─SMBC日興證券 SMBC Nikko Securities Inc.
SMBC日興證券提供運用深度學習開發的協助投資服務「AI股票投資組合診斷」。服務上線半年，用戶人數已經成長到四萬人。人工智慧會為一個月之後的股票預期收益評分，配合客戶持股提出適當的投資組合建議。由人工智慧提議個股的協助投資服務，在日本是首次推出。人工智慧建議的股票投資組合，能發揮多少實力呢？
「選擇『綜合方案』的客戶，我們可以因應得面面俱到，但仰賴自行判斷進行交易的『Direct 方案』客戶，未必能隨時獲得協助，很多人因此不再投資。這次我們最大的目標就是希望利用人工智慧來解決這個問題。」SMBC日興證券直效通路事業部長丸山真志表示。他進一步指出，自二○一九年三月二十九日服務推出後，已有四萬名客戶使用。
◎以排名方式預測一個月後的預期收益
無論是首次投資的客戶或已經持有股票的人，都可以使用這項服務。投資新手可選擇投資金額、想買的一檔股票，以及作為對象的目標市場。最後再設定股票投資的積極程度，也就是保本優先或積極運用，從投資態度來設定風險容許度。接著，靠人工智慧來提議除了先前自選之外的另兩檔股票。換句話說，這是一套包含三檔股票的投資組合。
這套系統最多提出三種模式，如果不喜歡人工智慧一開始的提議，也可以選擇其他建議。至於已經有持股的用戶，事先登錄目前的資產，然後和前者一樣，設定追加投資金額、對象市場和風險容許度之後，系統會建議再平衡（rebalance）後的投資組合。SMBC日興證券管理的股票可以自動同步，如果是在其他證券公司管理下的股票，也能手動登錄。
「將一個月後的預期收益以排名的形式列出預測結果來提出建議，這麼一來，最少會有一個月一次再平衡的機會。」丸山表示。
◎以過去的資料測試，總資產變成一二點九九倍
話說回來，人工智慧提議的投資組合究竟可以信任到什麼程度？丸山說明這套系統的實力。
「我們用二○一○年十二月一日到二○一九年二月一日的資料來測試。把採用這個架構的人工智慧提出的前十檔股票，製作成投資組合，比較操作後的資產總額，最後成長到高達一二點九九倍。若全額在日經平均指數操作，則是二點零九倍，效果顯而易見。」
該公司當初和負責開發人工智慧的HEROZ是在「SMBC Brewery」結識，這是三井住友金融集團主辦的一個開放式創新工作坊專案。HEROZ的高層不少人曾任職NEC。這間公司不僅擁有優異的人工智慧開發技術，另一項吸引人之處是熟知大企業的「作風」，能用共同的語言來溝通。
「AI股票投資組合診斷」的開發運用了深度學習。以十多年來的所有上市股票股價資料和結算資料來學習，總金額高達數億日圓。
「在考量本益比（PER）、股東權益報酬率（ROE）等各式各樣因素的情況下，要從結算資料與股價的複雜組合中找出『答案』，我認為這是因為有深度學習才辦得到。靠人工是無法處理的。」HEROZ的工程師棚橋誠說明。
究竟什麼樣的演算法讓總資產十年翻漲十三倍？棚橋回答：「細節無可奉告。」他能透露的只有一點，「如果要預測一個月之後的股價，上限值參差不齊而發散，統計處理非常棘手。不過，如果是用預測預期收益的排名，馬上變得很容易學習。」
◎深度學習擅長掌握非線性
除了「AI股票投資組合診斷」之外，二○一九年七月二十六日開始也提供「AI股價監看服務」。這項服務是由人工智慧預測一星期後的股價走勢，通知賣出時機。開發這項人工智慧使用的是機器學習而非深度學習。
「股價監看服務中每檔股票有各自的模型，相對比較單純，採用機器學習也能達到足夠的準確率。以道瓊工業指數三十家企業平均值和雇用統計等，用人工智慧來判斷這檔股票會受到哪些因素影響後，自動產生模型。另一方面，在股票投資組合診斷上，每一個模型都需要分析所有股票，相對複雜。例如，即使本益比相同，股價有時上漲、有時會下跌，代表本益比與股價之間呈現非線性關係。深度學習非常擅長掌握這類非線性關係。」棚橋說明。
未來將評估應用這項技術，發展出針對投資信託、債券等股票之外的服務。「以汽車領域來說，過去開始加裝動力方向盤或空調的時代，光是講到『哇，這輛車有動力方向盤』就是引人注目的話題。但現在成了理所當然，也沒人特別注意。同樣地，現在眾所矚目的人工智慧，未來運用在股票投資領域想必也會成為理所當然。」丸山對於人工智慧的廣泛運用表達期待。
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