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みなさんおはようございます、AI未来研究所です。本日朝のAIニュースを一本ご紹介。2023年6月1日、ブルームバーグから。ヘッジファンド業界では、ChatGPTを使って日々の作業を迅速化する取り組みが広がっています。ChatGPTは、市場調査レポートの読み込みや、基本的なプログラミング、ファンドのパフォーマンス説明などに用いられ、生産性の向上に大きな貢献をしています。特に、システマティック取引を手掛けているヘッジファンド運用会社キャンベルでは、ChatGPTを使って、内部調査を要約したり、定型のコードを書いたりする実験が行われています。この取り組みを通じて、従業員たちはよりやりがいのある仕事に集中できる環境を作り出し、投資パフォーマンスの向上につながっています。現在は、生産性向上とコードの作成スピード向上が主な利益となっています。

Claude（AI）と一緒に、日本株の投資判断エンジンを作った。5回のバージョンアップを経て、最終的にAI自身が「自分には構造的な限界がある」と認め始めた。このシリーズでは、その全過程を記録する。コードはGitHubに公開済み。→ GitHub: [catalyst-alpha-engine]（リンク）やろうとしたことと基本設計（v1.0）「1万円を元手に、日本株で増やせるか」をAIに聞いた。ただし「何を買えばいい？」という丸投げではなく、判断の仕組み自体を一緒に設計した。Claudeに聞いたのは「銘柄」ではなく「判断ロジック」だ。投資判断を2つの層に分けた。「何を買うか」（ファンダメンタルズ）：PER 15以下（割安かどうか）ROE 10%以上（稼ぐ力があるか）自己資本比率 30%以上（財務が安定しているか）営業利益率が前年比で改善しているか「いつ買うか」（カタリスト）：決算で上方修正が出た自社株買いが発表されたストップ高の翌日以降に押し目が来たセクター全体にポジティブなニュースが出たファンダメンタルズで「候補」を絞り、カタリストで「タイミング」を決める。この2つが揃った時だけ買う。過去データと投資本の統計を参考に、以下のパラメータを設定した。パラメータ：バランス型勝率：58%平均勝ちトレード：+15%平均負けトレード：-7%月間トレード回数：3回1トレードあたりの期待値：0.58 × 0.15 + 0.42 × (-0.07) = +0.0576（+5.76%）月3回で月利+17.3%。これを12ヶ月複利で回すと、年率+509%。1万円が約6万円になる計算。正直に書くと、こ

3月、突然2つのアメリカの銀行の破綻とクレディスイス救済劇。この動きを受け、マクロ系ヘッジファンドもトレンドフォロー系ヘッジファンドも、思いがけない乱高下にいきなり引きずり込まれ、予期せぬ損失を被ったと言う事です。ロイター記事によると、3月中の成績はマクロ系とトンレンドフォロー系のヘッジファンドは　－3.2％アルゴ系CTAsは　－6.8％の損失。年初から3月末までの成績は、前者が－2.7％、後者が－6％となったそうです。たぶん　こちらの数字は業界全体の平均値のようで、個別ファンドの成績では、大きいところは3月単月で－19.8％となっていました。メインの収益減要因は、「債券のショート・ポジション」。つまり　ショート・ポジションを取っていたということは、債券を売り、債券利回りが上昇する方向に賭けていた。しかし、今回の危機で債券は安全資産として買われ、利回りは低下したので、損失が出たと言う事でしょう。今回の銀行危機は、全く予期せぬタイミングで起きましたたので、ファンドによっては迅速な動きが取れなかったということかもしれません。３月の成績が思うほど伸びなかったのはヘッジファンド業界だけではないはずです。我々も4月から、心機一転、頑張っていきましょう！