「ジャッジメンタル運用」と「クオンツ運用」の違い

　そもそも投資信託の運用はどのように行われているのだろうか。世の中には、投資信託の商品性に合わせてさまざま運用の手法が存在するが、そのほとんどが「ジャッジメンタル運用」と「クオンツ運用」と呼ばれる運用手法のどちらかに分類される。

　違いは、人による投資判断（ジャッジメンタル運用）が行われるか、統計などに基づく機械的な投資判断（クオンツ運用）が行われるかだ。

　ジャッジメンタル運用では、ファンドマネジャーと呼ばれる投資信託の運用責任者が、投資先企業の調査・選定を含む、総合的な投資判断を行う。ポイントは、人による判断が行われる点にある。一般的な投資信託運用でイメージされるのは、このジャッジメンタル運用であろう。

　一方、クオンツ運用は、高度な数量分析に基づいて作られた運用モデルで“機械的に”投資判断が行われる。あらゆる経済・マーケットデータを収集した上で運用モデルを構築し、そのモデルに沿って機械的に運用を行うため、人の判断や（どうしても主観が入ってしまう）相場観を排除できるという点にメリットがある。

投資判断に「ビッグデータ・深層学習」を活用するとは？

　このうち、クオンツ運用自体は、金融工学の発展とともに何十年も前から資産運用界で取り入れられてきたが、近年は技術面で変化が見られるようになった。その代表例が、ビッグデータの活用と、ディープラーニング（深層学習）の技術である。

　ビッグデータの活用とはつまり、大規模データの解析である。

　近年は、インターネットの普及などにより、現在は世界中のさまざまな情報を比較的容易に入手できるようになった。しかし、毎分毎秒配信されるニュース記事や、世界各国の企業の財務情報など、株価に影響を与える可能性があるすべての情報を人間が分析し処理することは、もはや不可能な領域まで来ている。

　そこで、インターネットを通じて入手できる大量の情報をビッグデータ化し、株価の動きに一定の法則を見抜いたり、ニュース記事に特定のキーワードが増え始めた段階で発せられるシグナルを検知したりするなどして、運用に役立てるために、ビックデータの活用が進んできた。


　もう1つのディープラーニングとは、機械学習の一種で、人間による指示を必要とせず、AIが自ら分析対象であるデータの特徴を見出し、学習を重ねていく技術を指す。

　前述のビッグデータを、ディープラーニングの技術を使って高精度に解析することも含まれる。人間の感情に左右されないという点は、従来のクオンツ運用と同じだが、ディープラーニング機能を搭載することで、さらなる運用の効率化や、高度なリスク管理の実現が期待されている。

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