2024年はAI技術の進化により、投資戦略やアプリケーションのあり方が大きく変わりつつあります。
AIがどのように市場分析や資産運用に革命をもたらし、私たちの投資体験を向上させているのか、こちらの記事ではそんなAIの投資市場への参入ついて触りをお伝えしていきます。
AI投資戦略の概要：市場におけるAIの役割
近年、AIは多くの業界でその価値を証明してきましたが、実は金融業界ではかなり早期の段階から自動取引に着手していました。
特に2016年の日本では『ロボアドバイザー』と呼ばれる、自動投資アプリなどが一気に立ち上があり、気運となった年度です。
このころは「自動取引」や「低リスク」などの謳い文句が多く流れていました。
他にAIというと当時世界一の碁打ちとして名高い「Alpha GO」などのソフトはありましたが、まだ一般に普及するレベルで生成AIと呼べるものは存在していませんでした。
金融投資における自動化はいわゆるチャートによる取引の自動化を目的としていました。
こういう形で上がったら買い増しする。もしくは利益確定する。こういう形で下がったら損切りする。などなど、章率の高いと思われるデータに基づいた自動化です。
しかし、ChatGPT3の登場を皮切りに、自動化市場は「AI」という新たなスタンダードに突入します。
以前の市場データの分析と予測は、伝統的にはアナリストやトレーダーが人の手によって行われてきました。
しかし、AI技術の導入により、膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、過去のパターンから学習する、もしくは即時反映することが理論上は可能になっています。
これにより、市場のトレンド予測や投資機会の特定がより迅速かつ正確に行えるようになっています。
また、AIは感情に左右されることなく一貫した判断を下すことができるため、投資戦略の立案においても重要な役割を果たすと期待されています。といっても、これに関しては今までの自動化トレードでも似たようなことはできていましたが。
それはさておき。
AIは個々の投資家のリスク許容度や投資目標に合わせたカスタマイズされたポートフォリオの提案も可能にしています。
今まではFP（ファイナンシャルプランナー）のような人がリスク許容度を教えるなどが特に、保険商品の入り口ではありました。
しかし、ロボアドバイザーと呼ばれるサービスは、個人の投資プロファイルに基づき、AIが運用するポートフォリオを提供し、投資家が自分に最適な戦略を選択できるよう支援しています。
AI投資アプリの種類と機能
AIを活用した投資アプリは大きく分けて、自動化された取引を行うもの、個人投資家に対してカスタマイズされた投資アドバイスを提供するもの、そして市場分析や予測をサポートするものに分類されます。
自動化された取引アプリ
自動化された取引アプリケーション、しばしば「アルゴリズムトレーディングツール」と呼ばれるものは、プログラムされた指標や市場の状況に基づいて、自動的に取引を行います。
これらのアプリは、高度な数学モデルとデータ分析を利用して、市場の微細な変動を捉え、利益を最大化する取引を瞬時に実行します。
トレーダーは、自分の投資戦略に基づいてパラメータを設定することができ、その後はアプリが自動的に取引を行うため、常に市場を監視する必要がありません。
投資アドバイスアプリ
次に、個人投資家向けにカスタマイズされたアドバイスを提供するアプリケーションがあります。
これらは一般に「ロボアドバイザー」と呼ばれ、ユーザーのリスク許容度、投資目標、財務状況などの情報に基づいて、最適な投資ポートフォリオを提案します。
AIの力を借りて、これらのアプリは個々のユーザーに合わせた投資戦略をリアルタイムで調整し、市場の変動に応じてポートフォリオを最適化します。
市場分析・予測アプリ
最後に、市場分析や予測をサポートするアプリケーションがあります。
これらのツールは、ビッグデータの分析や機械学習アルゴリズムを利用して、市場のトレンドや将来の価格動向を予測します。
投資家はこれらの分析を参考にして、より情報に基づいた投資決定を下すことができます。
AI投資アプリの開発はまだ初期段階にありますが、これらのツールはすでに投資家にとって価値ある資産となっています。
しかし、これらのアプリケーションにはそれぞれ利点と制限があり、投資家は自分のニーズに最も合ったツールを選択する必要があります。
AI技術の進歩に伴い、これらのアプリの精度や機能はさらに向上し、投資家の資産運用方法に革命をもたらす可能性を秘めています。
AI投資のリスク
AI技術が投資分野に活用される際、便利な点ばかりが注目されて夢の技術の様に語られることがありますが、同時にいくつかのリスクも潜んでいます。
最も顕著なのは、AIによる意思決定プロセスの「ブラックボックス化」です。
AIの複雑なアルゴリズムはその内部構造が不透明であり、その決定基準が人間には理解しづらいことがあります。
これにより、AIがなぜ特定の投資決定を下したのかを解明することが難しくなり、リスク管理の面で課題が生じます。
また、AIシステムは訓練データに基づいて学習するため、そのデータに偏りや誤りがある場合、誤った結果を生み出す可能性があります。
さらに、市場におけるAIの過度な活用は、予期せぬ価格変動や市場の不安定化を引き起こす恐れもあります。
また、何かしらのAIの売買動向傾向が読まれた場合、それを逆手に取るトレーダーばかりが儲かるタイミングが来るかもしれません。
全自動化というのは非常に難しいプロセスであると認識できますね。
