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感情が投資判断に与える影響、自動売買トレーディングの役割

2019年12月12日

皆さん、こんにちは。

先週久しぶりにMAiMATEが活用しているニュース情報開発者のRichard L.Peterson氏にお会いし、情報交換をすることが出来ました。そこで彼の著書(Amazonへのリンク:原著日本語版)の中から「感情が投資に与える影響」に関する部分を引用してご紹介したいと思います。

投資判断クイズ!

『以下のクイズ、および実験例は、Richard L.Peterson氏の著書、Trading on Sentiment, 2016/3/21, CHAPTER 2 Mind and Emotion、からの引用となります。ただし実験自体はRichard氏が実施したものではなく、J. T. Trujillo, B. Knutson, M. P. Paulus, and P. Winkielman, Tanking Gambles at Face Value: Effects of Emotional Expressions on Risky Decisions. Manuscript under review. が実際の引用先となることにご留意下さい。』

さて皆さん、以下の2つの投資の選択肢があった場合、どちらを選択されますか?

  1. とにかく10ドルもらえる。
  2. コインを投げて、表だったら30ドルもらえる。裏だったら何ももらえない。

。。。さぁ、どうしましょうか?

2で期待できる収益は、(表の30ドル+裏の0ドル)÷2=15ドル、と計算されます。この収益は「1の10ドル」よりも高いため、合理的な投資家は2を選択することになります。

彼の著書によれば投資判断は1と2で大体半分ずつに分かれたようで、「人間は合理的な投資判断がなかなか出来ない」ことが確認されました。(でも、私も10ドルを選んでしまいそうです。。。)

そして、実験は続きます。

続いて別グループに同じ質問を尋ねる前に、「顔写真を見て、男性と女性に分けて下さい」という作業をお願いします。

ですがこの作業依頼にはトリックがあり、『あるグループには笑っている顔だけの男女』、『違うグループには怖がっていたり、怒っている顔だけの男女』を見せています。この『表情』が投資判断にどう影響するか、、、というのが本当の隠された実験だったのです。笑顔ばかり見た人間は何だかハッピーな気持ちになりますし、恐怖や怒りの表情ばかり見た人間は何だかどんよりとした気持ちになりがちです。

結果は明らかに、『怖がっていたり怒っている顔を見た人間の方が多く、1の10ドルという慎重な、でも合理的ではない投資判断をする』というものでした。

つまり、『人間はそもそも合理的な投資判断をするのが難しいし、さらに感情によって投資判断は強い影響を受け、もっと合理的な判断が出来なくなる場合がある』ということが確認されたことになります。

自動売買トレーディングの役割

世の中には多くの自動売買トレーディングがありますが、共通して言えるのは『感情に左右されない強みがある』という点ではないかと思います。そもそも合理的な判断が苦手な人間がさらに感情に左右されるとしたら。。。トレーディングで良い結果を得るのは簡単ではありません。

MAiMATEのAIエージェントは感情に左右されることなく、貪欲に利益の追求を目指します。ニュース情報を与えることで「群衆がそのニュースにどう反応するかを予期し、時にはその反応に乗り、また時には想定される群衆とは逆の行動を取る」などを判断します。もちろんなかなか決断できずに「取引を見送る」こともあるでしょうし、「引きこもってしまう」こともありえます。ですが、毎週の継続学習を通じて利益を出せるトレーディング手法の飽くなき探求は続きます。

記事がやや短めですが、以上となります。

今週は、UKでブレグジットの行く末に影響を与えるであろう投票が現地時間12月12日に控えています。AIエージェント達はどう乗り切るのか。。。私も注意深く見守っています。前回の経験(「2019年10月7日週【前半】のGBPUSD振り返り|MAiMATEレポート」、「2019年10月7日週【後半】のGBPUSD振り返り|MAiMATEレポート」)を踏まえれば、予想と相場が逆に動いたとしても戦う姿勢を取り続け、損が出たら取り返す、利益は大胆に伸ばしに行くことを期待していますが、やはり緊張します。

ランキングでは新たなクラスSが誕生しているのも認識していますし、1位が入れ替わったことも当然に把握しています。記事として取り上げられなくてすみません。

また、データサイエンス周りでは 人工知能学会倫理委員会が、「機械学習と公平性に関する声明(外部サイト)」をリリースしています。これは安易なツールの利用により、機械学習が正しく応用されていないケースが散見されていることに対する警鐘だと個人的には理解しており、とても大事で意義ある声明であると考えています。関心ある方は、ぜひご確認下さい。

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