AI は ナビエ・ストークス問題を解決し、最も安全なシステムをハッキングし、新しいがん治療法を設計しました。
それでも、S&P 500 には勝てません。
AI はいつ市場に打ち勝つのか？
それは、研究所が直面する数兆ドル規模の問いです。
その答えは驚くほどエレガントです。
すべては、1991 年に建設された世界最大のロボットから始まります。
全長 360 メートルの鋼鉄でできたマースラントケーリングは、地球上で最大の可動式構造物です。完全に自律的に動作します。
オランダ人はこれを高潮防潮堤として知っており、ロッテルダムの 270 万人の住民を致命的な高潮から守るために建設されました。
その役割を果たすために、このロボットは海面を完全に予測しなければなりません。
海面の最も単純なモデルはスイッチです。
潮位が高いときはスイッチがオンになり、潮位が低いときはオフになります。
スイッチ（オレンジ）は現実（ティール）の悪いモデルです。
しかし、スイッチは潮汐の 形状 を見逃しています。上昇する潮位は依然として危険閾値を超えます。
ロボットにはより良いモデルが必要です。
潮汐は主に月によって引き起こされ、その重力が海洋に周期的な曲線を描きます。スイッチを正弦波に置き換えると、ロボットの予測は潮汐を追跡し始めます。
月の重力（オレンジ）は現実（ティール）のより良いモデルです。
それでも完璧ではありません。潮汐は太陽の引力、湾の水深、軌道の離心率、その他数十の要因によっても形成されます。
ロボットが太陽系のすべての関連構造を 内包 したときのみ、潮汐を予測できます。
すべての潮汐力（オレンジ）により、モデルは現実（ティール）と完全に一致します。
これは、1970 年に Conant と Ashby によって証明された「良い調整器の定理」を例証しています。
「システムのすべての良い調整器は、そのシステムのモデルでなければならない」
これは、今日の AI の能力の限界を完璧に説明しています。
- チェスモデルは、手順のシーケンスから再構築された盤面の幾何学を 内包 します。
- コーディングエージェントは、あらゆるオープンソースコードから導出された計算ルールを 内包 します。
- 動画および世界モデルは、ピクセルから再導出された物理法則を 内包 します。
AI は世界を飲み込んでいます。
しかし、それは AI が飲み込める順序でのみです。
以下は、株式市場向けに描き直した、モデルと現実の同じギャップです。
Morningstar の評価モデル（オレンジ）は現実（ティール）から乖離しています。
明らかに、Morningstar の「公正価値推定」は「良い調整器」ではありません。
おそらく Morningstar は株式評価において世界最高水準ではないでしょう。しかし、トップデシルのヘッジファンドの内部目標価格でも同じ構図が見られます。誰も価格の良い調整器を持っておらず、それは単純な事実によるものです。
市場は自己言及的、つまり経済学者が 再帰的 と呼ぶシステムです。
価格は、価格を見て、互いの価格への反応を見て、さらに反応する何百万人もの人々によって設定されます。
群衆を 内包 する AI を構築した人は誰もいません。
市場は、AI が内包できる順序で崩壊しつつあります。
しかし、金融は依然として崩壊しつつあり、一部の市場は すでに 内包されています。
この定理は、それらが崩壊する順序を完璧に説明しています。
1. クオンツはすでに超知能を構築していた。
AI はすでに他のアルゴリズムを内包しています。
最初の金融超知能は LLM ではありませんでした。
それはクオンツ取引システムでした。
ミリ秒の時間軸では、クオンツ企業はすでに「良い調整器」を構築しています。
人間はその速さで反応できないため、短期予測は再帰性が低くなります。その時間軸で高速な価格を生成できるのは、他のアルゴリズム だけです。
そして、モデルは他のモデルを内包できます。
Renaissance Technologies、Jane Street、Two Sigma は、取引相手となる他のアルゴリズムのロジックを内包するシステムを構築することで、数千億ドルの利益を生み出してきました。
図解。ミリ秒の時間軸における定量的取引モデル（オレンジ）は、今日の価格の微細な変動（ティール）に密接に一致できます。
より大きなモデルはより小さなモデルを飲み込み、その行動を裁定取引します。短期市場は、システムが互いに食い合う終わりのない戦争です。
(ここには AI 安全性の議論が隠れています。AI アライメント研究者は、ASI が ASI を内包することを理論化しています。クオンツ企業が最初にそこに到達しました。)
しかし、これらのクオンツモデルはすぐに機能しなくなります。
短期の時間軸では、システムは主に機械同士の取引です。
長期の時間軸では、群衆が戻ってきます。
2. プライベート市場は 10 年以内に公開市場のようになる。
AI はアナリストの仕事を内包し始めています。
金融の多くは、評価に優れていることではありません。
それは、情報を取得し処理するための競争です。
今日、何百万もの金融アナリストがデータルームを精査し、モデルを構築し、比較対象を広げ、断片的な証拠を投資判断に変えています。
歴史的に、これを大規模に行う人員を擁する企業はごく一部でした。
プライベート市場には、良い調整器がありませんでした。
2022 年の Blackstone の不動産ファンドは典型的な例です。そのプライベートポートフォリオは「原価」で評価され続けた一方、同様のエクスポージャーを持つ上場ポートフォリオは急激に、2 度暴落しました。
プライベート市場（オレンジ）は、公開市場の類似物（ティール）から大きく乖離する可能性があります。
このギャップが見えるのは、上場された類似物が存在したからです。ほとんどのプライベート資産にはそのような鏡はありません。
それは急速に変わりつつあります。
モデルは現在、提出書類、与信契約、仮想データルームを読み取ります。エージェントは現在、評価、モデリング、比較対象の収集、スライド作成といった周辺業務を行っています。あなたがこれを読んでいる間に、アナリストのボトルネックは消えつつあります。
より多くの投資家が、より多くの入札を生み出します。
より多くの入札が、より多くの取引を生み出します。
より多くの取引が価格発見を改善し、より多くの投資家を引き付けます。
プライベート資本は、ついに良い調整器を手に入れようとしています。
Hebbia では、すでにその兆候が見られます。ファンドは、市場外取引で数十億ドルの案件を発掘し、市場が追いつく前にポジションを早期に手仕舞うことで数億ドルを節約しています。
プライベート市場は、公開市場のように取引されるようになるでしょう。
皮肉な結果として、それが実現した瞬間も、それらはまだ解決されません。AI はそれらを再帰的システムに変え、中心的な問いに立ち返らせます。
モデルが群衆を内包しなければならないとき、何が起こるのでしょうか？
3. 公開市場は LLM によって解決されない。
AI が群衆を内包するには、まったく異なるモデルが必要です。
人々は Claude が自分たちの代わりに市場に打ち勝つのを待っています。
それは起こりません。
LLM はファンダメンタル分析に真に有用であるように思えますが、ファンダメンタル分析は再帰性のために頻繁に失敗します。群衆のダイナミクスによるより高い評価額は資本コストを下げ、それが成長を加速させ、評価額をさらに押し上げます。
再帰性はファンダメンタルズを 変化 させます。
では、実際に群衆をモデル化できる AI とは何でしょうか？
3.1 Twitter はウォール街よりも先に群衆をモデル化していた。
あるクラスのモデルは、すでにあらゆる LLM よりも人間の行動を予測し、形成しています。
「ニュースフィード」は、すでに人間の心理のほぼ完璧なモデルを内包しています。それは選挙に影響を与え、文化的トレンドを設定し、何十億もの人々を彼ら自身が知るよりも良くモデル化しています。
ソーシャルメディアの広告サーバーも同じように機能します。あなたがまさに買おうとしていたものの広告は、しばしばあなたに それを 最初に 買いたい と思わせます。再帰性に注目してください。
ニュースフィードの投稿の予測関連性（オレンジ）は、実際のエンゲージメントと関連性（ティール）をモデル化し、創造することができます。
これは、珍しい帰結をもたらします。
xAI は地球上で最も有利な立場にある金融研究所です。
Grok は、群衆をリアルタイムで捉える貴重なデータセット上にあります。
フィードはすでに市場を動かしています。
個人投資家にとって、注目はすでにファンダメンタルズよりも重要です。ますます、すべての株はミーム株になりつつあり、フィードがミームをコントロールしています。
論理的な結末は、冷静にさせるものです。将来のシステムは、群衆の反応を予測し、勝利のナラティブを生成し、それをボット「投資家」を通じて配布して自身の保有株を吊り上げることができます。優れたマーケティングキャンペーンと市場操作の境界線はすでに薄く、シンギュラリティ後にはさらに曖昧になります。
市場操作は、モデルの能力になろうとしています。
3.2 モデルは市場を内包しなければならない。
シミュレーションスタートアップはこの問題に取り組んでいますが、再帰性を解決することはできません。実際の価格に触れたことのない合成群衆は、箱の中のフォーカスグループです。
予測市場もこれを逃れています。雨の確率は天気を変えることはできません。
真の再帰性モデルは、2 つのことを行わなければなりません。
- 他の調整器を内包すること。 市場がどのように反応するかを予測し、一歩先を行く必要があります。
- 自身の影響を内包すること。 過去のデータは、存在しなかった投資家の影響を明らかにすることはできません。モデルは取引し、それが何を変えるかを観察し、自身を更新しなければなりません。
これらのモデルは、すでにトレーニングから取引へと移行しつつあります。
しかし、落とし穴があります。AI は、その取引が市場を動かさないほど小さい間だけ、安定した戦略を学習できます。
学者はこれを収束制約と呼びます。
トレーダーはそれをおなじみの格言で呼びます。
「サイズはトレードを殺す」
それは、来るべきものを止めることはできません。
市場に打ち勝つ機械は、ミリ秒から分、日、四半期、年へと広がっていくでしょう。
機械に逆らって取引することは無駄になるでしょう。
水門は開かれつつあります。
すべての市場は機械によって支配されるでしょう。
すべての企業は AI と競争することになるでしょう。
私たちの組織はそれに応じて変化しなければなりません。
クオンツ企業は、この新しい現実に合わせて最初に再編成しました。彼らの組織図は、膨大な量のデータを収集、洗浄、構造化、モデル化するためのシステムになりました。彼らは自らの市場の良い調整器になりました。
すべての企業は、同じ変革に直面しようとしています。
未来の最も重要な仕事は、機械に世界の構造を教えることになるでしょう。
シンギュラリティを空売りすることはできません。
あなたはその一部になることしかできません。
このシステムに関する私のモデルを改善してくれた Manny Roman、Rob Goldstein、Marty Chavez、Bob Steele、@WillManidis、@lennysan に多大なる感謝を捧げます。
