『将来は、AI株式取引で勝てなくなりますか？？』
『AIを利用すると、株で勝てますか？？』
近年、AIの台頭によって、これから個人投資家は、株で勝てなくなるなどの話をよく聞きます。
実際に、AI投資信託などの商品も増え、AI株式投資に興味を持っている人も増えました。
『人は、AIには勝てない』
こんな話もよく聞きます。
しかし、本当に株式投資において、個人投資家は勝てなくなるのでしょうか？？
『おはこんばんにちわ、ICHIと申します。』
『株の収益だけで生活している、専業5年目の個人投資家です。』
私は、何十億、何百億の資金を、何十年も運用しているプロではありません。
しかし、株の利益だけで生活をしている者として、これからのAI時代のことは考えなくてはなりません。
そこでこの記事では、AI株式投資の未来や、個人投資家のこれからの投資方法を、推測を交えながら紹介していきます。
この記事を読んで、将来の投資提案に役立てて頂ければ幸いです。
Contents
株式投資とAIの未来『AI取引によって個人投資家は勝てなくなるの？』
それでは、AI株式投資について考えていきます。
まず、最近流行りの『AI投資信託』について、考えてみましょう。
『投資信託』とは、簡単に説明すると、プロに投資を任せることです。
そして、従来の『投資信託』は、株式投資のプロが、資金の運用をしていました。
ですが、『AI投資信託』は、資金の運用をAIに任せている訳です。
膨大な情報や、過去のデータ、急変する世界情勢など、沢山の内容を踏まえて、投資信託は投資先を考え、資金を運用しています。
私個人の考えですが、その膨大なデータを処理することを考えれば、従来の投資信託よりも、『AI投資信託』の方が勝率は高いと考えています。
しかし、手数料が高く、従来の投資信託の年間利益率を考えると、成長段階と考えるのが賢明でしょう。
『仕事で時間がない』
『人に投資を任せたい』
という考えの人達には、『AI投資信託』はお勧めできます。
個人投資家はAIに勝てないのか？？
では次に、自分の資金を、自分で運用する個人投資家に、焦点を合わせて考えてみましょう。
かく言う私も、個人投資家なので、ここからが本題となります。
まずは、『AI』の実際の特徴と、株式投資における得意、不得意から考えてみましょう。
AIの特徴
『AI（人工知能）』とは、まだ確定的な定義は決まっていません。
そこでここでは『AI』を、人工的に作られた人間のような知識として、考えていきます。
『AI』は、自ら考える力が備わっています。
そのため、一度作ってしまえば、自発的に発展をしていきます。
そして、ある程度のサンプルから、自動的にパターンとルールを学ぶことができます。
つまり、判断材料があれば、データからルールを作り、より良い判断をすることができるのです。この点が、個人投資家に恐れられている部分と言ってよいでしょう。
人間よりも、より良い判断をすると考えられており、個人投資家がAIに勝てないと考えられている訳です。
簡単な『AI』の説明をしたところで、ここから株式投資における、『AI』の得意、不得意を考えてみましょう。
AIの株式投資における得意
まずは、『AI』の得意なポイントです。
分かりやすいポイントは、3つあります。
・データに基づいた単純作業
・データ処理と、正確性
・データから判断される共通点の選別
この特徴から分かるように、膨大なデータに基づいた判断や、正解を導き出すことが、『AI』の得意ジャンルな訳です。
株式投資の世界では、『ファンダメンタル分析』、『テクニカル分析』の大きく分けて2つの投資スタイルに分かれます。
この大きく分けて2つある投資スタイルは、両方ともに過去のデータが数値化され、投資判断の基準となっています。
つまりは、株式投資において、数字を元により正しい判断をする『AI』に、人間は勝てないと言っても過言ではありません。
なぜなら、ほとんどの個人投資家は、感情や思惑を投資の際に挟んでしまい、冷静な判断ができなくなってしまうからです。
しかし『AI』は、過去の膨大なデータを元に、最も最適化された判断で、株式トレードをしてきます。
そのため、従来の人間のファンドマネージャーによる取引は、約1割程度しかないと言われている程です。
AIの株式投資における不得意
それでは次に、『AI』の不得意なポイントです。
こちらも、分かりやすい3つのポイントで説明します。
・新しいことをする、創造的な作業
・文章を理解、解釈して問題解決すること
・特に理由がない時に、答えを出すこと
この特徴から分かるように、ある意味人間的な曖昧なことは苦手です。
株式投資の世界で言えば、仕手戦などに見られる、内容が伴わない株価の上昇、下落の判断は苦手と考えられます。
そして、株の世界では当たり前の『思惑で上がって、事実で下がる』などの、人間心理が絡む局面は苦手かもしれません。
つまり、より人間らしい部分の株価の動きには、『AI』は対応しきれない可能性が高いと考えられます。
AI取引が当たり前となる未来の株式投資
それでは、『AI』の特徴を踏まえた上で、これからの株式投資を考えていきます。
まずは、現状を理解しましょう。
世界的に有名な大手証券会社ゴールドマン・サックスが、600人いたトレーダーを2人に減らし、『AI』に仕事をやらせるようになったという話題は、多くの投資家に衝撃が走ったニュースでした。
また、先程も触れたように、従来の人間のファンドマネージャーによる取引は、約1割程度しかないと言われています。
つまり、現状でも『クオンツファンド』と言われる、高速自動取引が支流になっている訳です。
『クオンツ』とは、数量的なデータ解析に基づく投資手法をいいます。
高度なアルゴリズムに、超高速自動取引を結び付け、売買を繰り返します。
その速度は、1000分の1秒とも、100万分の1秒と言われています。
その『クオンツ』を、より進化させたものが『AI』であり、『AIファンド』です。
ここまでの情報だけでも、もう人間は勝てないと思ってしまいますよね…。
しかし私は、必ずしもそうではないと考えています。
その理由や、人間が株式投資で今後勝つための投資方法を考えてみます。
人間VS人工知能（AI）を考える
ここからは、1個人投資家として、これからも株式投資で生計を立てるために、どのようにしていけば、株式投資で『AI』に勝てるのかを提案していきます。
まずは、大きな3つのポイントです。
【勝つためのポイント】
・基本に忠実なトレードルールの確立
・短期的な投資をしない
・ボックス相場での利益確定
・仕手株への参入（番外編）
基本に忠実なトレードルールの確立
まず第一に、基本に忠実なトレードルールの確立です。
正直、これが全てだとも考えています。
トレードルールの確立は、今も昔も勝つための絶対条件です。
そして、先程の『AI』の得意ジャンルでも書いたように、『AI』は膨大なデータを処理して、より正しい判断をすることを得意としています。
つまりは、過去や現在のデータに基づく、より正しいと考えられるポジションを取る事で、より利益を出しやすくなるとも考えることができるのです。
株の世界は、『ゼロサムゲーム』です。
全ての『AI』が、同じ判断をするとは考えにくいですが、最適化された投資判断をする可能性が高いため、
『きっと上がる』
『直感で感じたから買った』
など、理由や根拠を持たない投資家が、大きく負けを見ると考えられます。
そのため、株式投資の基本を押さえ、より基本に忠実なトレードが勝率を上げるために、最も近道であると考えています。
短期的な投資をしない
次に、短期的な投資をしないことです。
ここで言う短期的とは、主にスキャルピングや、デイトレードを指します。
ハッキリ言ってこのジャンルは、すでに人間は勝てません。
『クオンツファンド』や、『AIファンド』の餌になるだけです。
もちろん、価格設定をした銘柄で、1日だけ利益を抜くことは、ここでいう短期的には当てはまりません。
ボックス相場での利益確定
次に、ボックス相場での利益確定です。
『AI』による最適化、超高速自動売買が、データに基づき同じ様な判断をする可能性があります。
すると、ある一定の値幅で株価が上下する、『ボックス相場』に長い期間なる可能性があります。
もしそうなれば、ある程度規則的に株価が動くでしょう。
この動きが読み取れた場合、ボックス相場での値幅間での利益確定が可能です。
簡単に言えば、決まった株価の上下で、買いと空売りを繰り返し、利益を出す訳です。
そして、設定した値幅を上抜けしたり、下抜けしたら、素早い利確や損切をするのです。
仕手株への参入（番外編）
これは、番外編と思って下さい。
なぜなら、わたしは仕手株に手を出さないからです。
巨額の資金を持った仕手であれば、『AI』をはめることができるでしょう。
先程書いた『AI』の不得意を攻める訳です。
まとめ
今回は、AI株式投資の未来や、個人投資家のこれからの投資方法を、推測を交えながら紹介しました。
今、株式投資の世界にも、『AI』が続々と参入してきています。
しかし、『AI』にも得意、不得意があります。
『AI』の得意なジャンルは、膨大なデータを処理し、より良い判断をすることです。
対して、より人間らしい直感や、理由のない結果など、データを基にできない部分は苦手です。
私個人としては、『AI』の得意な部分であるデータに基づいた最適化が、個人投資家の生きる道だと考えます。
つまり、より基本に忠実なトレードが、最も利益を取れるのです。
今後、株式投資の世界が、どのように変化していくのかを敏感に捉えて、利益を確保できるようにしたいものです。
