意見: ChatGPT はウォール街に多大な利益とリスクをもたらす

編集者注：金融の世界では、技術やテクノロジーの発展に伴い、取引がより複雑かつ高頻度になっています。テクノロジーが進化すればするほど、市場のボラティリティが大きくなることは歴史が証明しています。この過程では、受益者もあれば被害者もいます。この記事は編集したものです。皆さんにインスピレーションを与えていただければ幸いです。

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

ChatGPT などの AI 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。

これは金融市場にも当てはまりますが、ヘルスケア、製造、その他私たちの生活のほぼすべての側面にも当てはまります。

私は金融市場とアルゴリズム取引を 14 年間研究してきました。人工知能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普及の拡大は、潜在的な危険ももたらします。ウォール街がコンピューターと人工知能を導入して取引をスピードアップしようとした過去の試みを見ると、意思決定にこれらのテクノロジーを使用することについての重要な教訓がいくつか見つかります。

1. プログラマティック取引が「ブラックマンデー」を生んだ

1980 年代初頭、技術の進歩とデリバティブなどの金融革新によって、機関投資家はコンピューター プログラムを使用して、事前に設定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、投資家は大規模な取引を迅速かつ効率的に完了できます。

当時、これらのアルゴリズムは比較的単純で、主に「S&P 500 などの株価指数」と「指数を構成する銘柄」の価格の差から利益を得る、いわゆる指数裁定取引に使用されていました。 」。

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、このプログラム取引はより洗練され、アルゴリズムが複雑な市場データを分析し、さまざまな要因に基づいて取引を実行し始めます。これらのプログラマティックトレーダーの数は、ほとんど規制されていない取引高速道路で増え続けており、毎日1兆ドル以上の資産が取引されており、市場のボラティリティの急激な増加につながっています。

最終的に、これはブラックマンデーとして知られる 1987 年の株式市場の大暴落につながりました。ダウ工業株30種平均は史上最悪の下落を記録し、その痛みは世界中に広がった。

これに応じて規制当局は、市場の大きな変動時に取引を停止するサーキットブレーカーやその他の制限を含む、プログラム取引の利用を制限する一連の措置を導入した。しかし、これらの措置にもかかわらず、プログラマティック取引は暴落後の数年間人気を集め続けました。

2. 高頻度取引 (HFT)

15 年後の 2002 年、ニューヨーク証券取引所は完全に自動化された取引システムを開始しました。その結果、プログラマティックトレーダーは、より洗練された自動取引と、より高度な技術である高頻度取引に道を譲りました。

高頻度取引では、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。長期間にわたって有価証券のバスケットを売買することで裁定取引の機会を利用するプログラムトレーダーとは異なり、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 年代のトレーダーにかかった秒数と比較すると、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非常に短期間であり、ナノ秒以内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、人間のトレーダーが即座に認識できないパターンや傾向を特定することができます。これにより、トレーダーはより適切な意思決定を行い、手動よりも速く取引を実行できます。

高頻度取引における人工知能のもう 1 つの重要な用途は、ニュース記事やソーシャル メディアの投稿など、人間の言語でデータを分析および解釈する自然言語処理です。このデータを分析することで、トレーダーは市場心理を洞察し、それに応じて取引戦略を調整できます。

3. AI取引のメリット

これらの人工知能ベースの高頻度トランザクションは、人間のトランザクションとはまったく異なる動作をします。

人間の脳は鈍く、不正確で、忘れっぽく、大量のデータを分析して取引シグナルを識別するために必要なスキルである高速で高精度の浮動小数点演算ができません。しかし、コンピューターは人間の脳よりも何百万倍も速く、完璧な記憶力、完璧な集中力、ミリ秒単位で膨大な量のデータを分析する無制限の能力を備えています。

したがって、ほとんどのテクノロジーと同様に、高頻度取引は株式市場にいくつかの利点をもたらします。

高頻度トレーダーは通常、市場価格に非常に近い資産を売買します。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、高頻度取引アルゴリズムは、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、それらの違いを利用して取引を実行できます。このような取引は、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。

4. 人工知能取引のデメリット

しかし、スピードと効率性は市場に悪影響を与える可能性もあります。

高頻度取引アルゴリズムは、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し、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、高頻度取引の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、その後数分以内に回復し、約 1 兆ドルの時価総額が消え去り、その後急速に回復しました。

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、高頻度取引の導入後にボラティリティ（価格の上昇と下落の速度と予測不可能性の尺度）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速度と効率は、市況の小さな変化でも大量の取引量を引き起こし、突然の価格変動につながる可能性があることを意味します。

さらに、私と他の数人の同僚が2021年に発表した研究では、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ました。これは、市場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高いことを意味します。つまり、彼らは皆、ネガティブなニュースで売ろうとし、ポジティブなニュースで買おうとする可能性が高いのです。取引の反対側に誰もいない場合、市場は失敗します。

5. ChatGPT 時代の到来

人工知能は、ChatGPT および同様のプログラムを活用した取引アルゴリズムの新しい世界に私たちをもたらしました。そして、これらのテクニックは「取引の同じ側にいるトレーダーが多すぎる」問題を悪化させる可能性があります。

一般に、人間は自然に任せるとさまざまな意思決定をする傾向があります。しかし、誰もが同様の AI に基づいて意思決定を行うと、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。現時点では、消費者はすでに群集行動への傾向が非常に強く、同じ製品やモデルを購入する傾向があります。たとえば、Yelp や Amazon などのサイトのレビューは、消費者にいくつかの最適な選択肢の中から選択するよう促します。

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点があります。おそらく、ChatGPT は全員に同じメーカーとモデルを推奨するでしょう。これにより、「群集効果」がさらに高いレベルに達し、特定の製品やサービスの不足や深刻な価格の高騰につながる可能性があります。

AI が偏った不正確な情報に基づいて意思決定を行う場合、この問題はさらに問題になります。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と、AI アルゴリズムによって既存のバイアスが強化されます。 ChatGPT および同様のツールは、事実に誤りがあるとして広く批判されています。

また、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 AI はデータ トレーニングに依存して学習するため、これに関する知識が不足しているとクラッシュが発生する可能性が高くなります。

ほとんどの銀行は、少なくとも現時点では、従業員にChatGPTや同様のツールの使用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、その他いくつかの銀行は、プライバシーへの懸念を理由に、自社の立会場でのツールの使用を禁止している。

しかし、私は、銀行が生成型 AI に対する懸念に対処すれば、最終的には生成型 AI を採用するだろうと強く信じています。なぜなら、潜在的な利益を逃すことはできず、競合他社に取り残される危険性があるからです。

しかし、金融市場、世界経済、そしてすべての人にとって大きなリスクもあるので、慎重に進めてほしいと思います。

翻訳者: ジェーン