クオンツの終わり?AIが財務分析を民主化する方法

ニューヨーク、ニューヨーク - 3月28日: トレーダーがニューヨーク証券取引所(NYSE)のフロアで働いています... 2025年3月28日、ニューヨーク市にて。トランプ大統領のエスカレートする貿易戦争とインフレーションの兆しが投資家を懸念させる中、ダウ・ジョーンズ工業平均(DJI)は700ポイント以上、つまりほぼ1.7%下落しました。(スぺンサー・プラット/ゲッティイメージズ)

Getty Images新たな人工知能スタートアップの波がウォール街の最も専門的な役割の一つ、すなわち定量分析家に焦点を当てています。ヘッジファンドから商品取引の現場まで、AIプラットフォームは長い間高額報酬を得ているクオンツの独占領域であった複雑な数学モデルやデータ分析を民主化することを約束しています。

最近まで、トレーディングのための大規模言語モデルは、Igor Tulchinskyのような億万長者のファンドマネージャーの領域でした。彼のWorldQuantヘッジファンドは230億ドル以上を管理し、150人以上の博士号取得者を雇ってカスタムAIシステムを構築しています。Tulchinskyは最近フォーブスに対して、彼の会社がLLMを使用して「異なるドメインでアルファを変換し発見する」ために、標準モデルと「本当に誰も再現できない」内部データを組み合わせることによって「非常に高度な質問」に答えることができる独自のツールを作成していると述べました。

しかし、新しい世代のスタートアップがその排他性を変えようと働きかけており、以前はそのような能力を持つ余裕がなかった企業に高度なAI駆動の分析を提供しています。このトレンドは、金融機関がデータ駆動型意思決定にアプローチする方法の根本的な変化を示しています。数字を処理し、市場パターンを特定するために博士号を持つアナリストのチームを雇うのではなく、企業はますますAIシステムに目を向けており、膨大な情報を数秒で処理し、平易な英語で洞察を提供しています。

最近のケーススタディで取り上げられた3社(FINTool、Metal AI、Findly)は、AIを活用したリサーチおよび分析プラットフォームで金融の異なる分野をターゲットにしています。それぞれが手動分析の何時間もかかる作業を自動化されたインサイトに変えることを約束しており、投資判断の方法を再構築する可能性があります。

AIクオンツ置換波

主要なトレンドは、AIがリスクテイカーの希望に従って異なるデータソースを分析できる能力に関係しています。AIシステムは、人間の介入なしにデータソースを検索、集約、統合できるという約束があります。

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しかし、伝統的な量的作業を置き換えるための最も進んだ試みの一つは、YCに支援されたFindlyから来ており、そのDarling Analyticsプラットフォームは、 notoriously complex な商品取引の世界で波紋を呼んでいます。

クオンツトレーディングフロアからAIスタートアップへ

イグナシオ・イダルゴは商品取引を内側から知っています。最も著名なLPG取引デスクのいくつかでリードブックトレーダーを務めていた彼は、大量の市場データ、天候パターン、輸送およびフロー情報、さらには地政学的な動向を統合して利益を上げる取引決定を下すという日々の苦労を直接体験しました。

"問題は同じだったが、ただ異なるだけだ"と、ヒダルゴはトレーダーからテック起業家への移行について説明する。"構造化された高度なデータ分析のための最も進んだツールは、トレーダーが必要とする文脈を提供していなかった。解決するのが非常に難しい問題だ。"

現在、共同創設者のペドロ・ナシメントと共に、ヒダルゴは彼らのY Combinator支援のスタートアップFindlyを通じて、彼が「世界初」と呼ぶ技術を構築しています。彼らのDarling Analyticsプラットフォームは、平均的なコモディティトレーディングデスクに、従来は専門のクオンツデスクに制限されていた「超分析能力」を提供することを目的としています。

商品取引は極端な世界で運営されています。洗練された数学モデルが驚くほど基本的なツールと共存しています。一部の業務は複雑なアルゴリズムとリアルタイム分析を展開しますが、他の業務は取引を行うためにWhatsAppのグループチャットに依存しています。トレーダーは、最小限の技術的洗練でメッセージングアプリを通じてビジネスを行うことがよくあります。

"チャートでは文脈が得られない"とヒダルゴは指摘します。"人間がすべてのパラメーターを把握するのは不可能です：一晩の価格変動、船の積載情報、天候データ＆予報、ニュース。AIを使えば、‘今週の原油価格はどうなった？今が買い時か？’と尋ねることができ、市場の文脈を持ったより明確な状況を得ることができます。

AIクオンツ: 実世界への実装

ダーリンアナリティクスはすでにいくつかの大手商品会社でパイロット運用されています。このシステムは、ジュニアトレーダーが通常手動で作成するような朝のレポートやイベント駆動型レポートを自動化し、人間のアナリストがより高価値の戦略的業務に集中できるようにしています。これは、(近い)リアルタイムの構造化データと、市場レポート、X、ウェブ、電子メール、ニュースフィードからの非構造化情報を統合し、包括的な市場インテリジェンスを提供します。

"AIはあなたの指標に関するデータの完全な文脈を提供できます。これは単にグラフをプロットすることとは異なり、市場の現在の文脈においてそのグラフが何を意味するかを教えてくれます," とヒダルゴは説明します。このプラットフォームは、彼が「ナレッジグラフ」と呼ぶものを構築し、ユーザーがトレーダー特有の質問を自然言語で行い、以前は何時間もの手動研究を必要とした分析を受けることを可能にします。

例えば、トレーダーはツールに米国東海岸の天候とプロパン在庫の関係をプロットするように依頼できます。以前は、これに準備に数時間かかっていたジュニアアナリストが必要でしたが、今ではトレーダーはそのタスクをプラットフォームに委任し、数分で結果を見ることができます。

ダーリンアナリティクス内のクエリ

ダーリンアナリティクス## AIクオンツの次は何ですか？

これらのAIプラットフォームの成功は、金融における定量分析の未来について重要な疑問を提起します。もし人工知能がクオンツを価値ある存在にするパターン認識と分析能力を真に再現できるのであれば、取引および投資チームの構造を大きく変える可能性があります。

アナリストやクオンツに依存してリスク配分のための研究を提供する取引デスクにとって、AI駆動の分析は単に人間の能力を置き換えるのではなく、それを増幅することによって競争優位性を提供します。この技術は、組織全体で高度な分析へのアクセスを民主化することを約束します。

しかし、移行には課題が伴います。商品市場は非常に予測不可能であり、地政学的緊張から天候パターンまで、さまざまな要因に影響されます。これらのAIシステムを構築している企業は、プラットフォームが人間の専門知識を非常に価値のあるものにしている複雑さと変動性に対処できることを保証しなければなりません。

イドアルゴが言うように、目標は「商業取引会社の平均的なユーザーに、以前は専門家の独占的な領域であった分析能力を与える」ことです。

AIが経験豊富なトレーダーがトレーディングにもたらす直感や市場感覚を本当に置き換えられるかどうかはまだ分からないが、AIが行うことは、数分でデータインテリジェンスの優位性を提供することである。しかし、大手商品トレーダーがすでにこれらのシステムを試験運用している中、金融業界はその結果を知る準備が整っているようだ。