機関投資家はリターンを求めている。マシンオーバーレイはそれを見つけるのを助けることができる

Nicholas Abe、Boosted.aiの共同創設者兼COO

投資家は、量的アプローチと基本的アプローチの両方からベストを引き出す方法は何か。マシンラーニングオーバーレイを実装することによって、というものである。 Nick Abe、Boosted.aiの共同創設者兼最高経営責任者は述べている。 基本的マネージャーは、技術と機関投資家の需要の変化に適応しないことで、利益を残している。 Abeは、彼らの金融ドメインの専門知識と最新の人工知能ツールを組み合わせることで、アルファとシャープを高めることができることを示している。

投資のスペクトル両側 – 量的アプローチと基本的アプローチ – は最近問題を抱えている。 2020年には、COVID-19パンデミックによって市場に予期せぬボラティリティがもたらされたため、最も洗練された投資家でも苦労した。

量的アプローチは、量的チームを作成する大きな資産マネージャーの中で徐々に構築されてきた。 しかし、最新のテクノロジーからエッジを得るという約束は、マシンラーニングを実践に移すことの難しさ、特に必要な専門知識と機能するプログラムを開発する高コストに直面している。

成功した量的ショップは、多数のPh.D.、データサイエンティスト、エンジニアを雇用して、複雑な大量のデータから意味を抽出している – しかしそれでも時々失敗する。 データから予測力を引き出すことは難しく、COVID-19やその他のレジームシフトなどのブラックスワンイベントは、人間の監視なしにデータを古くすることができる。

基本的な失敗

多くの人々は、基本的な分析の原則 – 金融諸表を研究し、経済的要因を考慮して、投資家が最良のリターンを得るために投資する場所を決定する – について知っている。 投資家は、リターンをもたらすために時間をかけてこの時間のかかるアプローチを磨いてきた。 一部の人は、しかし、パフォーマンスを鋭くし、情報を短時間で分析し、意思決定プロセスに干渉する可能性のある認知バイアスを排除するために、機械学習や代替データなどの最新のテクノロジーを活用することに興味を持っている。

さらに、基本的なアクティブ投資マネジメントは、手数料の圧縮や技術の進歩、投資家の低コストETFへの態度の変化など、多大な課題に直面している。

量的アプローチと基本的アプローチの両方に共通するものは何か。 どちらも、資本を最も効果的に配分するために、世界を研究することである。

しかし、第三の選択肢があるとしたらどうなるか。

基本的マネジメントにおけるマシンラーニングの必要性

マシンラーニングは、産業や日常生活を変革している。 Google翻訳や自動運転車から、テクノロジーは、産業革命の前に世界を変えているのと同様に、投資マネジメント業界もこの変化から免れない。 2019年のCFA研究所の調査によると、ポートフォリオマネージャーを対象とした調査では、10%のポートフォリオマネージャーのみが投資プロセスで人工知能またはマシンラーニングを使用していた。

テクノロジーが進化するにつれて、マシンラーニング技術は投資マネジメントの必須要素となる。 しかし、多くのマシンラーニングアプリケーションは、従来のマネージャーにとっては外国語であるプログラミング知識を必要とする。 これらの障壁を乗り越えるには、基本的なマネージャーはどのように成功することができるのか。

より良いプロセスへの組み合わせ：マシンラーニングオーバーレイ

ポートフォリオにマシンラーニングオーバーレイを追加することは、基本的な投資マネージャーの専門知識とテクノロジーの利点を組み合わせる一例である。

マシンオーバーレイは、基本的な投資家がテクノロジーを取り入れる際の障壁を解決する。 これらは、従来の投資家の既存のポートフォリオの上に配置できるため、容易に使用でき、プログラミング知識は不要である。 さらに、マシンが意思決定において重要と考えた変数を示すため、基本的なマネージャーはプロセスに知恵を実装することにより安心できる。

たとえば、Boosted Insightsのマシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーの既存のポートフォリオを取り込み、株式のポジションの重み付けをわずかに調整する。 新しいポジションを追加するのではなく、既存のポートフォリオ内の株式の重み付け（ロングまたはショート）を調整する。 マシンは、ランク付けが高い株式の重み付けを増やし、ランク付けが低い株式の重み付けを減らすことができる。

最終的に、マシンラーニングオーバーレイにより、基本的な投資マネージャーは株式の選択の才能と、最先端の金融特有のAI/MLを組み合わせて、より良い結果を得ることができる。

投資マネージャーは、Facebook 、Apple (AAPL ) 、Amazon (AMZN ) 、Netflix 、Google （FAANG）などの株式を好み、ポートフォリオで良好なパフォーマンスを発揮するかもしれない。 マシンオーバーレイの追加により、マシンは重み付けをわずかに変更できる – たとえば、Facebookの重み付けを18.5%に減らし、Appleの重み付けを21.5%に増やす。 これらの小さな違いは、投資マネージャーのポートフォリオをまったく同じままに保ちながら、リターン、アルファ、ボラティリティの点でより良い結果につながることができる。

これらのタイプのモデルは、すでに高いアルファを持つポートフォリオを、株式の重み付けを調整するだけで、構成を調整する必要なく改善できることがわかった。

より良い投資のためのマシンラーニング

マシンラーニングは、産業を変革し続ける。 投資マネージャーは、マシンラーニングをプロセスに実装することでポートフォリオの目的を高めることができるが、それは彼らのワークフローに補足的なものでなければならない。 マシンラーニング技術の世界に足を踏み入れる良い方法は、マシンラーニングオーバーレイを実装することである。 これにより、投資マネージャーは、基本的なアプローチと量的アプローチの両方の利点を得ることができる。 これは、投資家がリターンを求めるのを助けることができる。 また、投資マネージャーは、マシンラーニングオーバーレイを使用して、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって有益なツールである。 これにより、投資マネージャーは、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって重要なツールである。 これにより、投資マネージャーは、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって有益なツールである。 これにより、投資マネージャーは、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって重要なツールである。 これにより、投資マネージャーは、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって有益なツールである。 これにより、投資マネージャーは、ポートフォリオのパフォーマンスを向上させることができる。 これは、投資家がより良いリターンを得るのを助けることができる。 したがって、マシンラーニングオーバーレイは、投資マネージャーにとって重要なツールである。 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