機械学習を活用したアルファ創出において、アジアで最も進んでいるのは日本企業

ブルームバーグの調査で、リアルタイムデータがシグナルの生成に最も一般的に活用されていることが明らかに

【香港/東京/シンガポール-2018年9月24日】ブルームバーグが、香港、ムンバイ、東京、シンガポール、シドニーを拠点とするトレーダー、ポートフォリオマネジャー、アナリスト、市場データの専門家など市場関係者450人を対象に実施した調査の結果、機械学習を活用したアルファ創出において、日本の企業がアジアで最も進んでいることが明らかになりました。日本はまた、リアルタイムデータやファンダメンタルズ、あるいはニュースやソーシャルメディアといったセンチメントデータなど、多様なデータセットを投資戦略に用いています。

東京の回答者140人のうち半数以上が、投資シグナルの生成に機械学習を「使い始めた」と答えました。シドニー（53％）、シンガポール（52％）、ムンバイ（70％）では、回答者の大多数が投資戦略における機械学習の活用について「調査している」または「検討を開始したばかり」という回答でした。

熾烈な競争、成長の鈍化、手数料への圧力の高まりによる差別化の必要から、アクティブ、パッシブ、クオンツ、ファンダメンタルズ、従来型、オルタナティブなど様々な運用マネジャーが、アルファ獲得を目的とした機械学習の活用に注目しています。機械学習とは人工知能の一種であり、プロセスの自動化と効率性向上の手段として、データをもとに自主的に「学習する」ことをコンピューターシステムに教えることに特化したものです。

ブルームバーグの機械学習部門責任者を務めるギャリー・カザンツェフは次のように述べています。「ここ数年間にコンピューティングの性能が劇的に向上し、入手可能な情報が格段に広がったデータプールが新たに使用できるようになったことで、いわゆるブラックボックス取引の投資戦略のための情報源としてブルームバーグのソリューションを活用する顧客が増えています。今後、こうしたツールの活用に関する参入障壁が低くなるにつれて、イノベーションのスピードはさらに加速すると予想されます。」

ブルームバーグの調査では、多くの回答者がリアルタイムデータを活用していることが分かりました（シドニーで45％、日本で43％、シンガポールで35％）。次いで、ファンダメンタルズ（企業業績や証券価格）、ニュースやソーシャルメディアから得られるセンチメントデータが用いられています。

投資家は、有用な新しい投資シグナルを見つけるために、新たな手法を用いた代替のデータセットにこれまで以上に着目しています。分析に利用できる膨大なデータセットは、市場や経済に関する基本データから、ソーシャルメディアから得られるデータ、衛星画像、書面の文書、天気予報まで多岐にわたります。

機械学習技術を導入する上での大きな課題として調査対象者が挙げた一つに、質の高いデータ不足がありました。企業側は標準化されたフォーマット、すなわちデータ分析をしやすい「きちんと整理された書式」でのデータを望んでいます。

ブルームバーグは先日、顧客が大量のデータセットを検索・活用するのをサポートし、操作性に優れ、モデル化や視覚化が容易にできるウェブベースのデータ配信プラットフォームである「ブルームバーグ・エンタープライズ・アクセス・ポイント（BEAP）」を発表しました。

ブルームバーグのエンタープライズ・データ部門グローバルヘッドのジェラルド・フランシスは次のように述べています。「データの分断化は企業内に矛盾や不整合をもたらし、結果的に組織は不要なリスクやコストにさらされます。単一のアクセスポイントから信頼できるデータを得ることで、新たな品質基準が生まれるだけでなく、企業全体における利益に対する価値感の統一化が加速的に改善します。」

機械学習の導入は、アジア全体ではまだ初期段階にあります。調査では、機械学習技術を導入する際の難題の一つとして、社内に専門家がいない点が挙げられました。半数以上の回答者は、今後12カ月間に専門能力の開発に取り組み、機械学習についてさらに深く学ぶ意向を示しています。この課題に対応するために、ブルームバーグでは“Foundations of Machine Learning”（リンク） というオンライン動画コースを発表しました。数学に対する一定の知識を有する金融プロフェッショナルを対象に、実際に機械学習の専門家が活用している概念、技術、数学的フレームワークなどについて詳しく解説しています。

ブルームバーグは約10年前から、機械学習技術への投資と実行に取り組んでいます。データサイエンティスト、クオンツ研究者、機械学習の専門家、プログラマーなど、従業員全体の4分の1に相当する5,000人以上の技術者が、顧客の皆様が事業戦略や投資戦略においてより多くの情報に基づいた賢明な判断が行えるように、データから高度な情報や知見を導き出すことを目指し尽力しています。

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