AIは、市場をより効率的にし、より不安定にする可能性がある

IMF(International Monetary Fund/国際通貨基金)が定期的に公開している「IMF Blog」は2024年10月15日に、IMFスタッフのナシラ・アバス(Nassira Abbas)、チャールズ・コーエン(Charles Cohen)、ダーク・ヤン・グロレマン(Dirk Jan Grolleman)、ベンジャミン・モスク(Benjamin Mosk)による記事を紹介し、AI主導の取引は、より迅速で効率的な市場につながる可能性もあるが、ストレスの多い時期には取引量が増加し、ボラティリティも高まる可能性があると報告した。

より効率的か、それともより不安定か？ 金融市場が最新のAI(Artificial Intelligence/人工知能)を採用することで、リスク管理が改善され、流動性が深まる可能性もありますが、市場が不透明になり、監視が難しくなり、サイバー攻撃や操作リスクに対してより脆弱になる可能性もありますと報告している。

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IMFスタッフは、投資家からテクノロジー・プロバイダー、市場規制当局まで、さまざまな利害関係者に広範囲にわたるアウトリーチを行い、金融機関が資本市場活動にAIの進歩をどのように活用しているか、そしてAIの採用がどのような影響を与える可能性があるかを示しました。

ヘッジファンド(Hedge funds)、投資銀行(investment banks)、その他の企業は、数十年にわたって定量取引戦略(quantitative trading strategies)を使用してきました。自動取引アルゴリズム(Automated trading algorithms)は、市場の動きを加速させ、米国株式などの主要な資産クラスで大規模な取引をより効率的に処理するのに役立っています。しかし、これらはまた、市場価格が非常に短期間で大きく変動する「フラッシュ クラッシュ(flash crash)」イベント(2010年05日、米国株価が暴落したが数分後に反発した) にも寄与しており、深刻なストレスと不確実性の時代に市場を不安定にする恐れがあります。

AIは、トレーダーが使用できる大量のデータやテキストさえもほぼ瞬時に処理できるため、このような変化を新たなレベルに引き上げる態勢が整っています。しかし、生成型AIやその他の最近の画期的な技術は、一般の報道機関と金融市場の両方で注目を集めていますが、実際の投資家による使用は現時点では限定的です。では、AI主導の変革が始まったばかりだとしたら、私たちはどこに向かっているのでしょうか。

特許出願は、出願から実際の生産準備が整った技術までのリード タイムが長いことが多いことを考えると、これを理解する良い方法です。 2017年にLLM(large language model/大規模言語モデル) が登場し始めて以来、アルゴリズム取引に関連する特許出願におけるAIコンテンツの割合は、2017年の19%から 2020 年以降毎年 50% 以上に増加しており、この分野でイノベーションの波が来ていることを示唆しています。

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これらの新しいイノベーションにより、AIが投資ポートフォリオを迅速に再調整する能力がさらに高まり、結果として取引量の増加につながる可能性が高くなります。調査した市場参加者は、特に株式、国債、上場デリバティブなどの流動資産クラスで、高頻度のAI主導の取引が普及すると予想されていることに同意しています。彼らは、3～5年以内に投資および取引の決定に高度なAIがより多く統合されると予測していますが、特に大規模な資本配分の決定では、「人間が関与する」アプローチが存続すると予想されています。

これらの変化の証拠は、上場投資信託市場ですでに見られています。現在は小規模ですが、AI主導のETFは他のETFと比較して大幅に高い回転率を示しています。一般的なアクティブ運用の株式ETFの保有資産の回転率は1年に1回よりもはるかに少ないのに対し、AI主導のETFは約1か月に1回です。このような戦略が普及すれば、将来的には投資家にとって有利な、より深く流動性の高い市場になる可能性があります。しかし、それらは市場の不安定化にも寄与する可能性があります。2020年3月の市場混乱時に、いくつかのAI駆動型ETFの売買高が増加しました。これは、ストレス時に集団的な売りが増加する可能性があることを示唆しています。

最近のニュースでは、日本経済新聞が2024年10月15日に、三菱UFJフィナンシャル・グループ(FG)は、米国にOpenAIと生成AI（人工知能）の業務での活用に向けて共同で実証試験をする。国内外の金融関連の将来予測やデータ分析が主な対象で、自社システムの改良につなげる。三井住友FGもOpenAIの製品の利用を始めたと報告している。
OpenAIは、今回の経験やノウハウを生かし、国内の大手企業の利用拡大を狙うと伝えている。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB105UM0Q4A011C2000000/

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AI 主導の市場では、価格の反応がはるかに速くなる可能性があります。投資家は、FRB(Federal Reserve Board/米国連邦制度準備理事会)の会議の複雑で長い議事録の公開を、AIが人間のトレーダーよりも速く取引シグナルを提供できる例として挙げしたが、これはすでに起こっている可能性がある。2017年にLLMが導入されて以来、FRBの議事録の公開から 15秒後の米国株価の動きは、LLM以前の期間の明らかに無相関の動きとは対照的に、15分後に見られるより長期的な動きの方向に一貫しているようである。

これらの新しいテクノロジーを活用できるのは誰か?
AIは、ヘッジファンド、自己勘定取引会社、およびその他の非銀行金融仲介業者への投資のさらなる移行につながる可能性があり、市場の透明性が低下し、監視が困難になる可能性がある。非銀行は、AIの採用において構造的な利点を持っている。彼らは一般に、従来のインフラストラクチャに対処する必要があり、複雑なAIモデルの説明可能性の確保など、より厳しい要件の対象となる可能性のある大規模な商業銀行や投資銀行よりも機敏で、規制上の制約が少ない。