「膨大な過去の相場データを取り込んで『勝ちパターン』を抽出し、条件が揃ったときに瞬時に正しく動作する」。コンピュータープログラムを使った「アルゴリズム取引」によく用いられる定義だが、人間のエンジニアを介するとプログラムのバグ修正などの際、どうしてもタイムラグが生じる。競争の激しい世界だけに判断の遅れは致命的だ。そこで存在感を増しているのが、人よりもはるかに機動的かつ迅速に対処できる人工知能（ＡＩ）だ。

ディーリングに必要な「柔軟な思考」「機微」は、ＡＩにはまだ荷が重い

極めて高い頻度で売り買いを繰り返すＨＦＴ（高頻度取引）が外国為替や株式先物などの市場を席巻し、相場をにぎわしているのは周知の通りだ。ＨＦＴは最速でマイクロ秒（100万分の１秒）単位で持ち高を回転させ、高速アルゴリズム取引の頂点に立つ。このモデルは市場で何が起こり、需給環境がどう変化しているのかを瞬時に判別して、誰よりも早く反応することで収益機会を増やすのが基本だ。それだけに、人による修正が必要な通常のアルゴ・プログラムに比べると、ＡＩ組み込み型の利点は大きいと考えられる。

「米国勢を筆頭に、為替直物や各種先物でＨＦＴを手掛ける大口投資家のＡＩ活用はかなり進んでいる」。これが市場の共通認識だ。電源と適切な通信・メンテナンス環境が確保できれば24時間休まず正確に動き続けられる点で、アルゴとＡＩの親和性は極めて高い。ＨＦＴのような不眠不休型短期トレーディングのサポート役としてのＡＩ浸透は自然といえる。

ただ、やや長い目でみると課題も多い。外為市場のように参加者が多く様々な要因が複雑に絡み合うマーケットでは、政治家や金融・通貨当局者の発言、さらに国際商品市況などのどの部分が持続的な「テーマ」なのか、需給バランスはどうなるかといった予測は難しい。その時々の状況に応じた柔軟な考え方が必要だ。過去のデータにとらわれがちなＡＩにはまだ荷が重いだろう。

ディーリングで最終的に勝つには、どの戦略をとれば利益を最大化できるか、損失を最小限に収めるにはどうしたら良いかなどについてギリギリの決断を迫られる。上がるか下がるかの方向を当てただけでは用をなさない。例えばドルが上がりそうだと想定した時、どのぐらいの確率で当たるのか、どこまで上昇するのか。さらに直物でドルをどれだけの額を買うべきなのか、ドルのコール（買う権利）オプション購入を併用すべきなのか、株や金利関連商品と組み合わせるべきなのか。そのあたりの「機微」をＡＩに求めるのはまだ難しいだろう。

それでも、ＡＩが得意とする「市場でいま何が起きているかをより速くより正確に収集し、アウトプットする」経験を積み重ねることで活路は開けるはず――。関係者はそう考えている。膨大なパターンから戦術を選び出し組み合わせる「最適化」はＡＩの独壇場だ。あるヘッジファンドのマネジャーは「パターン分析だけではランダムな市場に対処できないが、市場に向き合い続ければＡＩなりに『ランダム』を理解するかもしれない」と期待を寄せる。

「餅は餅屋」という。利益の最大化などの課題解消はまだ遠いが、一時期のＡＩブームが落ち着いた足元では、ＡＩにどこまで実現させたいのか、ＡＩの得意分野を見いだし選別していく余裕が生まれているはずだ。大手システム開発会社や金融機関各社の研究は急ピッチで進行している。

【日経ＱＵＩＣＫニュース（ＮＱＮ ）　今　晶】

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