AIで優れたトレーダーにはなれないが、プロの活用法

人工知能（AI）は、暗号資産および伝統的な市場の取引手法を変化させている。しかし、4人の有力アナリストはいずれも「AIはスキルを強化するものに過ぎず、専門性の代替にはならない」と見ている。暗号資産取引におけるAIの優位性は、依然としてクリーンなデータと人間の判断力に依存する。

カプリオール・インベストメンツのチャールズ・エドワーズ氏とクリプトクアントのフリオ・モレノ氏は、AIを本格的なリサーチを後押しする加速剤と位置付ける。ベンジャミン・コーエン氏とマイケル・バン・デ・ポッペ氏も、別のパネルで同様の結論に達した。

4人のアナリストの結論は一致

オンチェーン分析とAIツールは、暗号資産分野のリサーチにおいてニッチから主流へと広がっている。BeInCryptoの2つのパネルでは、こうしたツールを日常的に活用する4人のアナリストが登壇した。

エドワーズ氏は、定量的ビットコイン（BTC）ヘッジファンドであるカプリオール・インベストメンツを創設した。モレノ氏はクリプトクアントのリサーチ部門責任者。コーエン氏とバン・デ・ポッペ氏は、広範なフォロワーを持つ独立系マーケットアナリストである。

マーケット・インテリジェンス・カウンシルでエドワーズ氏は、AIが努力する者に新たな機会をもたらすと強調した。

別のパネルでバン・デ・ポッペ氏は、その限界を明確に指摘した。

AIが既に役立つ場面

AIの最も顕著な効果は、日常的なリサーチ業務の効率化に表れている。従来は数時間かかっていた作業も、AIによって短縮されている。

エドワーズ氏は、分析の迅速化が最大のメリットだと指摘した。

バン・デ・ポッペ氏は、この利便性の高さを実演した。氏はチャットボットと無料データフィードを活用し、サンプルの暗号資産ポートフォリオを構築した。AIエージェントなどが、リアルタイムで市場データを取得できるようになった。

AIに人間の関与が必要な理由

スピードがあってもスキルは補えない。バン・デ・ポッペ氏は、自身のAIポートフォリオに重要な文脈が抜け落ちていたと指摘した。

このギャップを埋めるのは人間の判断だと述べた。

また、AIを万能なものと過信すべきでないとも警鐘を鳴らした。AIは「無限にお金を生み出す魔法」を生み出すものではない。この慎重姿勢は、市場の多くの専門家も裁量を完全にAIに委ねる取引ボットを支持しない現状と一致する。

モレノ氏は、機関投資家はデータを信頼しつつも検証し続けていると語る。

AIモデルの内部

プロの運用ファンドは、AIをインフラとして捉えており水晶玉のようなものではない。エドワーズ氏は、自社を大規模で実証済みのモデル構築を中心に発展させてきた。

カプリオールのマクロ・インデックスは、こうした姿勢を体現している。オンチェーン・マクロ・株式指標を60種類以上統合した機械学習モデルを同社は構築している。多くのデータプラットフォームが数千の指標を公開するが、モデルには丁寧な選定作業が不可欠となる。

コーエン氏は独自のボットを一から構築しているという。

同氏は、低品質なAIアウトプットで学習させるとモデルが劣化するとして回避している。

ファン・デ・ポッペ氏も運用方針は同様である。AIが取引アルゴリズムの基礎部分を書き、人間が制御を続ける。そうでなければ「自分のシステムに合わないことにAIがひたすら取り組んでしまう」からだ。

モデルを支えるデータ

あらゆるモデルは、その根底にあるデータに依存する。モレノ氏はデータの優位例を鋭く示した。

ネットワークハッシュレートもそのようなリアルタイム指標の1つである。これはマイナーが日々どれだけの計算力をビットコインに割いているかを示す。

同様の手法は株式市場にもあてはまる。ビットコインマイナーの株式は、生成AI関連のインフラ投資が拡大するなか、注目を集めている。フリオ・モレノ氏は続ける。

コーウェン氏はデータの質が結果を左右すると指摘する。同氏はAI時代以前の記録を重視している。

機関投資家も個人トレーダーもこの教訓にあてはまる。AIは作業を効率化し、裾野を広げる。しかし、優位性はきれいなデータを持ち、モデルを的確に導く判断力のある運用者に流れる。普及が進むほど、この「判断力」こそが真の差別化要素となる。