証券経済研究第119号（2022.9）

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：
歴史的概略と経済学的考察
祝

要

迫

得

夫

旨

本論文の前半では，機械学習（machine learning）に代表される近年の人工知能関係のテクノロジーの発展が，資産運用業の最先端の動向に及ぼすについて議論する。株式市場の分析で伝統的に用いられてきたデータセットを用いた取引戦略の構築の過程における機械学習の役割に焦点をあて，経済学・ファイナンスの学術研究における「合理性」の概念と，人工知能による効率的な学習の間にあるギャップの重要性，及びそれがマーケットのあり方に与える潜在的影響について検討する。機械学習の応用が拡大することで，金融取引の自動化・高速化に加え，取引戦略の同質化がこれまで以上に加速することによって株式市場の構造変化がより頻繁になり，マーケットの内在的な不安定性が生み出される可能性を指摘する。論文の後半では，既存のアセット・プライシングの実証研究，特に1990
年代初めの Fama and French の以降のファクター・モデルの問題点に関して，
機械学習のテクニックを応用した最近の研究について議論する。既存のファク
ター・モデルの研究では，個別銘柄やポートフォリオの収益率の特性を，比較的少数の因子で説明できることを暗黙裡に仮定している。しかし，最近の機械学習を応用した研究では，スパース性と呼ばれるこのような性質が満たされていないことが指摘されている。
キーワード：機械学習，合理性（rationality），ルーカス批判，ファクター・モデ
ル，Factor Zoo

目
1 ．はじめに2 ．AI の技術革新とその資産運用業への応用の歴史
3 ．機械学習とファイナンス・経済学

次
4 ．機械学習的アプローチの資産価格モデルの実証
分析へのインプリケーション
5 ．おわりに65人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察

ビジネス・モデルである。

1 ．はじめにまた，いわゆるビッグ・データ（big data）の利用は，今日の AI を利用した資産運用のビ「Goldman Sachs はかつて500人いた株式ト

ジネス・モデルと切っても切り離せない関係にレーダーを 3 人に減らした。現在は9,000人のあり，その範囲は SNS のつぶやきや新聞記事

エンジニアを雇用しており，規制を専門とするを利用したテキスト・マイニング，小売店など

1

従業員も増えている。」という，2018年の報道の POS データ，記者会見の際の中央銀行総裁に 代 表 さ れ る よ う に， こ こ 数 年， 人 工 知 能の表情の分析，衛星写真による夜間光を利用し（AI）やアルゴリズム・トレーディングが人間た景気予測等々，実に多岐にわたる。資産運用のトレーダーを駆逐し，資産運用業の新時代がにおける，これらのいわゆるオルタナティブ・

始まったことを喧伝する記事やシンクタンクのデータ（alternative data）の利用は近年脚光

レポートを目にする機会が多い。しかし，新を浴びているが，その一つ一つについての踏み聞・雑誌の報道等で行われているこの種の議論

込んだ議論は技術的なものにならざるを得ず，は，事象面においても，アカデミックなテーマ

またどのようなデータを分析対象とするかはあ設定という視点からも，複数の本質的に異なる

くまで人間の判断となる。以下では主に筆者のテーマを区別せずにひとまとめにして扱ってい専門である株式取引に焦点を絞り，この分野でる。そこでまずは，以下で扱う問題の範囲を明用いられてきたスタンダードなデータセット，

確にすることから始めることにする。

より具体的には様々な頻度の過去の収益率デー

本論文で主なテーマとして扱うのは，人工知タ，金利変数と，配当・株価比，簿価・株価能による学習あるいは機械学習（machine learn-

比，株価・収益比（PER）等の会計関係の変数ing）と呼ばれる技術の発展が，資産運用業のを利用した，取引戦略の構築・将来予測に分析

最先端の動向に及ぼす影響である。これに対の焦点を絞る。

し，例えばアルゴリズム取引（algorithm trad-

本論文の構成は以下のようになっている。第ing）という用語は，機械学習と密接な関係が２ 節では，現在の「第 3 次 AI ブーム」以前のあることには間違いないが，高頻度取引（high-

人工知能関係の技術のファイナンスの研究と実

frequency trading）のような，比較的単純なト

務への応用について簡単に振り返る。第 ３ 節でレーディングをひたすら高速度によって実行すは，経済学・ファイナンスにおける合理性の概ることによって利潤を得ようとするような取引

念と機械学習における効率的な学習のプロセス

2

戦略も含んでいる 。以下では取引の自動化・を比較しながら，機械学習を金融取引戦略の構

高速化，取引戦略の同質化といった視点から高築に用いることのインプリケーションについて

頻度取引やファクター投資などにも言及する

議論する。第 4 節では，既存のアセット・プラ

が，議論の焦点は，取引戦略そのものの構築にイシングの実証研究，特に近年のファクター・

あたって機械学習を取り入れている取引戦略／モデルの問題点に関して，最近の機械学習の発

1 Bloomberg（2018）2 Lewis（2014）;祝迫（2017）66

証券経済研究第119号（2022.9）

展から得られた成果を応用した研究について議

一方，AI 技術の資産運用の実務への導入で論する。第 ５ 節は，論文全体のまとめである。

重要なのは，ジム・シモンズ Sim Simons（元数学者）のメダリオン・ファンド／ルネッサン2 ．AI の技術革新とその資産運用業への応用の歴史

ス・テクノロジーと，デビッド・ショウ David E.
Shaw（元コンピューター・サイエンス研究者）の D. E. Shaw & Co. である。これらのファン

技術進歩が社会経済に与える影響を考えるに

ドについては，かつては具体的な運用手法につあたって重要なのは，科学技術の発展が直線的

いてさほど情報が多くなく，またファンドの創なものではないという認識である。松尾豊によ業者達もインタビュー等で俗世の脚光を浴びる

れば3，これまでの AI に関する技術発展も例外ことを避ける行動をとってきた。しかし，少なではなく，重要なブレークスルーと停滞が繰り

くともシモンズとメダリオン／ルネッサンスの

4

返されている 。そのことを踏まえて松尾は，成功については，ザッカーマン Zuckerman の機械学習，特にディープラーニングと結び付け

ベストセラーによって，一般にもいろいろなこて議論されることの多い現在の人工知能に関すとが知られるようになった7。例えば，シモンる 関 心 の 盛 り 上 が り を，「 第 3 次 AI ブ ー ム 」

ズのファンドの成功の鍵となっている投資戦略と呼んでいる。

の開発に関わったのが，IBM の音声認識研究

したがって，マスコミでの報道や社会一般へ

グループ出身のエンジニアであること，またシのインパクトの大きさの違いはあるにせよ，

モンズ自身が，自らのファンドで高い収益率をAI に関する技術革新が学問としてのファイナ上げているのは，サンプルが多く取れるかなりンスや資産運用の実務に重要な影響を与えたの

短期の市場アノアマリーを，数量的・統計的にも，今回が初めてではない。例えば，ファイナ分析した売買に限られるといった認識を述べてンスにおける実証研究の発展と実務への影響のいることが分かっている。このように，第 3 次

拡大において重要な契機となった Campbell 達

AI ブームの実業界への本格的な波及に先駆けの大学院向けテキストは1997年に出版されていて，既に2000年代初頭には機械学習のテクニッ

5

るが ，その中の Nonlinearities in Financial Data

クがファイナンス／資産運用の実務に取り入れと題した章の一部では，既にニューラル・ネッ

られていた。したがって，次節以降で述べるこトワークの金融取引戦略の構築への応用が議論の分野での機械学習の限界とみなされている重さ れ て い る。 ま た， 同 章 の 執 筆 を 担 当 し た

要な幾つかの問題についても，かなり早い時点

Andrew Lo 教授は，同時期に統計的学習のテ

で関係者の間では認識されていたのである。

クニックのファイナンスへの応用に関する数多くの研究論文を発表している6。
3 松尾（2015）4 松尾（2015）5 Campbell, Lo, and MacKinlay（1997）6 Hutchinson, Lo, and Poggio（1994），Lo and MacKinlay（1990），Lo（1994），Lo, Mamaysky, and Wang（2000）などを参照
7 Zuckerman（2019）67

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察

クシーの配車予測，EC サイトでの商品のレコ

3 ．機械学習とファイナンス・経済学

メンデーションなど挙げて行けば切りがない。
これらの応用分野に共通するのは，データ数が豊富なことに加え，データの性質がかなり固定

3.1

機械学習の方法論に関する概観

本節では，主にファイナンス分野で利用する的であるか，少なくとも大きなデータ構造の変化はごく稀にしか起こらないという点である。
では，機械学習はどのようにして （.）
f を「学側の立場から，画像認識の例に基づいて機械学習」しているのだろうか？

習の方法論についてまとめることにする。筆者

議論するために，機械学習の発展のスピードとは AI や機械学習の専門家ではないので，当然成果が顕著に現れている例として良く取り上げのことながらテクノロジーの利用者の立場からられる，チェスや囲碁・将棋などの対戦型の見た，かなり雑駁なまとめになる。

ゲームについて考えよう。ゲーム理論の言葉でこの問題について多くの動物の画像の中からの「犬」を識別す

言えば，これらのボードゲームは二人プレイヤー

るという作業を考えよう。Xi をサンプル第 iの完 全 情 報のゲーム（two-player games with番目の画像データ，yi をその識別結果だとする

perfect information）である。このタイプのゲーと，この作業は以下のような式で表現すること

ムには，ツェルメロの定理（Zermeloʼs theorem）

ができる：と呼ばれる数学的結果が存在することがよく知yi ∈｛イヌ ，イヌ以外 ｝
yi=f（Xi）

られている。これは，「もしゲームが引き分けで終わることができないなら， 2 人のプレイ
ヤーのうちどちらかが必ず勝つ戦略を持つ」としたがって機械学習の問題は，どのようにしていう命題である8。この結果は，ゲーム理論に最も効率的な （.）
f を導出するかという問題としおける「 後ろ向き帰 納法 backward induction」て記述される。

やナッシュ均衡の考え方の基礎になるものであ

近年，画像認識のような応用において機械学習の利用が大きく発展した背景には，利用可能

り，その場合の （.）
f は純粋に論理的な帰結として求められている。

なデータ数が大きく増加したこと（いわゆる一方，機械学習の方法論は，上記のような純

ビッグ・データの利用）や，コンピューターの粋に論理的なアプローチとは根本的に異なって処理能力の急激な上昇などに加え，深層学習いる。DeepBlue（チェス）も AlphaGo（囲碁）（deep learning）と呼ばれる，より効率的なアも基本的には統計的な学習を行っており，膨大ルゴリズムの開発・普及があった。実務での応な過去の対戦データに基づいて，特定のよく似用は多岐に渡り，画像認識やファイナンスの他た局面における最適な指手を統計的な意味で選にも，音声認識，自動翻訳，自動運転，癌の検択している。さらに近年になると，コンピュー出による診断支援などの医療分野での応用，タターの中で仮想的な対戦を繰り返すことで膨大

8 Aumann（1989）

68

証券経済研究第119号（2022.9）

な情報を生産・蓄積し，学習の効率性を飛躍的は時間をかけて学習と修正を行う必要があり，に高めていると言われる。

そのことは潜在的に大規模な損失が発生する可これらの議論に関連して，二つの重要な論点

能性があることを意味する10。したがって，大を指摘しておきたい。第一に，ミュース John

きなショックに直面した際の新しい投資戦略のMuth の有名な論文以降，経済学・ファイナン

見直し・再構築は，AI による学習を取り入れスで用いられる「合理性」の概念は，経済全体ているか否かに関わらず，経済学の意味でのやマーケットの構造をかなり正確に把握してい「合理的」な行動というよりは，適応的期待・る経済主体が，論理的な手続きに基づいて価格

適応的学習行動（adaptive expectation/learning）

や需要・供給に関しての予想を行っていることの高度に進化したものとして捉えるべきであを意味している9。これに対しニューラル・ネッ

る。また，現実の金融市場のような断続的に大トワークや深層学習を利用した投資戦略の構築

小のショックが常に発生している環境では，長は，あくまで統計的な意味での最適予測を行っ期に渡って非常に安定的な最適投資戦略は存在ているのであって，Muth 的な強い意味でのしないと考えるべきである。

「合理的」な最適化行動とは本質的に異なって第二に，機械学習は，利用可能なすべての情いる。問題の設定が非常に明確で利用できるサ

報を満遍なく用いている訳ではなく，一部の鍵ンプル数が十分に多ければ，ナッシュ均衡のよとなる情報を重点的に利用して判断することがうな経済学的な意味で合理的な解と，プレイ可能である点に大きなメリットがある。画像識

ヤーの統計的な学習の結果として現れる解は，別の例で言えば，犬の鼻面が猫のそれより長く

多くの場合一致する。しかし現実の金融市場で前に突き出ている傾向にあること，猫の耳はは，完全に同一なマーケットの状況が繰り返し立って尖っているが犬は垂れている傾向にある

発生することはないので，経済学的な意味でのことなど，犬を特徴づける最も重要な比較的少強い合理性と整合的な価格マーケットで形成さ数の基準をデータから抽出し，それらの基準にれるかどうかは状況次第である。

基づいて猫を始めとする他の動物との区別をし一般論として，自動化された取引戦略は，緩ている。別の言い方をすると，画像ファイルにやかに発生する微小な変化には逐次的な学習・は，犬と他の動物を識別するのに必要な情報以修正で対応できる。しかし，2008年秋のリーマ

外の余分な情報（ノイズ）が非常に多いので，

ン・ショックとその後の世界金融危機，2020年

ノイズを上手く取り除くことができるか否かが春からのコロナ感染症の世界的な拡大，2022年

非常に重要になってくる。

に入ってからのロシアのウクライナ侵攻などとこれは機械学習の分野でスパース性 sparsity

いった，マーケットに与えるインパクトが非常と呼ばれる性質であり，高次元で複雑に見えるに大きいが，稀にしか起こらないイベントに直マーケットのデータも，スパース性を満たして面した場合，市場参加者がそれに対応する点にいれば，すなわち共通する特徴を持つ利潤機会

9 Muth（1961）10 ただし実際に稀な大きなショックが発生したときに，機械学習と人間のどちらが，新しいマーケット環境により迅速に効率的に対応できるかは，また別の問題である。

69

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察が繰り返し発生するような環境であれば，機械は，米国ではリーマン・ショックの前後だった

学習はその効力を存分に発揮できる。この点と言われており（Lewis 2014），日本もそれとは，機械学習を取り入れた取引戦略の先駆けであまり間をおかずに，2000年代末までには高頻ある，シモンズのメダリオン・ファンドのよう度取引が大きく拡大している12。今日では，注なヘッジファンドが高い収益率を上げているの文ベースでは主要な先進国市場のすべての取引が，サンプル数が十分に多いイントラデイリーの半数以上が，高頻度取引業者によるものであのような取引頻度においてであることと整合的るとされている13。

である。逆に，1992年の英ポンド危機の際の高頻度取引業者の一部は，他のファンドの注

ジョージ・ソロス George Soros や，サブプラ文を察知し，同様の注文をより高速に執行する

イム・バブルの逆売りで莫大な利益をあげたことで先回りして利潤をあげることができていジョン・ポールソン John Paulson のような，非たと言われる。その結果，高頻度取引業者ほど常に儲けは大きいが，一回限り，もしくは何十

高速ではないが，イントラデイリーでアルゴリ

年に一回というような利潤機会に賭けるような

ズム・トレーディングを行う，既存のクォンツ

投資戦略の構築には，機械学習は馴染まない。

quants に分類されるタイプの投資戦略の利潤

また月次・四半期といった経済予測で用いられを奪っていたとされる14。その意味で，2000年

る頻度のデータが，どの程度スパース性を満た

代末以降の高頻度取引の登場は，短期売買の市11

しているかは多分に実証的な問題である 。

機械学習と構造変化・ルーカス批判

3.2

前節の議論から，機械学習による投資戦略の場に大きな構造変化をもたらし，それ以前に確立されていたイントラデイリーのような比較的
高頻度の投資戦略を急速に陳腐化させたと言って良いだろう。

構築は，マーケットの構造変化がしばしば発生

一方で，高頻度取引の普及によって，非常にするような状況では，構造変化そのものを統計似通った自動化された取引戦略を採用する取引的にモデル化して予測できない限り，上手く機業者が増え，そのことがマーケットの不安定化

能しないことが容易に推測できる。

をもたらしているという議論が数多くあり15，
その例として真っ先に挙げられるのが，2010年

マーケットの構造変化としての高頻度

3.2.1

5 月 6 日のフラッシュ・クラッシュである。あ取引の登場とフラッシュ・クラッシュ

る米運用会社が出したダウ・ジョーンズ平均株

株式市場におけるそのような構造変化の典型

価指数先物への大口売り注文をきっかけとした的な例として，2000年代後半の高頻度取引の登先物価格の急落に，高速・高頻度取引（HFT）場がある。高頻度取引が急速に拡大し，それになどアルゴリズム取引が追随して下げ幅を大き特化して利潤を追求する業者が急速に増えたのくしたとされている。その結果，同一のダウ・

11 この点に関する経済学分野での最近の研究としては，例えば Giannone et al.（2021）を参照。
12 Lewis（2014），祝迫（2017）13 保坂（2014），大山他（2021）
14 Lewis（2014）15 例えば Stiglitz（2014）を参照

70

証券経済研究第119号（2022.9）

ジョーンズ平均が同日午後の数分間で 9 ％（約はその派生証券のマーケットで発生した混乱が1000ドル）下落し，取引時間中に過去最大の下あったとされる。これらのアセット・クラスで16げ幅を記録した 。

発生した損失によって，保有する他の資産を急一般にフラッシュ・クラッシュは取引の自動速に流動化させること（unwinding）を余儀な化・高速化と，高頻度取引業者というイントラ

くされた金融機関の取引により，ヘッジファン

デイリーの取引において大きなシェアを占める

ドのリターンを互いに結びつける，事前には観グループの中での取引戦略の同質化が，マー察されていなかった共通の変動要因が出現し，ケット全体に潜在的な不安定性をもたらした結

テールリスクを適切に説明・評価できない統計

果であると解釈されている。ただし，それがモデルへの過度の依存など他の要因も加わっ

マーケット全体のメルトダウンを引き起こすよて，ファクター投資モデルにおけるファクター

うな，致命的な不安定性であるかどうかは定か

同士の相関，およびファクターと資産価格の相ではない。一方，機械学習はフラッシュ・ク

関関係が急激に変化・不安定化した17。

ラッシュの原因には直接関係していない。しかつまりクォント・メルトダウンの背後には，し，金融取引における機械学習の今後の広がり

具体的なメカニズムは異なるが，取引の自動は，取引の自動化・高速化，そして取引戦略の化・高速化，取引戦略の同質化という，フラッ

同質化という，フラッシュ・クラッシュの背景

シュ・クラッシュと共通する要因がある。一方にあるマーケットを不安定化させる要因の更なで，クォント・メルトダウンによる市場の不安る拡大を引き起こす可能性がある。この点に関定化は，フラッシュ・クラッシュのように極端しては，3.2.3節で詳しく議論する。

な短期間ではないが，それでも 1 ～ 2 週間で終息したとされている。大きな損失が発生した投取引の自動化・高速化，取引戦略の同

3.2.2

質化とクォント・メルトダウン

資戦略は限定的であり，一般的な投資信託などへの影響はほとんどなかった一方で，高頻度取時期は前後するが，既存のアルゴリズム・ト

引の登場のケースと同じく，既存のアルゴリズ

レーディングが大きな損失を被ったとされる他

ム・トレーディング（の一部）に莫大な損失がの例として，2007年夏に発生した，クォント・発生した。したがってフラッシュ・クラッシュ

メルトダウン quant meltdown と呼ばれていると同じく，クォント・メルトダウンは株式市場

出来事がある。これは2007年 8 月 6 日の週に，に潜在的な不安定性をもたらしたが，それが翌直前の時期に大きな成功を収めていた，株式ロ

年のリーマン・ショックのような本格的な金融

ング・ショート（long-short equity）と呼ばれ危機に繋がることはなかった。

るタイプの投資戦略を採用していたヘッジファ
機械学習とルーカス批判

ンドの多くが，前例のない損失を出した出来事

3.2.3

を指す。その背景としては特定のアセット・ク

3.2.1節の高頻度取引とフラッシュ・クラッ

ラス，具体的には新種の不動産担保証券ないしシュ及び3.2.2節でのクォント・メルトダウン

16 Kirilenko et al.（2017），祝迫（2017）17 Khandani and Lo（2007）71

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察に関する議論では，金融取引の自動化・高速

ば，2000年代までのデータで非常に高い収益性化，取引戦略の同質化によって，株式市場の構を誇っていた Fama-French の 3 ファクター・

造変化がより頻発するようになり，内在的な不モデルのパフォーマンスが，2010年代以降，世安定性が生み出される可能性について指摘し界各国で低下し，特に簿価／株価比に基づいたた。これらの問題は，資産運用業における機械

バリュー株投資戦略のパフォ－マンスが著しく学習の利用の拡大によって，より深刻になる可低下したことは良く知られている19。そのよう能性があり，そのような議論のロジックは，古な 現 象の潜 在的な説明の一つとして，Fama-

くから経済学で議論されてきた，いわゆる「ルーFrench モデルがポピュラーになり過ぎたこと

18

カス批判 Lucas critique」と同じである 。
ルーカス批判の最も重要な応用例は，フィで混雑現象が起こり，利潤機会が蕩尽されてしまったという指摘がある。

リップス曲線として知られるインフレと失業

この種の議論を，より系統的に検証した分析（ないしは産出量ギャップ）の歴史的な負の相として McLean and Pontiff の研究がある20。あ関関係と，金融政策の運営に関わるものである学術論文が，特定の変数による統計的に有意る。中央銀行が，失業率を恒久的に低下させるなリターンの予測可能性に関する分析結果を報ことを期待してインフレ率を恒久的に上昇させ告しているものとしよう。その予測可能性がミ

ると，やがて民間のインフレ見通しが上昇し，スプライシングを反映しており，学術論文の発産出量や雇用に関する意思決定が変化してしま

表によって洗練された投資家がそのようなミスう。つまり過去データから推定されたモデルのプライシングについて学習し，それを取り入れパラメーターは，政策変更によって人々の行動

た取引戦略を用いるようになると，論文で分析が変化することで変わってしまう可能性があ対象となった予測変数と関連する超過リターン

り，そのようなモデルや分析方法に基づいて政は論文発表後に消滅するか，少なくとも大きく

策分析を行うことには根本的な問題があるので減衰すると考えられる。McLean and Pontiff は，避けるべきである，というのがルーカス批判のクロスセクションの株式リターンのパターンを骨子である。

予測に役立つことが学術論文で報告されている

ルーカス批判のロジックを投資戦略の問題に

97の予測変数について検討を行い，論文の分析あてはめると，次のようになる：過去のデータが行われた時点以降の out-of-sample のデー

で高い収益をあげている，ある投資戦略があっ

タ，ならびに論文出版後のデータに基づく予測たものとしよう。しかしその戦略が流行して多可 能 性 を 検 証 し て い る。 そ の 結 果，out-of-

くの市場参加者が同じような行動を取ると，つsample では26％，論文公表後では58％予測力

まりコピーキャットがマーケットに大量に現れが低下しており，彼らは後者の結果を，投資家

ると，それによって分析対象のデータの性質そが学術論文からミスプライシング／利潤機会にのものが変わってしまう可能性がある。例え

ついて学習していることの証拠だとしている。

18 Lucas（1976）
19 Fama and French（2020）;Cadamuro and Iwaisako（2022）
20 McLean and Pontiff（2016）72

証券経済研究第119号（2022.9）

機械学習の典型的な応用例である画像認識に類似した予測変数・データセットを使用してと，資産運用業における機械学習の応用を比較いるとすれば，あるファンドが過去のデータにした場合，前者では画像認識の結果に基づい基づいて投資戦略を変更する時には，ほぼ同じて，観察者が何らかのアクションをとったとしタイミングで他の不特定多数のファンドが同様ても，それによってデータそのものの性質が変な投資戦略の変更を行うと考えられる。その結化することはない（図表 1 ）。しかし，これが果，銘柄間の相関関係に大きな構造変化が起こ

EC サイトのプライシングや大規模テーマパー

り，過去のデータに基づいて構築された戦略はクの入場者数予測などの場合，分析対象として急速に有効性を失う。本論文で考察しているよ

いる顧客の行動が，観察者のとったアクション

うな，比較的限定されたデータ（過去の収益率によって変化する可能性がある。例えば，大規データ，金利変数，簿価・株価比等の会計関係

模テーマパークの入場者数予測がマスコミにの変数）を利用した機械学習のテクニックの利

よって大々的に報道されると，それによって訪用が今後マーケットで拡大して行くと，分析対れる曜日や時間を変更する人々が多数出てくる象としているデータ，すなわち各変数の平均・可能性がある（図表 2 ）21。

分散や共分散／相関などの変数間の関係性の構

資産取引における機械学習の応用が今後さらに進むと，市場参加者の学習はもっと急速なも造が，より頻繁に構造変化を起こすようになる
可能性が高い。

のになっていく。多くの市場参加者が似たよう

さらに極端な状況では，大きなショックに反な機械学習のテクニックを駆使しており，さら応した多数のファンドによる一方向の反応が，

図表 １

機械学習が想定する観察者によるデータの分析・予測とアクションの関係

21 このことが明確なのは，電気料金や高速料金におけるピークロード・プライシングの導入である。導入前のデータに基づいて利用時間による利用料金の差別化を行えば，当然利用者の行動パターンは変化する。例えば高速道路料金の深夜割引を導入
すれば，トラックなどの大型車の利用は深夜の時間帯へと大きくシフトする。ピークロード・プライシングの場合は，そもそも極端な混雑や遊休状態が発生するのを避け，時間帯による利用状況の平準化を図るために導入するので，そのような構造変化は政策目的にかなっている。

73

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察
図表 2

ルーカス批判：観察者によるアクションの関係がデータの性質に影響を与える場合

マーケットそのものの不安定化を引き起こす可る。そのようなマーケット環境下では，過去の能性さえある。その典型的な例が，多くの金融データを前提に導かれた最適な投資戦略は，投機関が同じリスク管理手法を用いていたため

資家がそれに基づいて実際のアクションを起こに，債券価格の下落がマーケット全般での損切した直後に，陳腐化・非効率化してしまうことりを引き起こし，結果としてさらなる債券価格になるだろう。

の 大 幅 な 下 落 を 引 き 起 こ し た2003年 の VaR
その他の問題ショックである。機械学習が幅広く浸透した

3.2.4

マーケットで発生する競争は，定まった対象・

投資・資産運用にはその他にも，通常の機械データに関して「人間 vs 機械学習」で優劣を学習の枠組みには必ずしも馴染まない，もしく競い合うのではなく，「人間＋機械学習」vsは想定されていない複雑さがある。第一に，経「人間＋機械学習」のゼロサム・ゲームにな

済学的には資産運用における最適化問題は，将74

証券経済研究第119号（2022.9）

来の資産から得られる効用の期待値の最大化でした。それとは別に，アセット・プライシングあり，それは将来の資産水準の期待値と変動のにおける既存の学術研究，特に株式収益率のク

大きさ，両方についての目的関数として表されロスセクションのパターンを，比較的少数の金る。しかも分析者は，事後的な資産価格の水準

融・会計関係の変数で説明しようとする，Fama-と変動の大きさについてのデータを得るだけでFrench の 3 ファクター・モデルに代表される

あって，直接，投資家の期待値や条件付き分散ファクター投資モデルの枠組みがどこまで有効について観察できるわけではない。したがっかという，非常に重要な問題が存在する。主にて，分析対象に関する正しい答えを常に得るこ

学術研究の文脈においてではあるが，この問題とができるわけではないという点において，画については Kozak et al.（2020），Nagel（2021）

像認識のように何が正解であるかについて明確などの最近の幾つかの研究が非常に重要な結果なデータを扱う問題にはない難しさがある。

を得ているので，本節ではその問題を取り上げ

また現実の投資や資産運用で目標とされるのる。

は，ほとんどの場合，複数の資産からなるポー

Fama-French の 3 ファクター・モデルや Car-

トフォリオのパフォーマンスであって，特定のhart（1997）の 4 ファクター・モデルのような，銘柄／資産のパフォーマンスではない。典型的

比較的少数のファクター変数でクロスセクショ

な 例 と し て は，Fama-French モ デ ル の HML

ンのパターンを記述できるという前提は，個別ファクターは，簿価・株価比の高い銘柄のポー

銘柄の資産収益率の特性を比較的少数の因子にトフォリオと低い銘柄のポートフォリオの収益帰着できるということ，つまりは株式収益率の率の差，つまり前者をロングして後者をショー

データがスパース性を満たすことを暗黙裡に仮トしたポジションに相当する。したがって投資定している。しかし，Fama and French 以降，運用で重要なのは，日経225や円ドルレートの非常にパフォーマンスの高いファクター，ある

３ か月後の値を予想するといった単純な作業でいはファクターの組み合わせに関する論文が多はなく，複数の資産の期待収益率と相関係数の数発表されている。Harvey et al.（2016）の整時間を通じた変化について有用な情報を得るこ

理 ／ メ タ 分 析 で は い わ ゆる 共 通 ファクターとであり，これはより複雑な作業になってくる。

（common factors）だけでも113個の，さらに個別銘柄に関する characteristics としては202個

4 ．機械学習的アプローチの資産価格モデルの実証分析へのイン
プリケーション

の例がとりあげられている。このようなクロス
セクションの説明に統計的に有意に役立つ変数の氾濫は，「factor zoo」と呼ばれる奇妙で居心
地の悪い状況を生み出している。既に数多くの

前節では，機械学習的なアプローチが（主に論文で，このようなあまりにも多数のファク

短期的な）予測に基づく投資戦略の構築におい

ター・モデルの「成功」が孕む問題点について，かなり明確な限界を持っていることを指摘て，重要な指摘が行われている22，23。

22 Cochrane（2011）;Harvey et al.（2016）;McLean and Pontiff（2016）;Feng et al.（2020）23 これは，既に医学分野で “most claimed research findings are false”（Ioannidis 2005）と指摘されていた減少と同じである。

75

人工知能に関する技術革新と資産運用業の将来：歴史的概略と経済学的考察

Kozak らによれば，株式市場のデータはス行列を推計するかという問題になる。このようパース性を満たしておらず，少数のファクターな視点からは，効率的な学習のあり方に関する変数を用いたモデルでは，クロスセクションの

機械学習の分析フレームワークが，既存のファ収益率のパターンを適切に要約することは難し

クター・モデルを含む資産価格モデル一般を，い。したがって，過去の収益率，会計情報や経包括的に分析・検討するツールを提供してくれ

済情報のデータを利用した分析では人間は AIている。

に 勝 て な く な っ て い る こ と に 加 え，Fama-

5 ．おわりにFrench のように，少数のファクターで複雑なクロスセクションの期待リターンのパターンを説明しようとするパラダイム自体，そもそも無理があったという示唆が行われている。

本論文では，現在，様々なビジネスの分野を席巻している機械学習の問題を中心に，AI がFama-French 以降のファクター・モデルの投資・資産運用業で果たす役割について議論をパラダイムでは，個別銘柄を幾つかの性質／特行い，まず論文の前半では，主に投資戦略にお性（characteristics），典型的には企業サイズ，

ける予測の問題に焦点を絞って検討を行った。

簿価 / 株価比，事前に推計されたマーケット・

AI が顕著な成功を収めている画像認識等へのベータ等によってソートし，それに基づいてグ応用と異なり，構造変化の多さや，学習によるループ分けしたポートフォリオのデータを用い

観察者＝投資家の投資戦略の変更そのものがて資産価格モデルを推計する。実務では，次のマーケットの構造に影響を与えてしまう可能性

ステップとして，推計されたパラメーターを用――いわゆるルーカス批判があてはまる環境――

いて（しばしばショート・ポジションを含む）などの点において，この分野における AI・機取引ポートフォリオを構築する訳だが，そのよ械学習の単純な応用には限界があることを示唆うにして構築されたポートフォリオのパフォーした。

マンスが，完全な等比重ポートフォリオのよう論文の後半では，1990年代初頭の Fama-French

な，より単純なポートフォリオと比較して，必モデル以降，30年近くに渡って学術研究・実務ずしも高いとは言えないことが良く知られていの両面で大きな影響力を持ってきた，ファク

る24。これは古くからある，パラメーターの不ター・モデルの問題点――ないしは「過剰な成確実性が存在する下での期待収益率・共分散行功」の内包する陥穽――の原因に関する，機械列の推計と，ポートフォリオ最適化に関する研学習の視点から見た最近の研究の発展について

25

究と深く関連している 。つまりパラメーター検討を行った。金融市場のデータは元々ノイズの不確実性が大きな問題になるということは，が多いことに加え，特に1990年代以降，金融・収益率のデータに多くのノイズが存在するとい経済関連のデータの利用が飛躍的に容易になっうことであり，したがって，どうやってノイズたことによって，潜在的にリターンの予測に役を削減して，効率的に条件付きの平均と共分散立つと考えられる変数があまりにも多くなって

24 Garlappi et al.（2007）25 Ledoit and Wolf（2004），Brandt et al.（2009），DeMiguel et al.（2009）76

証券経済研究第119号（2022.9）

しまったことが，話を複雑なものにしている。

articles/2018-04-30/goldman-trading-desk-

このような問題の検証においては，機械学習的

that-once-had-500-people-is-down-to-three）

アプローチによる包括的検証は非常に有効であCampbell, J.Y., Lo, A.W., and MacKinlay, A.C.（1997）

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