資産管理の世界では、定量的なファンドが長年にわたって人工知能の最大のユーザーでした。しかし、生成型 AI の出現により、クオンツよりも伝統的なファンダメンタルズ主導の資産運用会社が有利になる可能性があります。
これは、アジアのクオンツファンドマネージャーやデータプロバイダー数社が表明した懸念だ。 ディグフィン.
あるクオンツ管理者は「金融分野でのAI応用はまだ稀だ」と語った。 「データサイエンティストはそれを資本市場に適用していません。しかし、これらのツールが株式取引に使用されれば状況は一変するでしょう。新たな勝者と敗者が生まれるだろう。」
クオンツとは何ですか?
クオンツは、巨大なコンピューティング能力と、投資戦略をモデル化するカスタマイズされたソフトウェア プログラムに基づいて株式を売買します。クオンツの台頭は、数十年にわたる金利の低下とパッシブ投資の台頭と一致しており、この 2 つの傾向により、人間による積極的な株式ピッキングはますます競争力の低いビジネスとなっています。
アルゴリズム的または体系的にプログラムされた取引の使用は、特定の戦略または「要因」（金利や市場のボラティリティなど）を追求する単一戦略マネージャーのプラットフォームを運営する企業による「体系的投資」産業を生み出しました。
このような投資家は株主になることには興味がなく、ロング/ショート、市場中立、統計的裁定取引、イベント主導などの戦略を推進するために株を素早く売買することだけに興味があります。高頻度取引の世界と重複する部分があり、共通点は純粋に数値的な観点から概念化され推進される取引です。
AI の古参者
これらのアイデアは新しいものではありませんが、コンピューティング能力とビッグデータセットの利用が過去 20 年間にわたってクオンツの台頭を促進してきました。過去 10 年間にわたり、クオンツは機械学習やニューラル ネットワークの使用などの新しい AI 技術を早期に採用してきました。彼らは、ソーシャルメディアフィードからのセンチメント分析などの代替データを貪欲に消費するようになりました。
クオンツ投資家にとっての最大の問題は「説明可能性」であり、これはクオンツの「ブラックボックス」に遡るAIの最近の用語である。 1998 年のロング・ターム・キャピタル・マネジメント社の破綻は、特にクオンツが一般的にレバレッジを利かせていることから、このリスクを典型的に示しています。
しかしそれ以来、シタデル、DEショー、マンAHL、ミレニアム・マネジメント、ルネッサンス・テクノロジーズ、ツー・シグマなどのクオンツショップがウォール街で最大かつ最も影響力のあるバイサイド企業となった。彼らの成功は、ブラックロックやフィデリティなどの伝統的なファンド会社が独自のクオンツ戦略を立ち上げるきっかけとなった。
彼らはまた、流動性、低レイテンシの取引インフラストラクチャ、およびヘッジ手段（現地市場指数を追跡するETFや先物契約など）を見つけることができる米国以外の市場でも事業を行っています。日本はアジア太平洋地域で最大の市場でしたが、現在ではインドも主要な舞台となっています。 （最近の韓国の空売り禁止と政府の中国への介入の増大が証明しているように、アジアにおける問題の一つは規制の気まぐれである。）
したがって、クオンツ・ファンドは影響力のある頂点捕食者であるだけでなく、新しいデジタル技術導入の最前線にも立っています。
GenAIを入力してください
そのため、AI の新たな発展はクオンツにとってパズルのようなものになります。
もちろん、これらの企業は、事前にトレーニングされた生成トランスフォーマーによって可能になる大規模言語モデル (LLM) を最大限に使用することになります。
クオンツにとっての聖杯は、LLM を予測ツールに変えることです。人間はコンピュータ仲間と対話して、時系列やその他のデータセット全体のパターンを検出します。実際、クオンツはすでにこれを行っています。LLM がプロセスをより直観的にし、非テキスト データをより適切に統合し、開発者がモデルをより迅速に構築できるようにする必要があるだけです。
クオンツショップは、規制報告書の書き方の学習、収益報告書の解釈、提案資料の精査など、より日常的な目的でも genAI を使用する予定です。顧客のオンボーディングやその他のバックオフィス機能をさらに自動化できます。
しかし、クオンツショップがこうしたことを行うのは何ら不思議なことではありません。なぜなら、それは他の誰もが genAI を使用するのと同じことだからです。
誰もがやっている
違いは、予測投資モデルと実行アルゴリズムの開発にあります。それがクオンツを特別なものにしているが、初期の兆候は、genAI によって従来の資産運用会社もこれらのことを実行できるようになるということを示唆している。プライベート・エクイティ・ファンドのマネージャーも同様です。自動化されていないことで悪名高いビジネスであり、LLM を使用して、より体系的でデータに基づいた投資決定を行うことができます。
資産運用会社は皆、LLM とそのでっちあげの傾向に関する疑問に直面するでしょう。 OpenAI の ChatGPT のような製品は究極のブラックボックスです。クオンツファンドは戦略を予測するために AI に依存していますが、これらは依然として、トレードアイデアの影響を理解する資格のある専門家によって運営されています。 genAI ツールの場合はそうではありません。
迅速なエンジニアリングは、LLM に質問して、意思決定に至るまでのプロセスや要因とソースを把握することで透明性を提供し、付加価値を高めることができます。理論的には、いつか LLM が人間よりも透明性が高く、説明責任を果たすようになる可能性があります。
投資を機械に引き渡すというアイデアは良い見出しになりますが、クオンツはより具体的な方法で LLM を使用する可能性があります。
たとえば、取引の真の摩擦コストを特定するためのツールが必要になります。これには、マイクロ市場構造の詳細な調査が必要です。トレーダーのパフォーマンスを評価するための典型的な指標は「実装不足」と呼ばれ、特定の取引の予算をどの程度忠実に守っているかを把握します。企業は一日の中で流動性が熟す瞬間や、手札を公開せずに取引できる瞬間を探すため、こうしたアルゴはすでにより洗練されている。
これは、クオンツの使命の中核である市場シグナルを見つけることです。クオンツショップはgenAIを利用して、取引を実行する最適な時間と会場を予測するより良い方法を開発する可能性が高い。
これはまだ非常に便利ですが、誰かが車のキーをターミネーターに渡すようなものではありません。また、アジア市場における最大のハードルであるヘッジ手段の欠如と、それに続く契約が利用可能な場合のヘッジコストの高さもAIは克服できていない。
さらに重要なことは、これはクオンツに特有のものではないということです。大手の伝統的なバイサイドも、社内で設計されたかセルサイドブローカーによって設計されたかに関係なく、これらの執行アルゴリズムを使用します。
クオンツにとって存続に関わる問題は、genAI ツールによってファンダメンタルズ資産運用会社がより簡単にできることの多くを利用できるようになったときに、どのようにして優位性を維持するかということです。クオンツショップが脚光を浴びることを避けているのは、自社の AI モデルと実行アルゴリズムを秘密のソースと見なしているためでもある。 genAIはこれらを商品に変えることができるだろうか？貴社のプロンプトエンジニアリングはどの程度差別化されていますか?
あるクオンツは次のように述べています。「AI は何年もの間、私たちのツールセットの一部でした。 GenAI は障壁を取り除くわけではありませんが、データの集約と分析をより効率的に行うことで、ファンダメンタルズアクティブマネージャーにさらなる利益をもたらすでしょう。それらの企業が収益の原動力を理解すれば、彼らは私たちの競争相手になります。」
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- 情報源： https://www.digfingroup.com/genai-quants/
