BlockBeatsのメッセージによると、7月11日、JPMorgan(モルガン・スタンレー?ではなく、摩根大通)が市場環境の変化に応じて投資配分を動的に調整できる、株式と債券の投資比率を自律的に調整するAIエージェントをテストしている。
テスト結果では、20年の実績に基づくバックテストで、最も成績が良かったAIモデルの年率リターンは従来の「60/40」株式・債券の組み合わせより0.7ポイント高く、同時にボラティリティがより低かった。摩根大通がテストした8つのAIエージェントはいずれも、リスク調整後のリターンがより高かった。
しかし、摩根大通は、関連結果は依然としてシミュレーションに基づくテストであり、実際の運用成績ではないと述べている。同社はまた、AIの大規模な活用は取引戦略の収斂を招き、マーケットの混雑取引を増やし、ストレス環境下では市場のボラティリティを拡大させ得ると警告している。
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J.P.モルガンがAI投資エージェントをテストし、自律的に株式・債券の配分を調整可能にする
BlockBeatsのメッセージによると、7月11日、JPMorgan(モルガン・スタンレー?ではなく、摩根大通)が市場環境の変化に応じて投資配分を動的に調整できる、株式と債券の投資比率を自律的に調整するAIエージェントをテストしている。
テスト結果では、20年の実績に基づくバックテストで、最も成績が良かったAIモデルの年率リターンは従来の「60/40」株式・債券の組み合わせより0.7ポイント高く、同時にボラティリティがより低かった。摩根大通がテストした8つのAIエージェントはいずれも、リスク調整後のリターンがより高かった。
しかし、摩根大通は、関連結果は依然としてシミュレーションに基づくテストであり、実際の運用成績ではないと述べている。同社はまた、AIの大規模な活用は取引戦略の収斂を招き、マーケットの混雑取引を増やし、ストレス環境下では市場のボラティリティを拡大させ得ると警告している。