JPモルガンの人工知能（AI）エージェントが、過去20年のバックテストで伝統的な60対40ポートフォリオを上回った。同社はこの結果を評価したが、投資家に対して信用しすぎないよう警告を発した。
このテストは、AIがアナリストの支援役から資本の割り当てそのものを担えるかどうかを問う内容。ジャック・ドーシー氏が機械との関わり方が変化するムーブメントを推進している最中の発表。
JPモルガンのAIエージェント、60対40ポートフォリオを上回ったしくみ
JPモルガンのクロスアセット戦略チームは、相場環境の変化に応じて株式と債券間で移動できる8つのAIエージェントを構築した。トーマス・サロペック氏率いるチームは、この結果を7月9日のレポートで公表した。AIシステムは、成長率とインフレで分類された4つのマクロ経済局面を認識する。
このベンチマークは、公平かつ意味のあるもの。60対40の資産配分は、長年にわたりバランス型ポートフォリオの基準とされた。2022年には株と債券がともに下落し、1937年以来最悪の年となった。
エージェントは成長が強い局面では株式、低下が見られる局面では債券を選好した。20年にわたるバックテストでは、最も優秀なエージェントが年間で60対40ポートフォリオを0.7ポイント上回った。
年率ベースのボラティリティも2.8％低減した。8つ全てのエージェントがリスク調整後リターンで優位となり、シャープレシオは0.74〜0.95と、ポートフォリオの0.61を上回った。
エージェントの構築にはOpenAIやAnthropicの既成モデルを用いたが、それでもJPモルガン独自のルールベース・レジームモデルを凌ぐ成績だった。これは同行の最近のAIを巡る見解をよりリスクの高い領域へと広げた形。
なぜジャック・ドーシー氏の「エージェント・ファースト」構想と重なるのか
この手法は、ジャック・ドーシー氏の提唱する哲学に重なる。Block CEOの同氏は、AIエージェントに指示を出すのではなく、むしろ彼らに委任する姿勢を強調している。
ドーシー氏はすでに実践的な一歩を踏み出しており、2月にはBlockで4000人超の人員削減を実施。AI導入によるものと説明した。これは全体の約40％にあたる規模。JPモルガンのAIエージェントも同様の論理を市場に適用しており、AIエージェントが資金を運用する潮流の一端である。
熟練クオンツがよく知る注意点
JPモルガンはその限界についても明確に指摘した。今回の結果は過去のシミュレーションであり、実取引ではない。そのため過信を控えるよう注意喚起した。
ウォール街のベテラン・クオンツであるリチャード・バーンスタイン氏は、より痛烈に語る。新しい戦略が公表するバックテストの中には、失敗事例はほとんど存在しないと指摘。
背景にあるのは公表バイアスだ。AIモデルは過去データのノイズにも適合できるが、実取引ではコストや未知の局面が障壁となるため、成績が落ちるリスクがある。
JPモルガンはまた、AIへの過度な投資が市場ストレスを増幅する可能性にも警鐘を鳴らした。これはより広範なAI支出を巡る問題とも重なる。過去にも多くの戦略がバックテスト段階では好結果を示しながら、実際の市場では苦戦した事例がある。これらのエージェントが実運用で生き残れるかどうかが本当の課題である。
