金融市場における機械学習の厳しい現実

私は金融の機械学習の深い穴に飛び込んでおり、これは学者たちが信じさせようとするようなクリーンでエレガントな解決策ではないと言っておきます。ブライアン・ケリーとダチェン・シウの「金融機械学習」に関する論文は、機械学習が金融を革命的に変えるという明るい絵を描いていますが、私の実体験から言うと、彼らが便利に見落としている暗い側面があります。

確かに、これらの高級アルゴリズムは、従来の計量経済モデルでは処理しきれない大規模なデータセットを処理できます。しかし、論文があまり強調していないのは、これらのシステムがしばしば高価なブラックボックスとなり、その創作者でさえ完全には説明できないことです。私は、クオンツチームがインフラに何百万も費やし、単純なモデルよりもわずかに良い結果を得るだけだったのを見てきました。

伝統的な計量経済学は、クリーンな仮定と整理されたモデルに依存しています - これは実際の市場には存在しない幻想の世界です。ニューラルネットワークや決定木は、混沌をよりよく捉えるかもしれませんが、それにはどのようなコストがかかるのでしょうか？私は、市場のショックが最も必要なときに、これらのモデルが壊滅的に失敗するのを目の当たりにしました。

この論文は「より良いリスク評価」について語っていますが、MLモデルがしばしば既知のリスク要因を再発見するだけで、透明性が失われることを軽視しています。取引プラットフォームはこれらのアルゴリズムを魔法のマネー製造機として宣伝していますが、彼らはその驚くべき失敗を慎重に隠しています。

私が本当にイライラするのは、ポートフォリオ最適化に関するこの論文の盲目的な楽観主義です。これらの機械学習システムは、実際のお金が関与すると瞬時に崩壊する歴史的なパターンに頻繁に過剰適合します。私は、いわゆる「知的」アルゴリズムが幻のパターンを追いかけ、投資家の資本を失わせるのを見てきました。

決定木とランダムフォレストはバックテストでは素晴らしい結果を示しますが、実際の取引ではうまくいきません。業界の裏事情？多くの企業は、費用のかかる機械学習の実装が約束されたリターンを提供できなかった後、静かによりシンプルなモデルに戻ることがあります。

リスクとリターンのバランスを取ることは特に苛立たしい。これらのアルゴリズムは市場の変化に迅速に反応すると主張しているが、実際にはしばしばトレンドを増幅し、ボラティリティを悪化させている。いくつかのフラッシュクラッシュの際に、私はML主導の戦略が同じ取引に集中し、悪化した状況をさらに悪化させるのを見てきた。

金融のML分野は科学的進歩に関するものではなく、マーケティングツールになっています。研究資金は流行のMLアプローチに流れ、確固たる伝統的手法は無視されています。より良い金融に関することではなく、複雑さを売ることに関するものです。

誤解しないでほしい - 機械学習は金融市場においてその役割を持っている。しかし、この論文が示唆するように、それは決して万能ではない。ただし、基本を忘れて光るものを追い求めることが大好きな業界における、もう一つの不完全なツールに過ぎない。

そして、忘れないでください - これは投資アドバイスではありません。市場は、あなたが信頼するアルゴリズムに関係なく、あなたを飲み込むでしょう。