ヤフーのビッグデータとAIがつくる投資信託

特長

1
ビッグデータ

膨大な情報量を味方に

  • 今や私達の生活で最も貴重な資源、ビッグデータ
  • 日々蓄積されるビッグデータには投資家心理を読み解くヒントがたくさん!
ビッグデータとは・・・・・・

ネットで流れるニュース、写真、動画、SNSのつぶやき、気温や株価などの多種多様で膨大な量の情報です。

2
AI

ヒトでは処理できない量のデータをAIが分析

  • AIは大量のデータを分析できるだけでなく、特定のパターンや規則を学習して賢くなります。
  • PayPay投信AIプラスでは市場の規則性を学習させたAI運用モデルを使用しています。
  • 学習した規則性とは「株価の歪み」。それを探し出せれば、市場平均を上回る確率が高まります。
3
投資家心理

ヒトは常に合理的な判断をしているわけじゃない?

  • ヒトの判断には無意識の癖があり、株式市場におかしな状況・・・・・・歪みを作り出しています。
  • PayPay投信AIプラスでは投資家心理が作り出す「株式市場の歪み=株価の歪み(アノマリー)」を利用して運用モデルを開発しています。
  • 「株価の歪み」は特定のパターン、規則に従って発生します。
アノマリーとは・・・・・・

科学的常識や原則からは説明できない異常な事象を意味します。
既存の投資理論や経済合理性では説明できない市場現象が「マーケットアノマリー」です。

市場での歪みの一例

市場でも人は、常に合理的な判断をしているわけではありません。
どこかに「おかしな状況」が潜んでいます。

例えば…

なぜか、
「年の後半に投資するより前半に投資する」
ほうが収益率が高い

TOPIX平均月次リターンの比較

※ブルームバーグのデータを基にPayPayアセットマネジメント株式会社が作成。

PayPay投信AIプラスの運用モデル

主な戦略モデルの例

確率的モテ期予測モデル

ヒトには「モテ期」ってありますよね。
実は、株にもモテ期があるんです。
株のモテ期には株価が好調です。
世の中にあふれる ニュース、天気、掲示板などの情報をもとにして、株のモテ期を探し出します。

確率的モテ期予測モデル

PayPay投信AIプラスをもっと詳しく

Q&A

商品関連

  • ここまでの運用成果は?

    月次レポートをご覧ください。
    私達は日々運用成果を検証し、要因を分析してパフォーマンスの向上につなげるための手がかりを探し続けていますが、それでも毎日TOPIX配当込み指数に勝ち続けることは出来ないと考えています。これは「PayPay投信AIプラス」だけでなくどのような運用手法にも言えることです。短期では勝つことも負けることもあります。しかし、中長期ではお客様にご満足いただけるような運用成果を実現するために努力しております。 ぜひ中長期目線で運用を評価していただき、末永くお付き合いいただけますよう、お願い申し上げます。

  • 海外の株式にも投資するのですか?

    当面の主な投資対象は日本の金融商品取引所に上場している日本企業の株式です。運用資産規模が大きくなり、市場を上回る収益の獲得チャンスが少なくなってきたと判断せざるを得ないような場合に海外の株式への投資を行ないます。
    なお、海外の投資先もAIが選定します。現在は日本企業を中心としたデータの取得・解析をメインに行なっておりますが、実際に海外株式への投資を行なう場合はデータの取得範囲を拡大していく予定です。

  • TOPIX先物が組み入れられている理由は何ですか?

    「PayPay投信AIプラス」の運用目標は、中長期的な信託財産の成長をめざすことです。具体的には株式市場全体の収益率を上回る投資成果をめざしてまいります。ポートフォリオ構築途中のときや株式の空売りを行なっているときなど、現物株式の組入比率が低いときに株式市場全体が上昇すると、それだけで運用成績が大幅に劣後する原因になります。このような事態を避けるため、現物株式の代わりにTOPIX先物を組み入れています。

  • 銘柄の保有期間や入れ替え頻度はどのぐらいですか?

    銘柄ごとに異なります。また、同じ銘柄でも選定するモデルや購入時期が異なれば保有期間が異なる可能性があります。したがいまして銘柄入れ替えのタイミングやその頻度もあらかじめ決まっているものではありません。

  • リスク管理手法を教えてください。

    リスク管理の一環として、ロスカットルールを導入しています。個別銘柄及び基準価額が株式市場全体の動きに対して大幅なマイナス乖離が生じてしまった場合にリスク量を減らすよう、事前に設定しています。

  • 低コストとはどういう意味ですか?

    一般的に株価指数などへの連動をめざすインデックスファンドやETF(上場投資信託)より、株価指数などを上回る投資成果をめざすファンド(アクティブファンド)は運用の難易度が高いため、信託報酬が高めになっています。「PayPay投信AIプラス」は他のアクティブファンドと比較して相対的に信託報酬を低く抑えています。

  • 機械(AI)が投資判断をするから低コストなのですか?

    しっかりとした投資判断ができるAI運用モデルを開発するためには専門家による長時間の研究と検証が必要です。また、一般的に良質なビッグデータを効率よく取得するには多額の費用がかかります。さらにビッグデータを解析するためには高性能なコンピューターも必要です。「PayPay投信AIプラス」はこれらをすべて備えていますので、高コストの商品になってしまっても不思議ではありません。

  • なぜ、低コストにしたのですか?

    「おカネに働いてもらう楽しさをすべての人に知ってもらいたい」という思いをカタチにしたかったからです。長期間保有していただくほどコストは運用成果に大きな差をもたらします。ぜひ長期間にわたって「PayPay投信AIプラス」をご愛顧いただければと考えています。

  • 分配金は出ますか?

    原則として、決算日の基準価額が1万円を超えているときに、経費控除後の株式の配当金を中心として分配金をお出しする予定にしています。売買益(評価益を含む)に関しては、長期投資による複利効果の観点から、抑えめにしたいと考えています。決算日の基準価額水準や市況動向などを考慮しながら判断していく予定です。

  • 基準価額は新聞に掲載されますか?

    日本経済新聞に毎日掲載されています。投信会社名は「ペイペイAM」、記載名は「AIプラス」です。現在、他の新聞には掲載されていません。基準価額を掲載するファンドは各新聞会社が決定しています。ネットではPayPayアセットマネジメントや販売会社のホームページ、そしてヤフーファイナンスなどでご覧いただけます。

人工知能(AI)、ビッグデータ関連

  • どんなAIを使っているのですか?

    一般的にAIと呼ばれているものにはさまざまな種類があります。その中でも現在、代表格と言えるのは「機械学習(Machine Learning)」です。名前の通り、機械が自ら学習し、賢くなってその判断力を上げていくというものです。最近頻繁に耳にする「ディープラーニング」も機械学習の一つです。「PayPay投信AIプラス」が活用しているAIもこの機械学習に分類されます。

  • ビッグデータとは具体的にどのぐらいの大きさですか?

    データ量を表す単位としてはバイトが使われます。メガバイト、ギガバイトは良くお耳にすると思いますが、その上にはテラ、ペタ、エクサなどの単位があります。現在当ファンドで活用しているデータ量を正確に測ったことはありませんので、その規模をお伝えすることは難しいのですが、はっきり言えることは人間が処理できるような量ではないということです。

  • 私達の生活とAIの関わりをわかりやすく教えてください。

    「PayPay投信AIプラス」の柱となっているビッグデータとAIの組み合わせは、すでに私達の生活にさまざまな利便性を提供してくれています。インターネットの検索でキーワードに応じた最適なウェブページを瞬時に表示してくれたり、電子メールサービスで迷惑メールを撃退してくれたり、ロボット掃除機やセンサー洗濯機などのスマート家電が家事の負担を減らしてくれたりしています。金融の世界ではPepperやワトソンがお客様とのコミュニケーションをサポートしてくれたり、ロボアドバイザーが資産運用の指南をするサービスなどが始まっています。

  • AIが近年急速に普及した背景を教えてください。

    AIが脚光を浴びている背景には次のような技術の進展があると考えられます。
    ①ビッグデータが電子的に入手できるようになった。
    ②コンピューターの処理速度が飛躍的に向上した。
    ③ビッグデータを処理するアルゴリズム理論が発展した。
    AI技術の革新的な進歩は「第4次産業革命」をもたらすとも言われています。少し前までは想像もできなかったサービスを経験できる日が近づいています。例えば「自動運転車」「自動翻訳機」「ロボソムリエ」などです。

  • 運用の世界でAIが普及していない理由は何ですか?

    運用者がAIと株式市場の相性をきちんと理解できていなかったからと考えられます。AIはルールの学習を得意としますが、やみくもにデータを読み込ませるだけで株価を予測させようとしても上手くいきません。「PayPay投信AIプラス」のAI運用モデルは以下のような視点から開発されています。
    ①株価は市場参加者(人)の心理の集合体によって形成されるので、株価の動きに決まったルールはない。株価はランダムウォーク。
    ②AIはルールの学習が得意。ビッグデータを与えて学習させるだけで株価を予測させるのは非常に難しい。
    ③株式市場にもルールがある。それが市場の歪み(マーケットアノマリー)。人の非合理性(投資家の癖)がルールを作り出す。
    ④市場の歪みを捉えたル-ルをAIに学習させればよい。AIはルールに則って高い確率で株価動向を予測する。

  • AIに故障や誤作動は起きないのですか?

    一般的なコンピューターと同様、天災やウィルス感染などでハ-ドやソフトが不具合を起こす可能性があります。ただし、これは一般的なファンドも同様です。現在の運用環境でインターネットやコンピューターのトラブルから影響を受けない運用者はいないと言っても過言ではないと思います。ポートフォリオを管理するのも相場を見るのも全てコンピューターを介在させています。

  • 相場急変時にAIは特別な対応をしますか?

    相場の上げ下げを直接予測するような運用手法ではありませんので、相場急変時にAIが特別な対応を取ることはありません。ただし、相場急変やその原因となった出来事を受けてAIが解析するニュースや掲示板、検索キーワード等のビッグデータが変化することにより、結果的にAIの判断が相場急変の影響を受ける可能性はあります。

  • AIの「確率計算」とはどういうものですか?

    当ファンドは「AIによる確率計算に基づき、ポートフォリオを構築する」ものです。一般的な確率計算とは、標本の中から目的とする事象が何回おこったかをカウントして求めます。例えば、過去4年間ヤフーの株を毎日買った(約250日×4=1,000回)と仮定して、一定の保有期間で500回が上昇、500回が下落だとすれば、上昇確率は50%です。株価はランダムウォークですから、長期間観察した結果を平均化すれば概ねこのような確率になります。ただそこに、気温が12度以下の日100回の取引だけを抽出するという条件(規則性・ルール)を付けたとき、70回上昇、30回下落となれば、気温を考慮に入れて投資することで株価がランダムウォークでなくなり、予測確率を高めることができるようになります。さまざまな条件の集合体が規則性であり、規則性に則って学習して株価の予測精度を高めていくというのが、AIの確率計算です。

運用モデル関連

  • 市場の歪み(マーケットアノマリー)は常に存在するのですか?

    「PayPay投信AIプラス」で利用しているアノマリーは資本市場で長期にわたって存在することが学術的に確認されているものです。そのアノマリーが存在しなくなったか否かの判断には、数十年単位の時間の経過とそのデータの検証が必要だと思います。

  • 運用モデルで偽ニュースなどはどう扱っているのですか?

    「PayPay投信AIプラス」では特定の記事や書き込みを元に銘柄の選定を行なうわけではありません。個別のニュースなどひとつひとつの情報に左右されないよう、膨大なデータを集約し大局的な見地から解析したうえで投資判断をしています。 例えばスター発掘モデルでは、何か新しい記事が出たとしてもそれに飛び付くわけではありません。さまざまな見解、玉石混交の書き込み、真偽不明な記事など膨大なデータを集約したうえで、当該銘柄への注目度を算出します。そしてイベントの発生によって注目度がどう変化するかを計測します。変化率が大きければ当該銘柄への投資を決定する可能性が高くなります。

ファンド関係者関連

当ファンドは、主として株式など値動きのある有価証券等(外貨建資産に投資する場合には為替リスクもあります。)に投資しますので、基準価額は変動します。したがって、投資元本が保証されているものではなく、基準価額の下落により、損失を被り、投資元本を割込むことがあります。当ファンドの運用による損益は、全て投資者の皆様に帰属します。当ファンドの基準価額の主な変動要因には「株価変動リスク」、「株式先物取引による運用に伴うリスク」、「信用リスク」などがあります。

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