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理数工系出身者が求められる金融の世界

～ 人工知能技術を中心に ～

2011/2/21スパークス・アセット・マネジメント

水田孝信

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本講演本講演本講演本講演のののの内容内容内容内容はははは講演者講演者講演者講演者がががが所属所属所属所属するするするする組織組織組織組織をををを代表代表代表代表するものするものするものするものではなくではなくではなくではなく、、、、すべてはすべてはすべてはすべては個人的個人的個人的個人的なななな見解見解見解見解でありますでありますでありますであります。。。。

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理数工系出身者が求められる金融の世界

金融の世界では製造業ＩＴ企業に比べ理数工系出身者が、少ない傾向がある。しかし、活躍の場は多く、同出身者が少ないので重宝されるのも事実。

特に高度な理数工系の技術が用いられている金融分野を紹介する。

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今回は時間も限られているので、・ そもそも金融の機能は何なのか？・ 高度な理数工系技術を使う金融分野の紹介

各論の理論や数式、アルゴリズムまでは紹介できない

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2000年 気象大学校卒業2002年 東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻修士課程修了

理学部１号館 星野真弘教授 に仕える研究内容：宇宙空間プラズマのコンピュータシミュレーション

2004年 同専攻博士課程を中退同年 スパークス・アセット・マネジメントに入社

バックオフィス業務（ファンドの純資産の計算や取引決済の指図など）

2005年 ボトムアップ・リサーチ・アナリスト（会社の社長に取材したりと足で稼ぐ企業調査）

2006年 クオンツ・アナリスト（市場の定量分析を用いた投資）

2008年 学術界にも進出 （主に人工知能学会）2010年 ファンドマネージャー

2007年 日本証券アナリスト協会検定会員2008年度 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会

優秀論文賞2009年 中小企業診断士

( Web： http://www.geocities.jp/mizuta_ta/jindex.htm )

自己紹介

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そもそも金融とは何か？

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「お金」とはなにか？人類が発明した高度な役割分担の”道具”

・ 狩猟時代より、人類は高度な役割分担を行うことにより他の動物を圧倒

・ 物々交換による役割分担・ 「お金」の発明によりモノの交換がスムーズに

より高度な役割分担を実現

「「「「おおおお金金金金」」」」とはとはとはとは高度高度高度高度なななな役割分担役割分担役割分担役割分担のののの道具道具道具道具⇒ お世話になった人にあげる

みんなの役にたったらもらえる

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「金融」とはなにか？すぐにおすぐにおすぐにおすぐにお金金金金がががが必要必要必要必要なななな人人人人とととと、、、、しばらくしばらくしばらくしばらく使使使使わないわないわないわない人人人人をむすぶをむすぶをむすぶをむすぶ

Aさん昔大活躍の老人お金を多く持っているしばらく使い道がない

Bさん新たに漁業を始めたい道具もお金も持っていない体力とヤル気はある

Cさん「Bさんは今お金があれば、大活躍しますよ。

Aさん、そのしばらく使わないお金、託してみませんか？」

探してくる 探してくる

Aさんは”利子”を受け取り、Bさんは支払う、Ｃさんは少し手数料をもらう

Ｃさん・・金融業者

金融金融金融金融はははは人類人類人類人類がががが協力協力協力協力しししし合合合合うためのうためのうためのうための大事大事大事大事なななな””””道具道具道具道具””””・・・・””””手段手段手段手段””””““““目的目的目的目的””””そのものではそのものではそのものではそのものでは決決決決してないしてないしてないしてない！！！！

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しばらくお金を使わない人にはどんな人たちがいるのか？

・ 年金２０代～６０代にお金を積み立て、引退したら取り崩す最長４０年くらい使わないお金

・ 保険掛け金を掛けられてから支給されるまでお金は使わない支給されないかもしれないし

・ 銀行預金が引き出されるまでは使われない

・ 学校欧米の学校では集めた寄付を少しづつしか使わない習慣がある

・ 政府中東の政府は石油による収入はいずれ途切れると考え、将来のために貯蓄している、などの例があるいわいる、ソブリン・ウエルス・ファンド

預金

1010

例えば、銀行

融資・投資

手数料= 金利の差

個人

銀行

企業

皆様一人ひとりも、金融・投資活動に関わっている人類の役割分担に貢献

金利 金利

家を買った個人

融資・投資

金利

個人

1111

投資とか必要なの？タンス預金じゃだめなの？キャッシュは幻想、価値の維持は簡単ではない

米国における物価（インフレ）調整後価値の変動

中央銀行を初め多くの人々の不断の努力でやっとこの程度まで価値を維持ジンバブエなどもはやキャッシュが機能せず物々交換世界に戻る場合も

ファンド（投資信託、

匿名事業組合など）

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ちなみに、私がつとめる資産運用会社とは？

口座

株、債券、不動産、商品、、

売買

売買個人年金 大学

年金基金 資産運用会社

何を売買するか助言または決定

資産運用会社

何を売買するか決定

インフレから資産を守るだけための投資でも難しい投資投資投資投資のののの専門家専門家専門家専門家が必要！

ファンド・口座

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周辺業界

売買依頼

年金

個人 資産運用会社

証券会社など

取引所発注

信託銀行

クリアリング機構

発注

発注

結果報告

信託銀行

交換指示

株などの交換

ほふり、日本銀行など

口座

口座

全容を詳細まで知っている人は数少ないでしょう・・・・

株、キャッシュ、・・・・

証券会社銀行

販売

販売委託

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金融に必要な機能

（１）価値の測定 ・・・ 目利き（２）流動性の確保 ・・・ 苦労せず売買できる（３）キャッシュの価値、システムの維持

・・・ 金融の大前提

これらの機能を提供するいろんな人たちがいる⇒ これらはこれらはこれらはこれらは全全全全てててて定量的定量的定量的定量的なななな議論議論議論議論ややややＩＴＩＴＩＴＩＴ技術技術技術技術がががが必要必要必要必要

紙幣の発行吸収

いつでもどこでも預金、引出できる

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例えば、銀行

必要なときに貸してくれる

手数料= 金利の差

個人銀行

企業

金利はいくら？

金利はいくら？返せなくなることも考慮

お金が必要な人を探す手間が省ける

お金が必要な人を探す手間が省ける

流動性

価値の測定

日本銀行

キャッシュ価値の維持

金融庁

システムの維持

ルールの作成取り締まり

価値の測定

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金融業界で理数工系が活躍する場

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金融業界全般のレベル（感覚的）

・線形モデルや正規分布に頼りすぎ（金融工学のレベルの低さ・・・）

⇒ 金融危機の原因に

・複雑系的な発想（相互作用がある系）やシミュレーションを使うといった部分が特に遅れている

⇒ 人工知能人工知能人工知能人工知能をををを用用用用いたいたいたいたシミュレーションシミュレーションシミュレーションシミュレーションにににに大大大大きなきなきなきな期待期待期待期待

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金融業界、実際に就職すると･･･全体的になぜか文系出身者が多い理数工系出身者は重宝される

・プログラムが組めるだけでアピールできる・どうでもいいことまで頼まれがち･･･

⇒大企業なら理数工系の仲間ばかりが集まった部署があり、難しいことに専念できる

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（１） 価値の測定

●デリバティブの値段付け： 金融商品開発●保険金の決定： アクチュアリー●テールリスクの測定・ヘッジ： リスク管理●ポートフォリオマネジメント：

クオンツファンドマネージャー、コンサルタント

資産運用会社や保険会社、証券会社が金融商品を作成しそのさいの適切な販売価格を決めたり、想定外のことが起きないようにリスクを管理する

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●デリバティブの値段付け： 金融商品開発

デリバティブ＝金融派生商品とは？原資産を特別な価格で取引する権利

例: 日経平均を1万2千円で買う権利

これは一体いくらなの？⇒ 値段付け（バリュエーション）（日経平均が激しく動けばそこそこ価値があるが、

ほとんど動かないのであれば価値がない）

・特殊なオプションを作って売る、そのときの販売価格の計算・市場で取引されている値段がおかしいオプションを売買して儲ける

もっとも簡単な場合について、確率微分方程式を使って解析解をもとめたショールズやマートンはノーベル経済を１９９７年（！）に受賞。

⇒

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オプションの損益原資産の価格がその価格になる確率がどれくらいかによって、このオプションの価値が変ってくる

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エキゾチック・オプション原資産の価格の経路によって価格が変る経路依存するため値段付けの解析解を求めるのが容易ではない ⇒ 今でも最先端の研究分野

実務上はモンテカルロ・シミュレーションを使用

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３ヵ月後に80円で買う権利ただし一度でも100円を超えると、紙くず

⇒ 妥当なオプション価格の算出は困難同じ価格で始まり、同じ価格で終わってもケースＡは紙くず、ケースＢは利益あり

価格

時間

100円

80円

原資産価格ケースＡ

原資産価格ケースＢ

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●保険金の決定： アクチュアリー

保険例）入院したら10,000円くれる権利

この保険をいくらで販売すれば良いか？

保険会社が破綻しないように、かつ価格競争に負けないように価格設定しなければならない確率微分方程式をバリバリ使う

⇒アクチュアリー： 保険・年金の数理専門家の資格保険・年金の作成には有資格者の確認印が必要

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●テールリスクの測定・ヘッジ： リスク管理

日経平均やポートフォリオ（株や債券の集まり）の騰落率の分布どのくらい負けうるのか？ファットテールになっていて正規分布で考えるよりも大損することがある

（（（（１１１１）））） ボラティリティボラティリティボラティリティボラティリティ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 標準偏差標準偏差標準偏差標準偏差（（（（２２２２）））） 期待期待期待期待ショートフォールショートフォールショートフォールショートフォール ・・・・・・・・・・・・ ファットテールファットテールファットテールファットテールのののの面積面積面積面積

騰落率騰落率騰落率騰落率

頻度頻度頻度頻度

下落下落下落下落 上昇上昇上昇上昇

（（（（１１１１）））） （（（（１１１１））））

95%点点点点

（（（（２２２２））））ここのここのここのここの面積面積面積面積をををを減減減減らすらすらすらす

正規分布正規分布正規分布正規分布

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演算の難しさ･･･分布をどのように推定するのか？

ヒストリカル法（過去データのヒストグラム）、パラメトリック法（過去データからコーシー分布などのパラメーターを推定）過去の騰落率をGARCH法などでスムージングしてから推定する・・・

Barra社などから論文が出ている

ファットテールになる理由・・・人工知能を用いた人工市場シミュレーションによって、ポジティブフィードバック現象（株価が上がったから買う）をおこす投資家がいることが分かってきている

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ポジティブフィードバックは金融危機の原因の根幹である可能性有り

野村資本市場研究所（2008）

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●ポートフォリオマネジメント：クオンツファンドマネージャー

日経平均と全く同じ騰落率となるポートフォリオ⇒ パッシブファンド

もっと手の込んだパッシブファンドが出始めている最小分散ポートフォリオ：

リスクがもっとも小さくなるような銘柄の組み合わせを探す最小期待ショートフォールポートフォリオ：

期待ショートフォールが最小となるような銘柄の組み合わせ上場4000銘柄ちかくの相関を考慮した組み合わせ

⇒ 一見、NP困難だが、高速に解く方法が研究：計算方法自体が最先端の研究課題に

機械で自動売買させ、リターンを稼ぐファンドもある⇒ 人工知能をもちいた機械学習のファンドも出始めた

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最小期待ショートフォールポートフォリオ

下落に強い ⇒ 予想通り上昇についていく ⇒ 現在でも謎： 研究課題

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特許価値指数どおりの自動投資

特許のデータベース

特許データ

特許価値指数そのままに投資する手法が発明された価値のある特許という知的財産を持てば自動的に投資されるこの投資手法が普及すれば、力のある製造業にキチンと資金が集まる

テキストマイニング

特許庁

モデル計算

特許価値による企業価値測定

加重ウエイト

ポートフォリオ

知財をもつ会社が多く組み入れられる

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コンサルタント

年金基金がどのような運用を行うべきか・給付額と納付額に応じたもの ⇒ サープラスリスク・インフレリスクをおさえつつポートフォリオの騰落率の

リスクもおさえる⇒ アセットアロケーション

株と債券は相関が負なので組み合わせるとリスク軽減⇒ 実は金融危機時は相関が上昇する！

線形的な解析では扱えない領域に・テールリスクだけをおさえたい！

銀行融資に使う倒産確率モデル・各企業の定量データと倒産実績の関連性を調べる

（データマイニング）・倒産リスク（信用リスク）に応じて貸付金利を決める・銀行のグループ総研が開発している場合が多い

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（２） 流動性の確保

●アルゴリズムトレード：自動取引システム開発、セルサイド・トレーダー

●自己売買取引： ディーラー、マーケットメイカー、アービトラージ

証券会社や銀行が顧客の注文を低コストで取り次ぎ自己資金で流動性リスクを提供しリターンを獲得

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●アルゴリズムトレード：自動取引システム開発、セルサイド・トレーダー

もっとも高度かつ人工知能がよく使われている領域

ファンド・口座大量の買い注文

年金

資産運用会社

証券会社など

取引所

少しづつ発注（執行）⇒ コンピュータコンピュータコンピュータコンピュータでででで

自動化自動化自動化自動化

信託銀行

発注

発注

他の人にバレないように大量に株を買いたい⇒ バレると値段がつりあがり、高い値段で売りつけられる

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取引所の高速化とアルゴ（機械）同士の戦い

大量の買い注文

アルゴ 取引所

少しづつ発注⇒ 対峙しているアルゴは何者か？⇒ 相手の出方次第で執行戦略変更

発注

発注

東京証券取引所（arrowhead）：5msの注文応答時間、3msの情報配信スピード

⇒ 人間には無理

アルゴ

人工知能を用いて自動的に相手を分析・戦略変更を変える

少しでも有利になるように取引所の中にアルゴサーバーを置かせてもらう ⇒ コロケーション

大量の売り注文

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●自己売買取引： ディーラー、マーケットメイカー、アービトラージ

・ ディーラー証券会社の自己資金を使って短期売買

⇒ 単純に利益を出すことが目的“流動性供給”という側面もある

・マーケットメイカー売りと買いの注文を同時に常に出しておく買った株はちょっとだけ高くすぐに売る

⇒流動性供給が主たる目的だが利益も出せる

・アービトラージ（裁定取引）実際には同じ価格のものを違う場所で少し違う値段で売買し差額が利益となる東証と大証、先物と現物、ETFと現物、、、など

⇒利益目的だが流動性向上に大きく貢献

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（３） キャッシュの価値、システムの維持

●金融政策のための基礎研究： 日銀などの研究員●規制当局や取引所の規制研究： 当局職員など

これらの領域に人工知能をつかったシミュレーションが使われ始めている ⇒ 使われるベキ

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理論モデル研究

・ コンピュータの中に仮想の社会を構築する・ ミクロなエージェント（人間）を多数投入。お互いに相互作用する。・ それらを集積してマクロ的な観察が出来る

実証研究

ミクロ的現象

シミュレーション

マクロ的現象

第３の視点

橋渡し

●人工市場を用いた社会シミュレーション

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● 今でもファイナンス系学術界では市場効率性仮説が支配的⇒ 線形で複雑でない取り扱いのみ

そのような考え方ではPositive Feedbackを扱えない⇒ あるべき金融システム・規制を議論できない

● 他の社会科学分野では有事（テロ、火災、伝染病）に対するあるべき対策（避難など）をシミュレーションを用いて議論している（山影, 2007、出口ら, 2009など多数）

⇒ 金融でもシミュレーションを使った検証を！

●八木、水田、和泉研究人工市場を利用した空売り規制が与える株式市場への影響分析（人工知能学会論文誌, Vol. 26, No. 1, pp.208-216, 2011. ）http://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/26/1/26_208/_article/-char/ja/

⇒ 空売り規制がどのような影響を与えるか検証

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～ 最後に ～

金融業界では理数工系出身者が求められていますし、多くの活躍の場があります。

是非とも、将来の選択肢のひとつとして検討してみてください。