トレードの世界で人間のシェアが急低下中
東証の現物株売買においてアルゴのシェアが優に半分以上を占めるなど、トレードの世界では人間が判断を下してマーケットに参加する割合が急速に低下してきています。
米ゴールドマンサックスでも2000年代初めに数百人いたトレーダーは現在僅か数人となる一方、システム関連要員が急増しています。
ディーラーもセールスも激減…
日々多数の銘柄を売買する機関投資家においても実際の発注業務は自社開発、もしくは証券会社提供のAIツールを利用していると言われています。
大量の売買業務においては、人間の経験と勘では既に機械に太刀打ちできなくなっているのです。
人間と違いミスをしないしね
それでは人間は全く歯が立たないかと言えばそうではありません。
まだまだ対抗の余地はあります。
但し東証で執行スピードが飛躍的に高まったアローヘッド導入以降は「１カイ2ヤリ」と言われる鞘抜きが困難になるなど、以前と比較すれば儲けにくくなっていることも事実です。
ソニーのNeural Network Console
そうは言っても専業投資家としては指を咥えてAIが儲けるのを見ているわけにはいきません。
AIに対抗するにはAI
ソニーが無償公開してくれたGUIベースのAIツールNeural Network Consoleです。
上記リンク先は当初無料⇒その後有料のクラウド版。
マシンパワーが十分になるなら無料のクライアント版がおススメ。
GUIベースと言ってもまずはAIの基礎(概念)を学ぼうと本を読み始めたもののブログの引っ越しなどもろもろ忙しく、先週に本を読み終えようやくAIツールを使い始めました。
但しマニュアルだけでは当然理解できず、ここでもネット上にレビューを公開してくださっている諸先輩方のお力(とりわけデータの加工手法)を借り、どうにかこうにか動かせるようになりました。
画像データのレビューは結構あるもののテキストデータのレビューは少なく、見つけたときは小躍りしました。
とても参考になったよ
ディープラーニングにはデータの選択と加工がキモ
現在はAIツールに読み込ませるデータをいろいろと用意し試行錯誤中。
融通が利かずなかなか頭が固いツールですが、うまく走ると有効性は一目瞭然。
試しに以前に自分で作成したシステムを評価させたところ、全く振るわなかったのには凹みましたが…
学習させるデータの質が最も重要だよ
使い始めて実感しているのは、データを読み込ませた後の検証に相当なPCのマシンパワーを必要としていこと。
NVIDIAのCUDAに対応していない古いGPUと、費用を抑えるための格安CPUではかなり難儀していいます。
本格的にトレードに活用する場合はパーツのリプレースが必要になりそうです。
読み込ませるデータの用意と加工にとんでもなく苦労していますが、何とか使いこなしてトレードに役立てようと思っています。
公開してくれたソニーよ、ありがとう！
