ChatGPT AI トレーダー: 速すぎる、激しすぎる、リスクが高すぎる?

ChatGPT などの人工知能を利用したツールは、人間の作業の効率、有効性、速度に革命をもたらす可能性があります。

そしてこれは、医療、製造、その他私たちの生活のほぼすべての側面だけでなく、金融市場にも当てはまります。

私は 14 年間、金融市場とアルゴリズム取引を研究してきました。 AI には多くの利点がありますが、金融市場におけるこれらのテクノロジーの使用の増加は、潜在的な危険も指摘しています。

コンピューターとAIを導入して取引をスピードアップしようとするウォール街の過去の取り組みを振り返ると、意思決定にそれらを利用することの意味について重要な教訓が得られる。

プログラム取引がブラックマンデーを煽る

1980 年代初頭、テクノロジーの進歩とデリバティブなどの金融革新に後押しされて、機関投資家はコンピューター プログラムを使用して、事前に定義されたルールとアルゴリズムに基づいて取引を実行し始めました。 これにより、大規模な取引を迅速かつ効率的に完了することができました。

当時、これらのアルゴリズムは比較的単純で、主にいわゆるインデックス裁定取引に使用されていました。これには、S&P 500 などの株価指数の価格と、それを構成する銘柄の価格との差異から利益を得ようとすることが含まれます。

テクノロジーが進歩し、より多くのデータが利用可能になるにつれて、この種のプログラム取引はますます洗練され、アルゴリズムによって複雑な市場データを分析し、幅広い要素に基づいて取引を実行できるようになりました。

これらのプログラムトレーダーは、ほとんど規制されていない取引高速道路で数を増やし続け、毎日1兆ドル以上の資産が取引され、市場のボラティリティを劇的に高めました。

最終的に、これは 1987 年にブラックマンデーとして知られる大規模な株式市場の暴落をもたらしました。 ダウ工業株30種平均は当時史上最大の下落率となり、その痛みは世界中に広がった。

これに応じて、規制当局は、市場の大幅な変動やその他の制限がある場合に取引を停止するサーキットブレーカーを含む、プログラム取引の利用を制限するための多くの措置を講じました。

しかし、これらの措置にもかかわらず、プログラム取引は暴落後の数年間人気が高まり続けました。

HFT: ステロイドを使用したプログラム取引

15 年後、ニューヨーク証券取引所が完全自動取引システムを導入した 2002 年に遡ります。 その結果、プログラムトレーダーは、より高度なテクノロジー、つまり高頻度取引を使用したより洗練された自動化に道を譲りました。

HFT はコンピューター プログラムを使用して市場データを分析し、非常に高速に取引を実行します。

裁定取引の機会（利益を得るために悪用できる類似の証券の価格差）を利用するために、時間をかけて証券のバスケットを売買するプログラムトレーダーとは異なります。

高頻度トレーダーは、強力なコンピューターと高速ネットワークを使用して市場データを分析し、超高速で取引を実行します。

1980 年代のトレーダーは数秒かかったのに比べ、高頻度トレーダーは約 6,400 万分の 1 秒で取引を行うことができます。

これらの取引は通常、本質的に非常に短期間であり、数ナノ秒の間に同じ証券を複数回売買することが含まれる場合があります。

AI アルゴリズムは大量のデータをリアルタイムで分析し、人間のトレーダーにはすぐには分からないパターンや傾向を特定します。 これにより、トレーダーはより適切な意思決定を行い、手動で行うよりも速いペースで取引を実行できます。

HFT における AI のもう 1 つの重要なアプリケーションは自然言語処理です。これには、ニュース記事やソーシャル メディア投稿などの人間の言語データの分析と解釈が含まれます。

このデータを分析することで、トレーダーは市場センチメントに関する貴重な洞察を得ることができ、それに応じて取引戦略を調整できます。

AI取引のメリット

これらの AI ベースの高頻度トレーダーは、人間が行うものとは非常に異なる方法で動作します。

人間の脳は遅く、不正確で、忘れっぽくなります。 取引シグナルを識別するための大量のデータを分析するために必要な、迅速で高精度の浮動小数点演算はできません。

コンピューターは何百万倍も高速で、本質的に間違いのないメモリ、完璧な注意力、大量のデータを数ミリ秒で分析できる無限の機能を備えています。

そして、ほとんどのテクノロジーと同様に、HFT は株式市場にいくつかの利点をもたらします。

これらのトレーダーは通常、市場価格に非常に近い価格で資産を売買します。つまり、投資家に高額な手数料を請求することはありません。 これにより、市場には常に買い手と売り手が存在することが保証され、その結果、価格が安定し、突然の価格変動の可能性が軽減されます。

高頻度取引は、市場のミスプライシングを迅速に特定して利用することで、市場の非効率性の影響を軽減するのにも役立ちます。

たとえば、HFT アルゴリズムは、特定の株式が過小評価されているか過大評価されているかを検出し、これらの不一致を利用する取引を実行できます。 そうすることで、この種の取引は市場の非効率性を修正し、資産の価格をより正確に決定するのに役立ちます。

欠点

しかし、スピードと効率性は害をもたらす可能性もあります。 HFT アルゴリズムは、ニュース イベントやその他の市場シグナルに非常に迅速に反応するため、資産価格の突然の急上昇や下落を引き起こす可能性があります。

さらに、HFT 金融会社はそのスピードとテクノロジーを利用して他のトレーダーに対して不当な優位性を獲得し、市場シグナルをさらに歪めることができます。

これらの非常に洗練された AI を活用した取引の猛獣によって生み出されたボラティリティは、2010 年 5 月にいわゆるフラッシュ クラッシュを引き起こしました。このとき株価は急落し、その後数分で回復し、約 1 兆ドルの市場価値が消去され、その後回復しました。

それ以来、不安定な市場が新たな常態になりました。 2016 年の研究で、2 人の共著者と私は、HFT の導入後にボラティリティ (価格がどれだけ急速かつ予測不能に上下するかを示す尺度) が大幅に増加したことを発見しました。

高頻度トレーダーがデータを分析するスピードと効率は、市場状況の小さな変化でも多くの取引を引き起こし、突然の価格変動やボラティリティの増大につながる可能性があることを意味します。

さらに、私が他の数人の同僚とともに2021年に発表した調査では、高頻度トレーダーのほとんどが同様のアルゴリズムを使用しており、市場失敗のリスクが高まっていることが示されています。

これは、市場でこれらのトレーダーの数が増加するにつれて、これらのアルゴリズムの類似性が同様の取引決定につながる可能性があるためです。

これは、アルゴリズムが同様の取引シグナルを発する場合、すべての高頻度トレーダーが市場の同じ側で取引する可能性があることを意味します。

つまり、彼らは皆、ネガティブなニュースの場合には売ろうとし、ポジティブなニュースの場合には買おうとする可能性があります。 取引の反対側に立つ人がいなければ、市場は失敗する可能性があります。

ChatGPT を入力してください

これにより、ChatGPT を利用した取引アルゴリズムと同様のプログラムの新しい世界が私たちに提供されます。 彼らは、あまりにも多くのトレーダーが取引の同じ側にいるという問題を取り上げ、事態をさらに悪化させる可能性がある。

一般に、人間は自分の意思に任せて多様な意思決定を行う傾向があります。 しかし、誰もが同様の人工知能から意思決定を導き出している場合、意見の多様性が制限される可能性があります。

購入する最適なコンピューターを決定するために誰もが ChatGPT に依存している、極端な非財務状況を考えてみましょう。 消費者はすでに、同じ製品やモデルを購入する傾向が強い群集行動をとっています。

たとえば、Yelp や Amazon などのレビューは、消費者にいくつかの上位の選択肢の中から選択する動機を与えます。

生成 AI を活用したチャットボットによって行われる決定は過去のトレーニング データに基づいているため、チャットボットによって提案される決定には類似性が存在します。 ChatGPT はおそらく全員に同じブランドとモデルを提案するでしょう。

これにより、放牧がまったく新しいレベルに引き上げられる可能性があり、特定の製品やサービスの欠品や深刻な価格の高騰につながる可能性があります。 この問題は、意思決定を行う AI が偏った不正確な情報に基づいて情報を提供されている場合にさらに問題になります。

AI アルゴリズムは、システムが偏ったデータセット、古いデータセット、または限られたデータセットでトレーニングされる場合、既存のバイアスを強化する可能性があります。 また、ChatGPT や同様のツールは事実誤認があるとして批判されています。

さらに、市場の暴落は比較的まれであるため、それに関するデータはあまりありません。 生成型 AI は学習するためにデータ トレーニングに依存しているため、生成型 AI に関する知識が不足していると、生成型 AI が発生する可能性が高くなります。

少なくとも今のところ、ほとんどの銀行は従業員がChatGPTや同様のツールを利用することを許可していないようだ。 シティグループ、バンク・オブ・アメリカ、ゴールドマン・サックス、その他いくつかの金融業者は、プライバシーへの懸念を理由に、トレーディングルームフロアでの使用をすでに禁止している。

しかし私は、銀行が生成 AI に関する懸念を解決すれば、最終的には生成 AI を採用するだろうと強く信じています。 潜在的な利益は無視できないほど大きく、ライバルに置き去りにされるリスクもあります。

しかし、金融市場、世界経済、そしてすべての人にとってのリスクも大きいので、慎重に行動してほしいと思います。

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• ChatGPT は、正しく使用した場合にのみ、チャットの未来を実現します。

編集者注:この記事は、ウェストバージニア大学の財務助教授である Pawan Jain によって書かれ、クリエイティブ コモンズ ライセンスに基づいて The Conversation から再公開されました。 元の記事を読んでください。