【特別寄稿】AIの基礎と応用可能性｜第1回イントロダクションと決定木［月光為替］

人工知能・AIに対して過度の想像をしていませんか？

FX攻略.com公式サイトでコラムを連載していた月光為替さん（現役ファンドマネージャー兼AI研究者）による特別寄稿を読んで、AIの基本やFXへの応用方法について学んでみましょう！

※この記事は、FX攻略.com2017年11月号の記事を転載・再編集したものです

【【特別寄稿】AIの基礎と応用可能性［月光為替］全3回】
・第1回イントロダクションと決定木
・第2回クラスタリングとニューラルネットワーク
・第3回ディープラーニング、集団学習、強化学習

はじめに

人工知能＝AIという言葉がかなり一般的になってきた昨今、一種のバズワードのようにもなりつつあります。特に投資の分野において、まさにAIが全てを支配していくかのような書き方がされることもしばしばです。

ただ、AIAIと皆が口をそろえて言いますが、その中身は機械学習であることを知る人は多くありません。人工知能というと、何だかコンピュータが独自に意思を持って、意思決定を行っていくような汎用AIを思い浮かべますが、現在投資等への応用可能性で大きく注目されているのは、「ビッグデータを活用し、データから法則性を導き出す、統計的手法の応用」である、機械学習に他ならないのです。

ですので、乱暴な言い方をしてしまうと、結局のところ巷で言うAIとは、統計分析ツールの一つに過ぎないというわけです。それでは何故ここまで昨今注目を浴びているのでしょうか。それは「コンピュータの処理速度が高速になったこと」「ビッグデータ、つまり大量のデータを取得できる環境が整ったこと」が挙げられます。

このコラムでは、機械学習＝AIを正しく理解してもらうべく、そのいくつかの手法を紹介し、それをどのような形で運用に応用していけるのかというアイデアも書いていきたいと思います。

猫も杓子もディープラーニング、ではいつまでたっても機械学習を上手く投資に応用することはできません。実際の応用には、機械学習の各手法がどういうものなのかを正しく理解し、それを最大限活かせるところに当て嵌め、投資に活かしていく必要があります。

当然、杓子定規にただ利用していては、全くポテンシャルを活かすことはできず、むしろ従来手法に対して精度が劣る可能性もあります。このコラムで、少しでも個人投資家の皆さまの、機械学習に対する理解が深まれば幸いです。

連載で取り上げる機械学習手法

決定木

取り得る選択肢や起こり得るシナリオを樹形図の形で洗い出し、それぞれの選択肢の期待値を比較した上で意思決定を行う手法に、決定木というものがあります。かなりメジャーな機械学習手法の一つで、筆者もよく利用します。

詳しい手順を説明すると、まず人間が説明変数と呼ばれるデータを与えてあげます。例えばドル円が明日上昇するか下降するかというモデルを作ると仮定すると、それに対する説明変数として、日本株式指数、米国株式指数、米国金利、などさまざまなものが考えられます。

そして、この説明変数の水準によって、枝を分割させていきます。この説明変数と分割基準の組み合わせをどんどんと作っていって、目的変数であるドル円の上昇・下降確率を割り出していく手法が、決定木と呼ばれるものです。

この手法の優れている点として、どのような説明変数や分割基準でモデルが作られていったのかを後で人間が確認可能な点や、直感的な分かりやすさがあります。

決定木の簡易模式図

決定木の応用例

決定木は、その性質上とても応用範囲の広いアルゴリズムだと言えます。応用先としては、目的変数と説明変数の間に関係性が考えられるものであれば、基本的にはどのような問題に対しても対応可能です。例えば株価指数、為替、個別銘柄の上昇・下降やリターンの回帰問題に対して、関係が深そうな説明変数をうまく選んでモデルを作ってあげることで、ある程度説明力のあるモデルが作成可能かもしれません。

また、この決定木には、後に述べる「集団学習」と組み合わせることによって、より予測能力の向上を目指した「ランダムフォレスト」や、「勾配ブースティング」と言われる手法が存在します。

※この記事は、FX攻略.com2017年11月号の記事を転載・再編集したものです

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