集団化する⼈工知能 鈴⽊教授による解説シリーズ ⑦〜ブルーオーシャンAI戦略〜

お伝えしたいポイント

2018年7月3日• AI流「⼈の⾏く裏に道あり花の⼭」• オートエンコーダによる異常検知• ナイトメアアノマリー再び• ナイトメアアノマリーによる投資収益• ブルーオーシャンに浮かぶ花の⼭＜AI流「⼈の⾏く裏に道あり花の⼭」＞
集合知の教えでは独⽴な考え⽅が集まると全しょう。例えるなら、部屋の隅にお⾦が落ちている体として賢くなりますが、⼈間⼼理は⼈真似した状態です。誰が拾うかはスピード勝負です。このがる癖があるため独⽴よりも同調を好み、バブル勝負に参加できるプレーヤーが多いほど、いわばのような「集合愚」になりがちです。そこで有名なレッドオーシャンな熾烈な競争となります。

投資格言「⼈の⾏く裏に道あり花の⼭」のように、 そこで今回は、⼈間よりも複雑なパターンを学習
⼤衆の裏を突く戦略を前回のMarket Letter

できるAI技術を用いることで、⼈間には気がつき※ でご紹介しました。その際に用いたAI技術はにくい異常を検知する⽅法をご紹介します。これ「異常検知」でした。

もまた「⼈の⾏く裏に道あり花の⼭」であり、⼈⼼しかし前回の異常検知は、直近の株価変動かを持たないAIを用いて競争が少ないブルーオーらの外れを観るだけなので非常に簡単です。ナイシャン（花の⼭）を目指します。題して「ブルートメアアノマリーの概念さえ把握すれば、われわれオーシャンAI戦略」と命名します。

⼈間の直感でもある程度は異常を検知できるで※第6回「ナイトメア★アノマリーを狙え」

巣

http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180601_1.html

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＜オートエンコーダによる異常検知＞
AIが⼈間に勝る⻑所の１つとして⼤量処理が可

ネクションの太さを調節します。つまり一期先予測能な点が挙げられます。そこで⼤量の株式銘柄を⾏います。予測値は過去の変動パターンを模の関係性を同時に学習する⽅法論として「ニュー擬したものなので、今の株価が予測値から外れるラルネットワーク」を導入します。その詳細は割愛

ほど過去の変動パターンと異なる、つまり異常とみしますが、左 (入⼒層) から過去の株価を入れなします。しかし⾦融市場においては、そもそも一ると、今の株価が右 (出⼒層) から出るようにコ期先予測が困難という致命的な問題があります。

出所：⼤和証券投資信託委託

そこで予測は諦め、今の株価を理論値に修正すまれる本質的な変動を抽出し、それだけを用いてることを考えます。⼤きな修正を要すならば異常元の株価を復元することで理論値を得ます。このであると判断します。この理論値を導くために情報圧縮および復元プロセスがノイズフィルターの「オートエンコーダ」を導入します。学習メカニズム

巣ように機能し、株価変動の本質と関係ない異常は先のニューラルネットワークと全く同じなのですが、 性を除去します。よって理論値と実測値を⽐較入⼒した株価情報をそのまま再現するようにコネすることで、異常の有無を確認できます。このアルクションの太さを調整します。特に中間層で株価ゴリズムは⼈間の発想と異なるため、裏道を通っ情報を圧縮し、出⼒層で復元するプロセスが重てブルーオーシャン（花の⼭）にたどりつけると期要です。情報圧縮によって複数の株価銘柄に含待します。

※1ページ目の「当資料のお取り扱いにおけるご注意」をよくお読みください。

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＜ナイトメアアノマリー再び＞
前回のMarket Letterでは、特に夜間に異常変動 (ナイトメア)」の直後が、最も反転する傾向な下落が起これば翌日の株価は反転しやすい傾にあります。反転確率は50％を超えており、特に向（ナイトメア・アノマリー）をご紹介しました。今日本市場において顕著です。反転傾向が明確

回は異常検知の⽅法をオートエンコーダに切り替

な順番は、(D)夜間＆下落→(C)夜間＆上昇

えて、前回と同様に2000年〜2007年の株価→(B)昼間＆下落→(A)昼間＆上昇となっていデータ(日米合わせて約1000銘柄)を分析しまます。前回の考察のように、夜間(市場閉場中)した。異常変動として、(A)昼間※の上昇変動、であることが投資家らをパニックさせる主要因であ(B)昼間の下落変動、(C)夜間※の上昇変動、り、さらに下落という恐怖がパニックを増幅すると(D)夜間の下落変動の4タイプに分類し、オート考えられます。例えばビジネスマンは勤務中に株エンコーダ学習時における復元誤差の規模σをを売買できませんので、恐怖で勤務が疎かになら基準に異常変動を判定しました。

ぬよう適正価格より不利な価格であっても⼿仕結果は次のとおりです。やはり「(D)夜間の下落舞い売りを優先する場合もあるでしょう。

※昼間の価格変化 ： 始値から終値の価格変化※夜間の価格変化 ： 終値から始値の価格変化

巣

出所：茨城⼤学※1ページ目の「当資料のお取り扱いにおけるご注意」をよくお読みください。

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＜ナイトメアアノマリーによる投資収益＞
このように適正価格を超えて株価が変動するのななってしまうので、直近10年 (2008年〜2017ら、その修正を狙った逆張り投資が機能するで年) に変更して投資シミュレーションを実施します。

しょう。そこで投資シミュレーションを実施します。

結果は以下のとおりです。いずれも良好のパ(D)ならば始値で買い、当日終値で⼿仕舞しまフォーマンスを得ています！

す。(C)ならば始値で空売り、当日終値で⼿仕異常性の判断には3σが良い印象です。σに対す舞します。どの銘柄も異常でなければ、その日はる倍率を⼤きくすると判断が慎重になりますが、投資しません。逆に複数の銘柄で異常を検知す投資チャンスが減ってしまいます。逆に倍率を小されば、⼿持ちの資産を等配分して投資します。なくすると投資チャンスは増えますが、信頼性が低お単利運用かつ⼿数料は考慮しません。

下します。

前述の分析と同じ時期だと一種のカンニングに

出所：茨城⼤学

巣※1ページ目の「当資料のお取り扱いにおけるご注意」をよくお読みください。

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＜ブルーオーシャンに浮かぶ花の⼭＞
さて今回の本題は、ブルーオーシャン戦略です。

⽅法によって新しく検知できた異常を⾚⾊で示し本当にオートエンコーダを用いると意外な異常にました。

気づけるのでしょうか？先の投資期間 (2008年

上段と下段の模様がほぼ同一であることから、今〜2017年) において、前回と今回の⽅法で異回のオートエンコーダで検知した異常は新しいも常検知されたタイミングを⽐較してみましょう。のばかりであることが分かります※2 。このようにオー前回の⽅法が有利になるように、異常検知の基トエンコーダのようなAI技術を駆使することで、⼈準を甘くして1σにしました※1 。一⽅、今回の⽅間には気付きにくい裏道を⾒つけ、花の⼭を独り法は基準を厳しくして3σとします。そして今回の占めできるかもしれませんね。

※1: 1σについては前回のMarket Letterをご覧ください。
※2: ⽐較結果は日本市場の事例ですが、米国市場も同様の結果が得られました。

出所：茨城⼤学※1ページ目の「当資料のお取り扱いにおけるご注意」をよくお読みください。

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出所：茨城⼤学【鈴木教授 プロフィール】
鈴木智也（すずきともや）
新潟県新潟市生まれ．IFTA国際検定テクニカルアナリスト(MFTA)．平成17年東京理科大学大学院理学研究科物理学専攻博士課程修了．理学博士．同年東京電機大学
工学部電子工学科助手，平成18年より同志社大学工学部情報システムデザイン学科専任講師，平成21年より茨城大学工学部知能システム工学科准教授を経て，平成28年より同大学教授，さらに平成29年より大和証券投資信託委託(株)クウォンツ運用部特任主席研究員を兼務．平成30年より茨城大学大学院理工学研究科機械システム工学専攻長および領域長．研究分野は，時系列解析，テキスト解析，機械学習，人工知能，金融工学など実践的なデータサイエンスに従事．電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，日本テクニカルアナリスト協会，日本証券アナリスト協会各会員.

【Market Letter 鈴⽊教授による解説シリーズ バックナンバー】
第1回 AI運用に挑む巣
http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20171207_1.html

第2回 集団化する⼈工知能

http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180125_1.html

第3回「２年目のジンクス」を集合知AIで緩和 http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180301_1.html
第4回 時系列データの⾒えない法則をつかむ http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180409_1.html
第5回 愚かな⼈間⼼理・カモにするAI

http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180501_2.html

第6回 ナイトメア★アノマリーを狙え

http://www.daiwa-am.co.jp/market/html_ml/ML20180601_1.html※1ページ目の「当資料のお取り扱いにおけるご注意」をよくお読みください。

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