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株価の暴落は機械が引き起こしていた!? AIの暴走と発展

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株の暴落は、人が引き起こしている(予言の自己成就)のではなく、他の可能性も考えられます。

なぜ、いきなり暴落してしまうのか?

ずばり、クオンツと呼ばれるコンピュータの専門家(人間)のアルゴリズムトレードも一役買っている可能性があります。

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クオンツって一体何? 自動化が進むトレーディング

クオンツは、「Quantitative(数量的、定量的)」から派生した用語で、高度な数学・物理学を用いて、市場動向や企業業績の分析・予測、投資戦略や金融商品の開発・考案を行う数理分析専門家のことを言います。

ロボットトレーディング(=人手を介しないロボットにより自動トレーディング)はますます活躍するようになっています。

平均年収が6千万(!)あったことで超有名な一流投資銀行のゴールドマンサックスでも、今は自動でトレーディングしているようです。ちょっと調べただけでも、このような記事があります

ゴールドマンサックス、600人いたトレーダーが2人に 急速に進む株式売買の自動化  

引用 2000年のピーク時には600人いたトレーダーが現在2人になっていることが、同社の次席財務責任者マーティ・チャベス氏の説明で明らかになった。株式売買は自動株取引プログラムによって行われており、トレーダーに替わって200人のコンピューターエンジニアを雇用しているという。 (exciteニュース『ゴールドマンサックス、600人いたトレーダーが2人に 急速に進む株式売買の自動化』 より引用)

また、こちらの英語の記事ですが、従業員の3分の1(9000人)がコンピュータエンジニアのようです。ここまでくると、もうグーグルと変わりませんね。株を売り買いする人はおらず、数学やコンピュータの天才が売り買いするプログラムを作っていることに時代はなっているわけです。

ロボットトレードがあまりにも一般的になってきたので、個人向け(セミプロ向けだと思われます)でもこのような本すらあるのです

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機械が株価の暴落を起こすメカニズム

仮に、A社とB社とC社、、、Z社まで26社が、コンピュータを使った自動化トレーディングをしており、そのコンピュータはあるアルゴリズムに基づいて運用しているとしましょう。

たとえば、NYダウの株価が、

  • A社のアルゴリズム→ 100ドル下がれば売る
  • B社のアルゴリズム→ 200ドル下がれば売る
  • C社のアルゴリズム→ 150ドル下がれば売る
  • D社のアルゴリズム→ 400ドル下がれば売る
  • E社のアルゴリズム→ 300ドル
  • G…続く

もちろん、株を売れば株価は下がります。そうすると、コンピュータが瞬時に判断し株を売ります。すると、株が下がって、、、

さて、このアルゴリズムが連鎖反応で続くとどうなるでしょう? そう、こうなるわけです↓

しかも、ロボット同士だから、瞬時に株を売りまくります。まるで爆弾が爆弾に引火するようです。これが暴落のメカニズムとなります。

これと同じようなことが、人間でも起こることがあります。

株価の暴落は、以下のように、人の思い(予想)が伝播し、連鎖反応を起こして実現(予言の自己成就)する側面があります。

  1. 株価が何かの拍子に下がる
  2. (実際にはそうではなくても)景気が悪くなると思い込む
  3. (一人一人が)買い控える
  4. 消費が落ち込む
  5. 実際に売り上げが落ちる
  6. 景気が悪くなる(ことが実現する)

コロナウイスルのデマで、トイレットペーパーが品切れになったのも予言の自己成就が関係しています。人の思い(不安)は次々と伝播し、社会を変えうる力を秘めていることを証明した出来事でした。

人の心を読むコンピュータを開発中

なんと、ノーベル財団がツーシグマ・インベストメントというヘッジファンドに投資し、人のココロがわかるコンピュータ(人のココロを読んでトレーディングする)を開発中らしいです!

※ファンドとは、投資家から集めた資金で投資を行い、利益を追求して分配する仕組みです。

引用 ヘッジファンドで世界トップ5に名を連ねるツーシグマ・インベストメンツ。人工知能(AI)などを使ったクオンツ(定量分析)運用に強みを持ち、ほかのファンドが運用に苦戦する中で、何年にもわたって好成績をあげている。2018年には東京に拠点を出し、事業拡大を図る(YUCASEE media『リターン57%、報酬7.5億ドル、新進気鋭のヘッジファンド、ツーシグマ【ヘッジファンドマネジャー列伝③】』 より引用)

AI(機械)の暴走と発展

AI(機械)が暴走し、人間を支配するという映画はよくありますが、現実ではAI(機械)が株価の暴落を引き起こしていたのです。

映画『AI崩壊』本予告 2020年1月31日(金)公開

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