AIが変える投資の未来 S&P500を超えるパフォーマンスを実現するか？

2023年11月29日

最近、注目を集めているのが「AIによる投資」です。Udit Guptaによる研究では、AIを用いたインデックス投資が5年間でS&P500の平均利回り、約10%の2倍となる20%のリターンを達成したことが報告されています。これは、投資の大家ウォーレンバフェットの成績と同等です。

この記事では、AIがどのようにしてこれを達成したのか、そのメカニズムや結果について初心者にもわかりやすく解説します。ただし、重要なのは、これが実際の投資ではなくシミュレーションであるという点です。したがって、実際の市場でAIが同じ成果を出せるかどうかは、まだ不明です。

AIが切り開く新たな投資の世界

投資で成功するには、企業の業績や財務状況などの重要な情報を理解することが不可欠です。しかし、この情報を得るためには、各企業の詳細なIR資料を読み込む必要があり、これは一企業あたりでも膨大な量になります。一人の人間が全企業の資料を読むことは時間的に非常に困難です。

ここでAIの出番があります。AIは、これらのIR資料を迅速かつ正確に解析する能力を持っています。そして、解析されたデータを基にしてインデックス投資を行うことで、人間よりも市場の動きをより正確に予測できる可能性があります。

現在、投資分野においてもAIの研究が進んでおり、「絶対に損をしない上に良いリターンも得られる」という理想的な投資手法の実現が期待されています。AIを活用することで、将来的にはこのような夢のような投資手法が現実になるかもしれません。

投資以外の分野でのAIの活用に興味がある場合は、関連する記事も参考にしてみてください。このような情報は投資初心者にとっても、新たな知見を得る機会となるでしょう。

AIが投資を行う方法の解説

AIによる投資プロセスは、一連の具体的なステップに分かれています。ここでは、2023年にUdit Guptaが行った研究を例に、AI投資の基本的な流れを簡単に説明します。

AIはまず、1,500社分のIR資料を解析します。これにより、企業の業績や財務状況について学びます。これは、人間が英単語を学ぶようなもので、AIは2002年から2017年にかけてのアメリカの大企業のIR資料を分析します。多くのデータを扱うことで、AIはより正確な予測を行うことができます。

解析したデータを基に、AIは最適な投資モデルを構築します。Gupta氏の研究では、「運用する株数（k）」をどれだけに設定するかが重要で、k=5で最も良いリターンが得られることが判明しました。

最後に、構築したモデルに基づき、AIによる5年間のインデックス投資のシミュレーションを行います。ここでは、AIが自動的に株式の選別を行い、そのリターンをS&P500の実際の動きと比較します。

この流れを通じて、AIがどのように投資を行うかが分かります。AIは大量のデータを迅速に分析し、その結果に基づいて最適な投資戦略を立てることができるのです。投資初心者の方にも、AIの投資方法がより身近に感じられることでしょう。

Udit Gupta氏による最近の研究では、AIがS&P500のパフォーマンスを大幅に上回ることが明らかになりました。具体的には、AIによる投資シミュレーションがS&P500のリターンを2倍上回る結果が出たのです。

この研究結果は、以下のグラフで表されています

グラフを見ると、AIのリターンがS&P500を明らかに上回っていることが分かります。特に2023年のリターンを比較すると、AIのリターンがS&P500の約2倍になっていることが確認できます。

このリターンの差をより具体的に理解するために、S&P500の平均利回りを10%、AIモデルの平均利回りを20%と仮定してみましょう。この仮定に基づいて、100万円を20年間運用した場合、S&P500とAIモデルの最終的な運用金額には3,000万円以上の差が生じることになります。

上記はあくまで単純計算による数値であり、もちろん現状はこんなにうまくいかないだろう。
しかしAIの投資技術が向上すれば、誰でも大きく資産を増やせるようになるかもしれないのだ。

これらのデータは、AIが投資の分野でどれほど大きな可能性を秘めているかを示しており、投資初心者にとっても非常に魅力的な情報です。

上記はあくまで単純計算による数値です。

Udit Gupta氏による最近の研究では、AIが驚異的な投資リターンを生み出す可能性が示されましたが、いくつか重要な注意点があります。

シミュレーションの結果:
- まず、今回の研究結果はシミュレーションに基づいており、実際の投資で得られたリターンではありません。これは、AIが実際に良い結果を出せる可能性を示唆しているものの、実際の市場でのパフォーマンスを保証するものではありません。
リーク情報の可能性:
- 研究でのAIのパフォーマンスには、リーク情報が影響している可能性が指摘されています。AIが2018年から2023年までの情報を事前に持っていた場合、どの企業に投資すべきかが明らかになるため、実際の市場での状況とは異なる可能性があります。
個人の判断と責任:
- 投資に関する意思決定は、各個人が自己責任で行うことが重要です。この研究結果に基づいて行った投資から生じる損害について、研究者や関連機関は責任を負いません。