短期ボラティリティ・レジーム早期警戒と防御的資産配分のための自然着想型マルチ目的人工知能
Nature-inspired multi-objective artificial intelligence for short-horizon volatility-regime early warning and defensive asset allocation
市場の乱気流の早期警戒を、7つの目的を持つ最適化問題として定式化し、インジケーター選択、リッジロジスティック正則化、決定閾値、キャリブレーション温度、5つの防御的資産配分制御を同時に調整する。2015年1月から2020年2月までのSPYとVIXの日次データを用いて11のメタヒューリスティックを比較した。目標は、VIXが5営業日以内に移動80パーセンタイルを超えたかどうかを検出することである。メタヒューリスティックは検証目的空間では明確に分離したが、未触のホールドアウトでは分離が消失し、すべての方法でバランス精度は0.66から0.70の間であり、メタヒューリスティックはどの基準でもランダムサーチを上回らなかった。固定0.50閾値を持つリッジロジスティックモデルは、最適化された構成をすべて上回り、現在のVIXのみで同じ日をランク付けすると、曲線下面積は0.772に達した。フレームワークは、実現ボラティリティ、ドローダウン、流動性低下ラベルの下でより良く機能する。MATLAB実装が提供される。
- SPYとVIXの2015年1月〜2020年2月の日次データを用い、VIXが5営業日以内に移動80パーセンタイルを超えるかを検出する早期警戒課題を11のメタヒューリスティックで検証。
- 検証目的空間では手法間が明確に分離したが、未触のホールドアウトでは分離が消失し、全手法のバランス精度は0.66〜0.70に収まり、メタヒューリスティックはランダムサーチを上回らなかった。
- 固定0.50閾値のリッジロジスティックモデルが最適化構成をすべて上回り、現在のVIXのみのランキングでAUC 0.772を達成。MATLAB実装が公開された。
VIX急騰前の早期警戒をマルチ目的最適化で解こうとした研究だが、結果は「メタヒューリスティックは未見データで汎化せず、単純なリッジロジスティック+固定0.50閾値が最良(VIX単独のAUC 0.772)」という否定的知見に留まる。金融市場の予測にAI/最適化手法を安易に適用しても過学習で優位性が出にくいことを示す実証例であり、AI活用型クオンツ・リスク管理ソリューションの差別化要因(データ品質・頑健性検証)を見極める材料になる。ただし商用製品や企業の発表ではなく学術研究の枠内であり、個別銘柄への直接的な投資アクションには結びつきにくい。