シメオン・イワノフ氏は、Trading Singularityの創業者兼CEOである。
多くの投資家やトレーダーは、市場は混沌としていると考えている。彼らはチャートを見て、ランダム性を見出す。しかし私は、市場は見かけよりもはるかに論理的だと考えている。市場が非合理的に見えるのは、孤立して見た場合のみである──1つのチャート、1つの資産、1つの瞬間だけを見た場合だ。
視野を広げ、適切なツールを適用すると、混沌はしばしばパターンに変わる。私は、数十年にわたる過去データで訓練されたAI駆動の市場分析システムとトレーディング戦略を構築する仕事において、数百の金融商品を長期的な時間軸で分析すると、行動が繰り返されることを一貫して観察してきた。価格変動は韻を踏む。
肉眼では、価格の動きは荒々しく予測不可能に見える可能性がある。規模を処理するように設計されたシステムを通して見ると、それはしばしば構造化されて見える──ほとんど退屈なほどだ。これを認識すると、市場を同じように見ることは難しくなる。
2025年に一線が引かれた。
2025年初頭は、トレーダーや投資家にとって馴染みのあるストレステストをもたらした。ボラティリティが急上昇し、センチメントが悪化し、恐怖が市場の物語を支配した。4月初旬、年間で最も急激な1日の下落の1つで、S&P 500種株価指数は約4.8%下落し、ナスダック総合指数は約6%下落したと、フォーブスは報じた。これは、不確実性がピークに達したときに、いかに迅速に信頼が蒸発するかを浮き彫りにしている。
その数カ月間、私は理解できる懸念を抱く多くの投資家と話をした。数人が同様の話を共有した。友人や同僚が株式を完全に売却し、はるかに大きな崩壊が差し迫っていると確信していた。多くの人が、その瞬間を待って劇的に低い価格で再参入することを計画していた。しかし代わりに、市場は反発し、最終的に主要指数を年末までに過去最高値近くまで押し上げる回復を開始した。
私は、トレーディングキャリアの初期に同じ過ちを犯したことがある──ストレスの期間中に傍観し、決して来ない確認を待っていた。より多くの経験を積んでも、市場の最大かつ最長の動きに完全に参加することにしばしば苦労した。
2025年に私にとって変わったのは、より優れた直感や優れた情報ではなかった。それは、過去の市場行動に基づいた自動化されたルールベースの戦略への移行だった。これらのシステムは、リスク状況が悪化するにつれてエクスポージャーを減らし、4月の安値付近でそれらの状況が改善し始めると再参入のシグナルを出すのに役立った。これらのシグナルに従うことは容易ではなかった。多くの直感やニュース主導のトレーダーと同様に、私はピーク時の恐怖の中で自動化された意思決定を信頼することをためらっていた。しかし、感情を取り除き、一貫したプロセスにコミットすることが転機となった。
AIは感情的要素を取り除く。
金融業界で最も聡明な人々の一部は、依然としてアウトパフォームに苦労している。なぜなら、知性だけでは感情的な意思決定を防ぐことはできないからだ。恐怖、過信、躊躇、物語バイアスは、そうでなければ健全な戦略を日常的に脱線させる。
AIシステムは、トレードが不利に動いてもパニックにならない。利益を得た後に高揚感を抱いたり、見出しが警戒的または安心できるものに感じられるからといってルールを無視したりすることはない。毎回同じプロセスを同じ方法で実行する。市場に対するそのロボット的なアプローチは退屈に聞こえるかもしれない。しかし私の投資経験では、正しいことを繰り返し行うことは、完璧なことを時折行い、残りの時間は感情的にそれを元に戻すことよりも優れたパフォーマンスを発揮する傾向がある。
AIは小規模企業の競争も支援できる。
しかし、AI自体が差別化要因ではない──それが意思決定にどのように統合されるかが重要だ。
多くの大手ヘッジファンドや機関投資家は、AIと定量的ツールを積極的に使用している。しかし、これらのシステムは、委員会、階層化された承認、規制上の制約、遅い反復サイクルに依存するレガシー構造に組み込まれていることが多い。そのような環境では、AIはしばしば意思決定エンジンではなく、インプットとして機能する。急速に動く市場では、スピード、適応性、実行規律が重要だ。意思決定が複数の層の人間のコンセンサスを通過しなければならない場合、機会は希薄化されるか、完全に逃される可能性がある。
対照的に、小規模なチームや独立した投資家は、構造的制約が少ないルールベースのシステムを展開できる。AIモデルが明確に定義されたリスクパラメータ内で動作する場合、企業規模に関係なく、変化する状況により迅速に対応できる。この変化は、かつては多額の資本を持つ狭いグループのために予約されていた高度な分析ツールへのアクセスを、個人投資家や小規模投資家に開放している。
しかし、考慮すべきリスクがある。
AIには限界がないわけではない。過去データで訓練されたシステムは、過去の状況に過剰適合する可能性があり、市場レジームが変化したときに脆弱になる。データ品質の低さ、不十分なテスト、または欠陥のある仮定は、誤った自信と予期しない損失につながる可能性がある。
誤用のリスクもある。リスク制限や失敗シナリオを理解せずにシグナルを盲目的に追うことは、間違いを防ぐのではなく増幅する可能性がある。AIは責任を排除するのではなく、それを集中させる。
おそらく最大のリスクは、AIが規律ではなく思考を置き換えると仮定することだ。成功した投資家は、自分のシステムが何をするように設計されているか、いつ失敗する可能性があるか、テストされた境界外の状況に陥ったときにどのように介入するかを理解する必要がある。
投資家は今すぐ適応できる。
投資家が投資戦略にAIを展開することを考えている場合、以下は実用的な出発点である。
• 過去10件のトレードを監査し、参入と撤退の理由を文書化する。
• 真の意思決定トリガー──ルール、感情、見出し、または退屈──を特定する。
• 最良のロジックをシンプルでテスト可能なルールに変換する。
• バックテストまたは過去の市場データの再生を通じて、資本をコミットする前に検証する。
これは、感情が投資プロセスのどこに入り込むか、構造化されたシステムが一貫性の向上にどのように役立つかを特定するのに役立つ。
私の見解では、AIは「投資に来る」のではない。すでにここにある。投資家とトレーダーは、その現実のために構築していることを確認する必要がある。そうでなければ、前の10年のために設計されたツールで次の10年をナビゲートしようとするリスクがある。
市場は待ってくれない。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務アドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、ライセンスを持つ専門家に相談する必要がある。
