じデータで測定されたものであるため、その数字自体も通常は実際より良く見せかけられています。

教訓はこうです。勝率単独では証拠にはなりません。必ず、勝ちと負けの大きさの比較、そしてコストについて尋ねてください。

AI支援型が最も安全なカテゴリーになりうる理由

自律性が最も低いツールが、多くの場合最も安全であるというのは逆説的に感じられますが、そこにはしっかりとした理由があります。固定ルールや学習済みモデルは、それが構築された状況しか知りません。その経験の外にある、めったに起きない何かが発生した場合（後のブラックスワンのモジュールで扱うような出来事です）、人間は「これは普通ではない」と認識して介入できますが、自動化されたシステムは自信満々に実行を続けてしまいます。

発注の引き金を人間が握り続けることは、原始的なツールであることの表れではありません。それは、最も大きな損害をもたらすまさにその瞬間に対する、意図的な安全策なのです。

理解度チェック

この3つのカテゴリーの違いを、それぞれ一行で説明してください。 ルールベース取引は、人間が書いた固定の「もし〜ならば」というルールに従って動きます。機械学習トレーディングは、データから自らパターンを導き出します。AI支援型トレーディングは、最終判断を下すのはあくまで人間でありながら、その人間を助けます。

「これは自動化されているのか」が最初に尋ねる問いとして間違っているのはなぜですか。 自動化はすでに主流になっており（米国株の出来高の大半はルールベースです）、答えはほぼ常に「はい」であり、何も教えてくれないからです。有用な問いは、どのような種類の自動化であり、それが実際にどれだけ意思決定しているか、というものです。

あるツールが勝率92%を謳っています。それだけでは信頼するのに不十分なのはなぜですか。 勝率は、勝ちと負けの大きさやコストを無視しているため、高い勝率であっても、損益比率が偏っていれば損失を出すことがあり得ますし、その数字は通常イン・サンプルで測定された未検証のものだからです。

出典

SEC（Division of Trading and Markets）、「Staff Report on Algorithmic Trading in U.S. Capital Markets」：人間の関与がほとんど、あるいはまったくない、ルールベースであらかじめプログラムされた注文執行。
arXiv（学術論文、Hendershott et al.（2011）およびBrogaard et al.（2014）を引用）：米国株出来高の大半はアルゴリズムによるものである（一般的にはおよそ60〜75%と引用される）。
ISO/IEC 22989、「Artificial intelligence — Concepts and terminology」：明示的に書かれたルールに従う代わりに、データからパターンを学習するモデル。
SECおよびFINRA（共同投資家向け注意喚起）、「Automated Investment Tools」：あらかじめ設定されたエントリーとエグジットのルールに落とし込まれた戦略であっても、依然として人間による監視が必要であること。