Quantpedia記事翻訳：Man vs. Machine: Stock Analysis
基本情報
Authors
Sean Cao, Wei Jiang, Junbo L. Wang and Baozhong Yang
Link
papers.ssrn.com quantpedia.com
まえがき
近年、機械学習ベースの取引戦術や市場分析が増えている。しかし、機械が我々に取って代わることは可能なのだろうか？アルゴリズムがbig dataを解釈するより高い能力を持っていることは疑いようもない。しかしながら、市場の常ではあるが、全てが合理的なわけではないのだ。Cao et al.(2021)は、株式市場におけるこのテーマを深く分析した。目標価格と利益予想は重要なポイントで、トレーダーや投資家が活用する数字である。最新の研究では、目標価格の予想能力に関して人間の能力と機械の能力を比較した。全体として、AI-based analysisは人間による分析を凌駕したが、ことはそう単純ではない。AIは多くのデータから学習することができるが、人間がそう簡単に取って代わられることはないだろう。人間の特殊性が価値を持つ場面が多くある。例えば、流動性が低く小さな会社や、アセットライトなビジネスモデルを持つ会社だ。さらに言えば、AIと人間は競合しているというよりは補完しあっている。
要旨・内容
- 企業財務情報、定性開示情報、マクロ経済情報を学習したAI-analystは、価格予測に関してhuman-analystを凌駕し、超過リターンを生み出した。複雑な企業の分析において、透明性が高く量の多い情報が多次元に渡り手に入る場合はAI-analystの優位性が大きかった。
- 重要な情報の解釈に制度的な知識（無形資産の内容等）が必要な場合はhuman-analystの方が優れていた。
- human-analystがalternative dataや企業内AIへのアクセスを手に入れるにつれ、AIの優位性は時間と共に減衰していった。
- AI-analystとHuman-analystを合わせた分析はAI-analystを大きく凌駕し、機械と人間の融合の可能性を見せた。
Figre-1
特筆すべきポイント
- 使用したAIモデルは次の通り： Elastic-Net, Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting, and Long Short-Term Memory Neural Networks
- Man + Machineのpredictionについては、合成方法の記載なし。
