「人工知能」と「無責任なアナリスト」株価予測はどちらが信用できる？＝吉田繁治

人工知能による未来予測は、過去と現在のルールが同じ場合に上手く機能します。しかし金融の世界には、「将棋で突然、桂馬が前に進み出す」ようなルール変更がつきものです。（『ビジネス知識源プレミアム』吉田繁治）

※本記事は有料メルマガ『ビジネス知識源プレミアム』2017年8月27日号の一部抜粋です。興味を持たれた方は、ぜひこの機会にバックナンバー含め今月すべて無料のお試し購読をどうぞ。

人間にもAIにも、明日の日経平均株価を予想することはできない

人工知能による金融商品の価格予想は原理的に不可能

AIによるディープラーニングでは、金融商品の価格とそれを左右する多くの要素との関係を「多変量解析」プログラムによって分析しますが、これらはあくまで「過去の関係」です。

多変量解析は、「1カ月後の予想価格＝a×（要素1）＋b×（要素2）＋c×要素3＋d×（要素4）＋e（要素4）＋f×（要素5）＋・・・」という構造をもっています。このa,b,c,d,e,f・・・がそれぞれの要素の「重み」を決めるパラメータ（変数）です。要素は、その価格に関係する「金融・経済のファンダメンタルズ（基礎指標）」でしょう。

AIは、過去の価格と「パラメータ×要素の関係」を、過去のデータを学習することによって、傾向の平均値予測になる最小二乗法で決定します。それを将来に延長するのです。この最小二乗の計算は、要素数で数万になることも多い。

この方法を経済に応用するとき、「フレーム問題（枠組み問題）」と言われる根本的な問題があります。

将棋や碁のように、過去と現在のルールが同じときは、フレーム（ルール）が一定なので、多変量解析のパラメータと要素を決定できます。法則が変わらない自然科学の領域でも、AIは有効です。たとえば、新薬の開発は自然科学です。

しかし、売買の均衡により価格が決定される金融商品では「過去のルールと現在のルールが変わる」ことが問題となります。

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金融商品の売買では、常にルールが変わっていく

金融商品の売買では、将棋で言うと「あるとき突然、桂馬が前に進めるようになる」ようなルール変更が常に起こっています。自然科学で言えば「過去は効いた医薬品が効かなくなる」状態です。「人が通る道路が変わったのに、過去の道路の学習しかしていないAI車」でも同じです。

このため、過去のルールに適合させた多変量解析は、金融商品の未来には延長できない。

たとえば日本の株価、特に日経平均株価やTOPIXの価格を決めているのは、海外ヘッジファンドによる売買（2008年以降、東証売買の60～70％を占める）ですが、彼らの動向を予想することはできません。

日本株を最も大きく変化させている要素は何か？

ヘッジファンドが週間で2000～3000億円以上買い越すときは、それが最も大きな要素となって、ファンダメンタルズがどうであれ日経平均株価は大きく上がります。売り越すときは下がるのです。

わが国の株価を予想する上では、「6000～8000本の英米ヘッジファンド（元本資金350兆円）が日本株をいくら買うか、あるは売るか？」を考慮しなければならない。これがない限り、その株価予想は無効です。

では、ヘッジファンドが「今月、日本株をいくら買うか、あるいは売るか？」を予想するための根拠となる数値はあるでしょうか。

8000本のヘッジファンドそれぞれが、当然に発表せず、ほぼ3カ月単位で買いのルール・売りのルール（つまりフレーム）を変えているのですから、その売買は予想不可能です。

少数の大手ファンドが、投資資金を募るために、ときどき（不規則に）行っているマスコミ向けの方針発表も、実際の売買とは違うことが多い。

彼らにとっては「裏をかく」ことが目的であることも多いからです。投機の世界は、太古の昔から海千山千であり、魑魅魍魎が跋扈しています。

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