将棋や囲碁の世界でプロを撃破する人工知能(AI)が、株式市場でも存在感を見せ始めた。株価指数の騰落予想における的中率は現在7割近くとなっており、将来的には8割まで確率を上げることが可能、とAIモデルを研究するストラテジストは言う。

  三菱UFJモルガン・スタンレー証券の瀬之口潤輔シニアストラテジスト(49)は、AIを使って日経平均株価の水準を予測している。月次データを基に分析し、毎月10日を基準日に高安を調べると、2012年4月からことし2月までのトータル的中率は68%だった。

  「モデルツリー」と呼ばれるAIの分析手法は、過去数年間の市場データパターンからいくつかの局面を作成、局面ごとに重要な経済指標を選び、株価を予測する。最適なサンプル期間と経済指標を毎回選び直すため、市場に変化が起きた場合でも柔軟に対応できる点が特徴だ。

  瀬之口氏は的中率について、「上がるか下がるかなので50%が基準になり、そこからどれだけ高められるか。今まで出てきたモデルは57-58%で、今回70%近くまで持ってきたのは飛躍的な進歩」と話す。精度の向上に関しては、「人工知能の動きがちょうど株価の動きに合っている」とみている。

  同氏が使うデータは、米国の供給管理協会(ISM)製造業景況指数や日本の景気ウオッチャー調査など国内外の経済指標、市場価格など92種類。200種類のモデルの中で最も当たったルールを採用し、モデルを毎月選び直す作業もAIが行う。全モデルの過去48カ月(4年)のバックテストを行い、最も結果の良いもので49カ月目を予想、49カ月目終了時にまた一から選定し直すを繰り返す。こうした過程で、「ルールが1年に1回か2回大きく変わる。それがマーケットの構造変化」と瀬之口氏は言い、直近では15年1月に大きな変化があった。

  同氏によると、人工知能を用いた分析ではニューラルネットやサポート・ベクター・マシン(SVM)、遺伝的アルゴリズムなどの手法もあるが、これらは計算過程がブラックボックスで、乱数を発生させる欠点がある。その点、「モデルツリー」は結果の解釈が容易であると同時に乱数が発生せず、モデルが安定する特徴を持つ。

将棋「電王戦」は10勝5敗、囲碁は初のAI勝利

  慶応義塾大学理工学部で機械学習を専門とする櫻井彰人教授は、経済専門家による国内総生産(GDP)統計の予測的中率は50%とされ、ほとんど当たっていないと指摘する。7割に迫る瀬之口モデルの的中率は、「株価や為替など参加者が非常に多く、公平と考えられるマーケットの予測としてはそう簡単に得られない値。かなり高いと言わざるを得ない」と評価。データ使用期間の変更や良質なデータ抽出力の高さが成功の背景にあるとみる。

  櫻井教授はAIの現状について、「カバーしている範囲が広く、使われている技術もさまざま。よく使える場所とそうでない場所がある」と説明。ルールが明確で、ランダム性のないゲームの世界は人工知能が強い分野であり、「オセロやチェス、将棋まで人間に伍(ご)するようになり、最近は囲碁も人間と同じまでになるのではないかというところまできた」と言う。

  一方、経済予測は「どんどん変わっていく世界。ゆっくり変わることもあれば、一気に変わることもある」とし、起こっている事象の裏側にあるメカニズムも認識する必要があり、それが継続、変化したかどうかも予測しなければならない難しさがあると述べた。

  日本将棋連盟とドワンゴの共催でプロ棋士とAIが対局する電王戦は過去4回開かれ、通算成績はコンピューター10勝、プロ5勝、引き分け1。AIの勝率は6割2分5厘となっている。囲碁では米グーグルがことし1月、同社開発のコンピュータープログラム「AlphaGO(アルファ碁)」と過去3度欧州チャンピオンとなった中国人プロ棋士が昨年10月に対局し、アルファ碁が5戦全勝、初めてAIがプロに勝利したと発表した。

確率向上はコンピューターの容量次第

  瀬之口氏によると、株式市場では高頻度取引(HFT)や商品投資顧問(CTA)などの超短期取引でAIが使われている。ある銘柄の0.1秒後を予想する際、数秒前のティックデータや板情報のパターンなどを調べ、「こういう板情報なら0.1秒後はこうなる、というような使い方は結構盛んにされている」が、1カ月先などの分析は精度が低く、「ほとんど実用には用いられていない」と言う。

  自身が開発したモデルの実績を携え、瀬之口氏はこれまでおよそ40社の機関投資家を訪問した。今までの手法では正確な予想ができなかったことで、「過去のパターンから人工知能が予想すれば、精度が上がると感じている人が多い。人工知能のプログラムを見せてほしい、一緒にやりたいというリクエストも多かった」と明かす。

  もっとも、AIによる予想は計算量が多く、コンピューターの能力に左右されるため、現時点では取り込むデータに限界がある。「良いモデルを選ぶことはできているが、それを選ぶまでに1、2カ月かかり、その間負けてしまう。良いモデルが選ばれたら、しばらく当たりだす」と同氏。コンピューターの容量拡大などで改善が図られれば、前月比の高安を的中させる確率は「80%近くまで上がる可能性が十分ある」としている。

  瀬之口氏は、外資系証券の銀行アナリストを経て日本銀行に入行、11年に三菱モルガン証に入った。金融業界の分析を担当する傍ら大学関係者とも協力し、株価予想モデルの開発を一貫して続けている。従来的な回帰・統計分析に限界を感じ、AIを使って予測精度を向上させる研究を重ねており、13年には筑波大学で人工知能の博士号も取得した。現在は、静岡県立大学で金融政策論と国際金融論を教える。