情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2024.07.25

（3）ChatGPTが生成した戦略による実世界の実験（A Real-World Experiment with ChatGPT-Generated Strategies）

テーマ：仮想通貨(3066)

カテゴリ：人工知能

Optimized Chat-GPT Portfolio vs SPY
最適化された Chat-GPT ポートフォリオ対 SPY

Now we’re talking! The optimized portfolio performs significantly better than buying and holding the S&P 500 (SPY). While these results look spectacular, let’s take a look at a comparison vs TQQQ.
今、我々は語っています ! 　最適化されたポートフォリオは、 S&P 500(SPY) を購入保持するよりも大幅に優れた成績を発揮します。これらの結果は壮観に見えますが、 TQQQ との比較を見てみよう。

Optimized Chat-GPT Portfolio vs TQQQ
最適化された Chat-GPT ポートフォリオ対 TQQQ

The ChatGPT-generated portfolio did comparable to Buy and Hold TQQQ
ChatGPT が生成したポートフォリオは、購入保持 TQQQ に匹敵した

The optimized portfolio does slightly better than Buy and Hold on TQQQ. This is still a pretty exciting result to see; we can see that the optimization process at least leads to a better
portfolio from the baseline during backtests.
最適化されたポートフォリオは、 TQQQ の購入保持よりもわずかに優れています。これはまだ見るべきかなりワクワクする結果です。最適化プロセスは、バックテスト中に少なくともベースラインからより良いポートフォリオにつながることがわかります。

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Caveats of the AI-Generated Portfolios
AI が生成したポートフォリオの注意点

Before we get ahead of ourselves, there are some important caveats of the AI-Generated portfolio. One of these is that the ChatGPT-generated portfolio was overtly simple. It consisted of exactly two rules: a buy condition and a sell condition for a single asset. These strategies weren’t intricate either, and used very basic technical indicators. One could likely retrieve better results if they used an algorithm that was a bit more sophisticated.
先に進む前に、 AI 生成ポートフォリオにはいくつかの重要な注意点があります。その一つは、 ChatGPT が生成したポートフォリオが明らかにシンプルだったことです。これは、 1 つの資産の買い条件と売り条件の 2 つのルールで構成されていました。これらの戦略も複雑ではなく、非常に基本的なテクニカル指標を使用していました。もう少し洗練されたアルゴリズムを使用すると、より良い結果が得られる可能性があります。

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Additionally, another caveat is that the portfolio was only optimized for an hour. If we ran the optimization overnight on more sophisticated hardware, we could potentially converge to an even better solution. However, for cost considerations, we stopped the optimization early.
さらに、もう 1 つの注意点は、ポートフォリオが最適化されたのは 1 時間だけだったことです。より洗練されたハードウェアで最適化を一晩で実行すれば、さらに優れたソリューションに収束できる可能性があります。ただし、コストを考慮して、最適化を早期に停止しました。

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オーロラの洞察

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Will AI Supersede Tradition?
AI は伝統に取って代わるのか ?

We’re exploring whether the ChatGPT-crafted strategy, particularly its optimized incarnations, can transcend the venerable Buy and Hold method. Given that 80–90% of traders struggle to outperform the S&P 500, even a modest win for any of the ChatGPT portfolios would be

groundbreaking. It would underscore the game-changing role of generative AI in modern finance.
ChatGPT が考案した戦略、特にその最適化された化身が、由緒ある購入保持の方法を超越できるかどうかを探っています。トレーダーの 80 〜 90% が S&P 500 を凌駕するのに苦労していることを考えると、 ChatGPT ポートフォリオのいずれかがささやかな勝利を収めるだけでも画期的と言えるでしょう。これは、現代の金融における生成 AI の革新的な役割を強調するでしょう。

Whatever the results are, it’ll be exciting to see the outcomes of this experiment. As it stands, there are no comparable studies that test the effects of genetic optimization on portfolios for
real-time trading.
結果がどうであれ、この実験の結果を見るのはワクワクします。現状では、リアルタイム取引のポートフォリオに対する遺伝的最適化の影響を検証した比較可能な研究はありません。

If nothing else, this experiment has indisputably demonstrated one thing: OpenAI’s technology has drastically reduced the time and effort required to formulate, test, and optimize trading
strategies. Just think of the labor it would take to manually code those seven strategies in Python, deploy them to the market, and present them in a user-friendly interface!
何はともあれ、この実験は議論の余地なく 1 つのことを実証しました : OpenAI のテクノロジーは、取引戦略の策定、テスト、最適化に必要な時間と労力を大幅に削減しました。これらの 7 つの戦略を Python で手動でコーディングし、市場に実装し、ユーザーフレンドリーなインターフェイスで提示するのにかかる労力を考えてみてください。

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