株式やその他の金融商品の取引に人工知能を使用することの利点と危険性を検討する時期が来ている。
Pawan Jain
Asia Times
May 19, 2023
ChatGPTのような人工知能を搭載したツールは、人間が行う仕事の効率、効果、スピードに革命を起こす可能性を秘めている。
これは、金融市場だけでなく、医療や製造業など、私たちの生活のほとんどすべての場面で言えることである。
私は14年間、金融市場やアルゴリズム取引について研究してきた。AIは多くの利点をもたらす一方で、金融市場におけるこうした技術の活用が進むにつれて、潜在的な危険性も指摘されている。コンピュータやAIを導入することで取引を高速化しようとしたウォール街の過去の取り組みを見ると、意思決定にAIを使うことの意味について重要な教訓を得ることができる。
ブラックマンデーに拍車をかけたプログラム取引
1980年代初頭、テクノロジーの進化とデリバティブなどの金融技術革新に後押しされ、機関投資家はコンピュータ・プログラムを使って、あらかじめ定義されたルールやアルゴリズムに基づいた取引を行うようになった。これにより、大規模な取引を迅速かつ効率的に完了することができた。
当時、こうしたアルゴリズムは比較的単純で、主にインデックス・アービトラージと呼ばれる、S&P500のような株価指数とその構成銘柄の価格との不一致から利益を得ようとするものに使われていた。
技術が進歩し、より多くのデータが利用できるようになると、この種のプログラム取引はますます高度化し、複雑な市場データを分析し、さまざまな要因に基づいて取引を実行することができるアルゴリズムが登場した。このようなプログラムトレーダーは、規制のない大規模な取引フリーウェイ（毎日1兆ドル以上の資産が取引されている）で増え続け、市場のボラティリティを急激に上昇させる原因となった。
その結果、1987年にブラックマンデーと呼ばれる大暴落が発生した。ダウ平均株価は当時史上最大の下落率を記録し、その痛みは世界中に広がった。
これに対し、規制当局は、市場の変動が大きい場合に取引を停止するサーキットブレーカーや、その他の制限など、プログラム取引の利用を制限するさまざまな措置を実施した。しかし、こうした措置にもかかわらず、プログラム取引は暴落後の数年間、人気を博し続けた。
HFT： ステロイドのようなプログラム取引
それから15年後の2002年、ニューヨーク証券取引所は完全自動売買システムを導入した。その結果、プログラムトレーダーは、より高度な技術を駆使した自動売買、すなわち高頻度取引へと移行していった。
HFTは、コンピュータープログラムを使って市場データを分析し、極めて高速で取引を実行する。プログラムトレーダーが、時間をかけて有価証券のバスケットを売買し、裁定取引の機会（類似の有価証券の価格差を利用して利益を得ること）を利用するのとは異なり、高頻度取引は、強力なコンピュータと高速ネットワークを使って市場データを分析し、光速で取引を実行する。
1980年代のトレーダーが数秒かかっていたのに対し、高頻度トレーダーは約6400万分の1秒で取引を行うことができる。
このような取引は通常、非常に短期的なものであり、ナノ秒の間に同じ証券を何度も売買することがある。AIアルゴリズムは、大量のデータをリアルタイムで分析し、人間のトレーダーにはすぐには分からないパターンやトレンドを特定する。これにより、トレーダーはより適切な判断を下し、手作業では不可能なスピードで取引を実行することができる。
HFTにおけるAIのもう一つの重要な用途は自然言語処理で、ニュース記事やソーシャルメディアの投稿など、人間の言語データを分析・解釈することである。このデータを分析することで、トレーダーは市場心理に関する貴重な洞察を得ることができ、それに応じて取引戦略を調整することができる。
AIトレーディングのメリット
こうしたAIを活用した高頻度トレーダーは、人間とは全く異なる動きをする。
人間の脳は遅く、不正確で、忘れっぽい。取引シグナルを特定するために膨大な量のデータを分析するのに必要な、高精度の浮動小数点演算を素早く行うことはできない。しかし、コンピュータはその何百万倍もの速さで、無謬の記憶力、完璧な注意力、そしてミリ秒単位で大量のデータを分析できる無限の能力を備えている。
そして、他のテクノロジーと同様に、HFTも株式市場にいくつかのメリットをもたらしている。
HFTのトレーダーは、通常、市場価格に近い価格で資産を売買するため、投資家に高い手数料を請求することはない。つまり、投資家に高額な手数料を請求する必要がないのである。このため、市場には常に買い手と売り手が存在し、価格の安定や急激な価格変動の可能性を低減することができる。
また、高頻度取引は、市場のミスプライスを素早く発見し利用することで、市場の非効率性の影響を軽減することができる。例えば、HFTのアルゴリズムは、特定の銘柄が割安または割高であることを検出し、その不一致を利用する取引を実行することが可能である。このような取引を行うことで、市場の非効率性を是正し、資産の価格決定をより正確に行うことができるのだ。
マイナス面も
しかし、スピードと効率は弊害をもたらすこともある。
HFTのアルゴリズムは、ニュースイベントやその他の市場シグナルに素早く反応するため、資産価格の急騰や急落を引き起こす可能性がある。
さらに、HFTの金融会社は、そのスピードと技術を利用して他のトレーダーよりも不当に優位に立つことができ、市場のシグナルをさらに歪めることになる。2010年5月に起きたフラッシュ・クラッシュでは、AIを搭載した高度なトレーディング・ビークルが乱高下し、株価が数分のうちに急落し、約1兆円の市場価値が失われた後、元に戻った。
それ以来、不安定な市場は新たな常態となった。2016年の研究で、2人の共著者と私は、ボラティリティ（価格がどれだけ速く、予測不可能に上下するかを示す指標）が、HFTの導入後に著しく上昇したことを発見した。
高頻度取引業者がデータを分析するスピードと効率は、市場環境の小さな変化でも大量の取引を誘発し、価格の急激な変動やボラティリティの上昇につながることを意味する。
さらに、私が2021年に他の同僚数名と発表した研究によると、ほとんどの高頻度トレーダーは似たようなアルゴリズムを使っており、それが市場の失敗のリスクを高めていることが分かっている。というのも、こうしたトレーダーの数が市場で増えるにつれて、これらのアルゴリズムの類似性から、同じような取引判断がなされる可能性があるからだ。
つまり、アルゴリズムが似たような売買シグナルを出せば、高頻度トレーダー全員が市場の同じ側で取引する可能性がある。つまり、ネガティブなニュースの場合は売り、ポジティブなニュースの場合は買おうとする可能性がある。取引の反対側に立つ人がいなければ、市場は失敗する可能性がある。
ChatGPTの登場
そこで、ChatGPTを利用した取引アルゴリズムや類似のプログラムが登場する。彼らは、取引の同じ側にいるトレーダーが多すぎるという問題を、さらに悪化させる可能性がある。
一般的に、人間は自分の判断に任せると、多様な意思決定をする傾向がある。しかし、皆が同じような人工知能から判断を得ている場合、意見の多様性が制限される可能性がある。
極端な話、金融以外の場面で、みんながChatGPTに依存して、最適なコンピュータを買うかどうかを決めている場合を考えてみよう。消費者はすでに、同じ製品や機種を購入する傾向がある群れ行動を非常に起こしやすい。例えば、YelpやAmazonなどのレビューが、消費者にいくつかのトップチョイスの中から選ぶように動機付ける。
生成AIを搭載したチャットボットの判断は過去の学習データに基づいているため、チャットボットが提案する判断には類似性があると思われる。ChatGPTが誰にでも同じブランドやモデルを提案する可能性は高い。そうなると「群れ」が発生し、特定の商品やサービスが不足したり、価格が高騰したりする可能性がある。
これは、意思決定を行うAIが偏った情報や不正確な情報を持っている場合に、より問題になってくる。AIアルゴリズムは、システムが偏った、古い、または限られたデータセットで訓練された場合、既存のバイアスを強化する可能性がある。また、ChatGPTや同様のツールは、事実誤認があるとして批判されている。
また、市場の暴落は比較的まれなことなので、それに関するデータはあまり存在しない。生成AIはデータ学習に依存して学習するため、それらに関する知識がないことで、より起こりやすくなる可能性がある。
少なくとも今のところ、ほとんどの銀行が従業員にChatGPTや同様のツールを利用させることはなさそうだ。シティグループ、バンク・オブ・アメリカ、ゴールドマン・サックス、その他いくつかの金融機関は、プライバシーへの懸念を理由に、取引所での使用をすでに禁止している。
しかし、私は、銀行が生成AIに抱く懸念を解消すれば、いずれは生成AIを採用すると強く信じている。潜在的な利益は見逃すにはあまりにも大きく、ライバルに取り残されるリスクもある。
しかし、金融市場や世界経済、そしてすべての人にとってのリスクも大きいので、慎重に判断してほしい。
パワン・ジェインーウェストバージニア大学金融学部助教授
