日経ＱＵＩＣＫニュース＝今晶、菊池亜矢

感情を持たない機械ならではの判断に、運用パフォーマンス改善のヒントがあるかもしれない。

世界的な低金利の環境のもとで、株式や債券など伝統的な運用資産とは異なる「オルタナティブ（代替）投資」が広がっている。しかし、多くは利回りを求めるあまり、市場規模が小さく信用リスクは高い社債や証券化商品に流れてしまいがちだ。半面、一部の投資家は伝統資産を中心とした取引「商品」を変えず、コンピューターや人工知能（ＡＩ）の積極活用など取引の「手法」を変え、成果を生み出している。

日本で創業した独立系ヘッジファンドで、資産総額が2000億円程度に達するＧＣＩアセット・マネジメントも、機械化に前向きなファンドの１つだ。コンピューター・プログラムを用いた「アルゴリズム取引」を取り入れ、人間ならちゅうちょしてしまいそうな戦略にも淡々と取り組んでリスク分散効果が出るようにしてきた。

■ブレグジット決定前に「ポンド売り」指示

どのような手法なのか。１つの好例が、英国が欧州連合（ＥＵ）離脱（ブレグジット）を国民投票で決めた2016年６月の動きだ。ブレグジットを含めた一定の政治リスクをプログラミングしていたアルゴの指示は「英ポンドを対円で売る」。国民投票前の金融・資本市場の雰囲気は「英国民の判断はほぼ間違いなくＥＵ残留だろう」で、人間ならポンド売りへの傾斜はまず不可能だったはずだ。一方、欧州株は買い持ちにした。英国民投票の後はポンド安と欧州株安が同時に進み欧州株の持ち高には逆風だったものの、ポンドの下げのほうがきつく、結局は収益拡大に貢献した。

2014～15年にかけて日欧など主要先進国の異次元緩和政策が進んだ際には、先物、現物を問わず国債を買い続けた。日本円の長期金利の指標である新発10年物国債利回りがゼロ％に近づき、人間なら相場の高値警戒感にひるみかねないところだったが、機械は気にしなかった。その後、日銀は16年１月にマイナス金利政策の導入を決めた。

コンピューターは過去のデータから短期と長期の相関性をそれぞれ分け、様々な組み合わせで瞬時に判断できる。16年５月以降はポンド安の長期化を見込んだが、株安は短命に終わるとして欧州株の買い持ち高は減らさないとの判断を示した。実際に英国の国民投票後、欧州株は間を置かずに値を戻し、結果的にポンド売り持ち高での利益を享受できたという。

■商品でなく手法がオルタナティブ

ＧＣＩアセットの山内英貴最高経営責任者（ＣＥＯ）は、機械併用のメリットについて「人間の常識に従って判断すれば得られなかった利益が実現でき、全体のパフォーマンスが改善する効果が期待できる」と強調する。そのうえでＡＩなど、人間による「定性判断」を介しないモデル運用をさらに強化していく可能性に触れた。

ヘッジファンドの取引モデルはもともと、先物やデリバティブ（金融派生商品）を組み合わせて相場の上昇・下落のどちらでも収益を確保できるよう練り込まれてきた。だが2008年のリーマン・ショックやその後のギリシャ危機などを経て、主要国では低金利と過剰流動性が常態化している。かつては「逆相関」になることが定石だった株式と債券の相場がしばしば同方向に動き、伝統的な資産ではリスク分散の効果をなかなか出せなくなっていた。対策の１つがオルタナティブ「商品」への傾斜であり、オルタナティブ「手法」だったわけだ。

ＡＩなど機械的なモデル運用は、大相場になっても冷静さを失わず、経験などに基づく思い込みにとらわれる人間心理との「逆相関」が起こりやすくなる。代替投資、もしくはヘッジ投資の新たな潮流としてのモデル運用の存在感は今後、一段と高まっていく公算が大きい。

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