短期のトレーディングにフォーカスする
– まず御社のサービスについてご説明ください。
金融投資の世界では、長期のインベストメントと短期取引のトレードの世界がありますが、われわれがフォーカスするのは短期トレードの世界。
現在リリースしているのは、キャピタリコ（Capitalico）というサービスです。
これは、デイトレーダーのような自分の投資のルールを持っている人が、自分のルールやモデルを設定することで、売買のタイミングを通知してくれるというサービスで、すでにFXトレード向けにリリースしています。
— なぜ中長期ではなく、短期のトレードなのでしょうか？
北山 中長期で見た場合、どちらかと言うとファンダメンタル、マーケットのニュースやそこからの市場センチメントが価格形成に強い影響を与えます。その点、短期トレードはよりテクニカルな手法が効きやすいので、ディープラーニングでチャートパターンを解析するようなアプローチが効果があると考えています。
– キャピタリコとアルパカスキャンで投資判断情報を
北山 投資に必要な情報は、“When”（いつ買う・売るか）を教えるサービス、もうひとつは“What”（何を買う・売るか）の判断です。
こちらは両方重要なのですが、キャピタリコは”When”に特化したサービスです。つまり、自分が何を買うかはわかっていて、いつ売買するかのタイミングを知らせるというものです。
ウェブ上で自分が勝てると思う「チャートパターン」をインプットとして入力して、ディープラーニングでそのパターンを認識させ、自分の投資アルゴリズムを作成しリアルタイムに売買のタイミングを通知するというWebサービスです。会員数は数千名程度です。通常の情報サービスに比べると多い数ではありませんが、トレーダー向けの市場では順調な伸びだと言えます。
北山 一方、“What”（何を売買するか）の情報を提供するアルパカスキャン（AlpacaScan）というサービスを現在米国株向けに公開中です。一般的で有名なインジケーターのサイン、例えばマックディー（MACD）のゴールデンクロス、ボリンジャーバンド、RSI、一目クラウド、赤三兵、包足、ローソク足といった投資家に馴染みのあるローソク足のパターンなどを、すべて実装して、米国の7000あるすべての株を読み込ませて、今どの株を売買すれば良いかを知らせてくれるものです。ここに将来的にはバックテストの結果を入れて本当にどのシグナルがその銘柄にとって価値のあるシグナルなのかをだれでも検証可能にする予定です。 キャピタリコは投資家が自分のノウハウを入力するものですが、アルパカスキャンはAIがこうしたパターンから判断し、「今売買すべき銘柄」を教えてくれるというものです。長期的にはこの2つのサービスをつないで、あるシグナルから自動的な売買が行えるようなことも想定しています。
API連携とビットコイン取引が次のマイルストーン
– 今後のマイルストーンとしては？
北山 当面はキャピタリコを証券会社へのつなぎこむことです。今はまだメール通知が来るだけで、売買は自分でおこなうというものですが、将来的にはこれを証券会社のシステムとつないでトレードができるようにしたいと考えています。
– 日本の証券会社との接続は可能なのでしょうか？
北山 まだ具体的な話はできないのですが、APIが整備されている証券会社をまずは対象に考えています。海外の証券会社はOpen APIのオープン戦略をとっており、その基盤がすでにそろっているところが多い。日本では、売買のためのOpen APIは存在しないのが現状で、ここはもう少し時間をかけてビジネスを作っていきたいと考えております。
– 現状、キャピタリコは今はFXだけですよね？株の方もお考えでしょうか？
キャピタリコがFXの次に扱おうと考えているのは、先物やビットコインのようなよりテクニカルな分析が効くアセットクラスです。株の取引は、アルパカスキャンのような何を買うかを解決するサービスが重要だと考えており、これは投資家が知りたいのは、どちらかというとWhenではなく“What”（何を買うか）だからです。これに対してFXや先物やビットコインは買うものが決まっていて、“When”（いつ買うか）を解決できるので、よりキャピタリコのアプローチに適していると考えています。
– 、ロボアドバイザーのようなB2Cのサービスや、ヘッジファンドや大手の金融機関のツールとの違いは何でしょうか？
北山 ロボアドバイザーはETFの国際分散投資が基本戦略で、これはマーケットのサイズが大きくなると、その分の利益を得ることができます。これは自分で積極的な投資をしないユーザーにとって価値があると思うのですが、我々のサービスはより積極的に自分で投資をしたいという我々が「DIYトレーダー」とよんでいる方々を対象にしています。
また、ヘッジファンドやクオンツの世界では従来から、株取引向けに高額ですが強力なツールがありました。これに匹敵するツールの独自の開発にわれわれはコミットしてきました。クオンツ御用達のKDBという高速DBに匹敵する我々がMarketStore(マーケットストア)と呼んでいるデータストレージを、PostgreSQLのコントリビューターの弊社CTO原田や、金融DBのグリーンプラムのCTOだったルーク氏が作った。この基礎技術の高さが将来的に強みになると考えています。
ヘッジファンドのAI活用が高度化する
– 素朴な疑問ですが、過去のパターンやチャート分析をAIがおこなうことで、株価の予測は可能なのでしょうか？
北山 これは、ユーザーがどのような投資アイデアを我々のサービスを利用してAIにするかにかかっています。キャピタリコはユーザーの投資アイデアをプログラミングなしでAI化できることがメリットで、そういう意味では、予測できるかどうかは、ユーザーのアイデアに依存します。
また、一般論でいうと、もちろん株価の予測にはチャート分析だけではなく、ニュース、ファンダメンタルなど多様な情報を扱うことができるほうがよい。将来的には、このような様々なインプットをディープラーニングで扱えるようにしていくことを考えています。 たとえばニュース解析です。ここは機械学習の強みが出てきて、例えばグーグルが囲碁の人工知能ソフト「Alpha Go」で買った時にAI銘柄が上がったとか、関連株が上がるとかがわかりやすい例ですが、もっと微細なニュースを解析してマーケットセンチメントの変化を予測することが出来るでしょう。
– AIは投資の世界に大きな影響を与えそうですが、なかなか動向が見えてきません。
北山 ヘッジファンドが膨大な資金で本格的に参入していると思いますが、そこに関する具体的な情報は、シークレットソースなのでなかなか出てこないでしょうね。 ただ投資分野でのAIの活用は、Alpha Goのようなものとは違ったものになると思います。
Alpha Goはひとつの勝敗が決まるゲームの中で一種の強化学習です。ニューラルネットワークを組んで、最終的に「報酬」がきまっているゲームの中で強いAIを設計していくというものです。これに対して、ヘッジファンドがやろうとしている使い方は、強化学習的なアプローチも行っていますが、AIを活用してインプットする情報に多様性を持たせて、解析を予測につなげるということもやっています。僕の個人的な感じでは、いままで人間の工数では扱うことができなかった情報を活かすという点で、よりAI的なアプローチだと思っています。
たとえば、人工衛星の画像を画像認識で活用するという事例もあります。港湾の船の数から車の動き、例えば店舗の客の出入りまでリアルタイムに解析できれば、ある程度売上も予測できるでしょう。 そうした予測と、市場コンセンサスとの乖離があるものを探す。そうしたこれまでは活用できなかったインプットの多様性に、今後AIは貢献するだろうと言われています。 天才的な数学者に匹敵するモデルをディープラーニングで作るという方向はもちろんあるでしょうが、今まで誰も使わなかったインプット情報を使って市場コンセンサスとの違いを見極めることが出来れば、大きなインパクトになるでしょう。
そうすれば、他を出し抜くことができます。ただそれもいずれ、知れ渡り市場の中で織り込まれていくので、この部分の競争はずっと続いていくと考えています。