Analystant は「Analyst Assistant」として投資家の情報収集と株価予測を効率化します。ユーザーが銘柄と日時を指定すると、関連する大量のニュースやデータを読み込み、特に重要な情報を自動的に抽出します。抽出した情報は株価上昇要因と下落要因に分けて表示され、さらに結論として翌週の株価リターンを予測します。予測の根拠が明確なため、従来の機械学習とは異なり、根拠に納得できた場合にのみ参考にするといった使い方が可能です。
プロのファンドマネージャーからアナリスト、個人投資家まで幅広くご活用いただけます。
ChatGPTに代表される生成AIの投資への活用は運用業界で益々重要となっていますが、RAGやファインチューンイングといった技術を自社で実装するのは容易ではありません。Analystant に実装されている生成AIは以下のような特徴があり、投資家は最新技術を取り入れた投資に特化した生成AIを容易に手に入れることが可能です。
ChatGPT、Gemini、Llamaといった大規模言語モデルをベースとしているため言語処理の精度が高い
用意された信頼性の高い株価ニュースや金融データのみを使って予測する
過去の株価とニュースや金融データの関係をファインチューニング学習することで株価にインパクトのあるニュースを抽出し、予測する精度を高めている
一部のモデルでは既存のアナリストレポートから文体や観点を学習する継続事前学習を実施
株価とニュースデータの関係を学習するファインチューニング学習の効果を検証するため、S&P500銘柄(ChatGPTはDOW30)を対象にシンプルなバックテストを実施しています。モデルは2024年9月末時点でファインチューニング可能な最新モデルを使い、それ以前のデータで学習しました。隔週の月曜朝8時(EST)時点までのデータで将来1週間の株価リターンを予測し、4％を超える銘柄をロング、-4%を下回る銘柄をショートしたところ、ファインチューニング後の3つのモデル(Fine-tuned Model)はいずれも上昇したのに対し、ファインチューニング前(Raw Model)は横ばい、または減少しました。
このように既存のLLMに追加でデータを学習させることで株価分析の精度を高められる可能性があり、Analystantを使うことで手軽にこのような技術を自社の業務に取り入れることができます。
ユーザー独自のニュースソースやデータを組み込んだり、「株価のオーバーシュートに注目する」「ESGを重視する」といった投資の「癖」をカスタマイズすることも可能です(有料オプション)。さらにマルチエージェント化して複数のAIで議論して結論を導く機能もあり、投資家の皆様の好みに合わせて独自のAIエージェントを構築することが可能です。