AIは二次市場投資にどのような影響を与えるのか？
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AIは二次市場投資にどのような影響を与えるのか？
AIは便利だが、大規模言語モデルの役割は非常に限られている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Lucida
Soraのリリースに伴い、AIが最近また注目を集め、AI関連銘柄も急騰した。
ここ数年でBloomberg／Wind／Tiger Brokerなど伝統的な金融機関も次々と独自のドメイン特化型大規模モデルを発表している。Crypto業界でもDuneなどの多くの製品がAIを統合したり、あるいは専用GPTをリリースしており、それらはほぼすべて体験済みだ。
二次市場における核心的競争力
「AIが二次市場投資に与える影響」について私の見解は以下の通りだ。AIは役に立つが、大規模言語モデルの効果は非常に限られている。
その理由は、二次市場の核心的競争力とは生産性の優位ではなく、他の市場参加者に対する方法論や認知レベルでの圧倒的優位性にあるからである。
優れた（クオンツ）トレーダーは、長年の市場経験を通じて市場特性を深く理解し、安定して量的測定可能な取引戦略を構築する。一方、能力が不足するトレーダーは継続的な損失により市場から排除され、「良幣が劣幣を駆逐する」という進化プロセスが進行し、結果として儲けることがますます難しくなる。
したがって、市場に打ち勝ち安定的に利益を得るには、市場の進化スピードよりも速く進化し、他の市場参加者よりも深い理解を持つ必要がある。これはすなわち方法論および認知レベルの勝利であり、まさに二次市場の核心的競争力なのである。ほとんどの場合、市場のコンセンサスはリスク要因となるため、「非コンセンサスを見出すこと」こそが（クオンツ）トレーダーにとって最も重要な能力であり、高い認知レベルの現れでもある。
より深く言えば、この能力はCFAを持つかどうか、金融工学を学んだかどうかとは直接関係がない。もしCFAや金融工学の知識があれば簡単に儲けられるなら、二次市場でお金を稼ぐのはあまりにも簡単だろう。常識的に考えれば、どんな業界でも利益を得るには、大多数の人々が持っていない何か―それが資源・資本・認知・方法論・経験など何であれ―が必要であり、それこそが真の競争力となる。
したがって、あなたが極めて低コストまたは直接的に大きな利益を得られるようにしようとする人・事・プロジェクトの多くは、悪意があるか無知であるかのいずれかに分類できる。
AIの話に戻ろう。現時点で一般公開されている最先端の大規模言語モデルGPT-4の体験から判断すると、モデルが世界を理解し認識する水準は明らかに人間には及ばず、その強みは生産性の向上にあり、知識レベルとしては学部卒程度と言える。そのため、前述した二次市場の核心的競争力とは一致しない。GPTが世界の理解と認識において人間並み、あるいはそれを超えるようになれば、ようやく二次市場投資に革命的な影響を与えることができるだろう。
しかも現時点では、Crypto業界内のLLMの性能はGPT-3.5と比べても世代差があり、ましてやGPT-4とは比べものにならない。よって、専用GPTを使ってCrypto取引を行う、あるいはユーザーに取引判断を提供するという点については、依然として道のりは長い。
AIには具体的にどのような用途があるのか？
では、AIは二次市場投資においてまったく意味がないのか？そうではない。主に以下の用途が考えられる。
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ファクター探索：伝統的金融市場では、ごく少数のトップクラスヘッジファンドがML/DLモデルを用いてファクターを探索している。人手による探索と比べ、この手法はファクターの「量」に優れるが、「質」は相対的に犠牲になる。ただし、これは業界の主流ではなく、チームの能力に対する要求も非常に高い。
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データのクリーニング／加工：例えば、MLを用いてデータセット内の欠損値・異常値を最適化したり、MEV Botの取引量を特定するなど。
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アルゴリズム取引：主に市場の板情報や注文帳などのマイクロ構造に応用される。
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代替ファクターの加工：ニュースやソーシャルメディアのコンテンツを分析し、ポジティブかネガティブかを判別し、さらにはスコアリングを行う。
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GPTによる自然言語データの整理：たとえば、SECの電子データ収集・分析・検索システム（EDGAR）に含まれる企業の財務報告書はテキスト形式だが、これをGPTで構造化データに変換することができ、その効果はかなり期待できる。
思いつく限りでは以上のような用途がある。もし抜け落ちているものがあれば、ぜひ補足いただきたい。これらの事例からいくつかの傾向が読み取れる。
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1～3の用途は、GPTが普及する前からすでに成熟していた。
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4～5は主にGPTの応用範囲に属する。4については実際に試していないが、効果はおそらく限定的だろう。第一に、代替ファクターはマルチファクターストラテジーの中で占める割合が小さい。第二に、このような安易かつ低コストで抽出されたファクターは、有用なものが得られにくく、仮に有効だったとしてもすぐに効力を失う可能性が高い。5の効果もやはり生産性の向上にある。
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上記のすべての用途は、非常に特定された小さな工程にAIが活用されるものであり、AIに直接取引や投資を任せることはできない。なぜなら、市場に対する認知レベルが依然として低く、さらに金融業界の信号対雑音比（SNR）も非常に低いからであり、自動運転などの分野とは全く比較にならない。
このような視点からCrypto分野のAI製品を見ると、Duneのアプローチは比較的合理的だ。それは明確にインテリジェントアドバイザーとしての役割を担わず、直接的な取引シグナルを提供しようとしない。もちろん、それが同製品の本来の位置づけでもない。あくまでAIを使って生産性を高めることを目指しており、SQLの記述は一般ユーザーにとっては確かにハードルが高いため、その点での価値はある。ただ、現時点ではまだ十分に「スマート」ではないが…。
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