イラン戦争のニュースが殺到する中、トレーダーがAIツールを活用して投資の方針を整理している

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テーマ:外部ショックに左右されず市場の堅実な基調は変わらず 中国資産の中長期的な好調な展望は堅固

最初の数日間、イラン戦争の勃発に際し、投資会社Arkeviumの創設者Maxence Visseauはこの紛争が市場に何をもたらすのかを解読しようと試みていた。その投資活動の中で、彼は人工知能(AI)を中心に据えた。

大型言語モデルは、Visseauの研究にかかる時間を約80%短縮し、AnthropicのClaudeを用いて複数のシナリオに対するストレステストを行い、過去の事例と比較しながら、各資産クラスにおける連鎖反応の可能性を整理した。

「ほぼ48時間連続で眠れず、アラブ首長国連邦のミサイル迎撃状況を注視しながら、さまざまなシナリオを推演し、市場のオープンに備えていました」と、ドバイに常駐しマクロ戦略に焦点を当てるVisseauは語る。「こうした瞬間にこそ、AIは欠かせない存在となるのです。」

Visseauは、AIは人間の判断を完全に代替できるわけではないとしつつも、AIによる時間節約の利点は、激しい変動を伴う市場を操る上でますます重要になってきていると考えている。イラン戦争はエネルギー供給を混乱させ、少なくとも4000人の死者を出した。世界の投資家や戦略家へのインタビューによると、この紛争はAIツールの業務フローへの導入を促進しており、一部ではその欠点も指摘されている。例えば、指示が不明確だったり、結果が正確でなかったりする点だ。

「私たちは歴史の証人です——これは戦闘においてAIを使用した最初の大きな衝突であり、トレーダーがかつてない方法で戦争シナリオを推演する初めての事例です」と、AT Global Marketsのチーフマーケットアナリストであり、25年の市場取引経験を持つNick Twidaleは述べている。

OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、中国のDeepSeekなどのAIツールを活用することの一つの利点は、時間管理の効率化に著しい効果をもたらすことだ。

チューリッヒに常駐するGAM Investment ManagementのファンドマネージャーJian Shi Cortesiは、以前はさまざまなニュースソースを読むのに30分近くかかっていたが、今では数秒で戦争の最新動向の主要情報を得られると述べている。特定の企業に関する情報収集も、以前は数日かかっていたものが、今では一日以内、あるいはそれ以下で済むようになった。

「昔はシャベルで穴を掘るようなものでしたが、今は巨大な掘削機を使っているようなものです」とCortesiは言う。「速度は五倍に向上したかもしれません。」

もう一つの利点は、AIがほぼ瞬時に過去のデータを掘り起こし、今後起こり得るシナリオに対する洞察や背景情報を提供できることだ。特に市場の変動が激しい場合に有効だ。木曜日、ブレント原油価格は一時11%急騰し、1バレルあたり119ドルを突破、その後109ドル付近に落ち着いた。市場は中東の重要なエネルギー施設が次々と報復攻撃を受けることを懸念している。

深層検索

Van Eck Associates Corp.のシドニーに拠点を置くクロスアセット戦略担当のAnna Wuは、ChatGPTとClaudeを用いて過去100年の歴史を遡り、戦争による石油価格の暴騰を追跡し、その都度最もパフォーマンスの良かった資産クラスを特定した。実用性を高めるために、AIにインフレ中央値や世界経済成長率など他のデータポイントと結果をクロス比較させた。

Wuは、「これにより効率が確実に向上し、多くの歴史分析作業にかかる時間が短縮されました。以前はGoogle検索に長時間費やしていたのに比べて」と語る。

Gustavo Pessoaにとって、AIツールは以前は入手困難だった情報を即座に提供してくれる。例えば、ホルムズ海峡の封鎖の影響を推算することは、投資においてますます重要になっている。

「私たちはこれをすべてに使っています——船舶の種類の理解から、石油需要の価格弾力性の分析、さらには流量を安定させるために必要なバレル数の推定まで」と、サンパウロに本拠を置くヘッジファンドLegacy Capital Gestora de Recursos Ltdaの創設パートナーPessoaは述べる。

AIは完璧ではなく、人間の経験や判断を完全に置き換えることはできない。この技術は、多くの分野で誤りを犯してきた。例えば、ゲーム開発やニュースコンテンツなどだ。英国中央銀行の決定者の一人は、AIの取引分野での応用は市場への衝撃や群集心理を悪化させる可能性があると警告している。

ArkeviumのVisseauは、常に答えの正確性を検証し続ける必要があると述べている。

「これは反復的なプロセスです——出力結果に疑問を持ち、仮説を改善し、新たなデータポイントを導入していきます」と彼は言う。

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