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ヘッジファンドの期待は眉唾もの、機械学習は革命的から程遠い

190億ドル(約2兆円)規模の英ヘッジファンド、マンAHLで技術革新を推進するアンソニー・レドフォード氏は、同僚とともに3年間苦労して機械学習のモデルを作った。大量のデータの中から新しいアイデアを見つけるという、人間にはなかなかできない作業をさせるためだ。

  しかし同氏ですら、人工知能(AI)の一種である機械学習がヘッジファンドを一夜にして変えるとの話には当惑している。機械学習をめぐる話の多くは、同氏には誇大広告としか思えない。機械学習のテクノロジーは確かに前世代よりも進んでいるが、革命的とは言いがたい。

  「これは本物の科学ではあるが、吹聴されているようなものではない」と、数学の博士号を持つ同氏は言う。「言われていることの一部は実はマーケティングであり、その点がやや気がかりだ」と話した。

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www.ahl.com

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  8年にわたる成績低迷に悩むヘッジファンド業界は、機械学習という技術に救いを期待する。しかし現実はそううまく行かない。大量のデータを分析することで自律的に学習し、投資のアイデアを生み出していくシステムを完成させるには長い時間と十分な資金が必要だ。またアルゴリズムは結局期待を裏切ることが多いため、失敗に耐えられる体力がなければならない。

  クオンツ運用の草分けトゥー・シグマ・インベストメンツの共同創業者、デービッド・シーゲル氏は9月のブルームバーグのイベントで、「現時点の技術で可能なことについて、非現実的な期待が生まれているのではないかと心配だ」と語った。コンピューターサイエンスで博士号を持つ同氏は、多くの分野で人工知能のパフォーマンスに感嘆しているが、「機械学習システムは簡単に、しかも自信を持って間違いを犯し得る」と述べた。

原題:Hedge Funds Beware: Most Machine Learning Talk Is Really ‘Hokum’(抜粋)

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