※上記のAI投資が目指すことは、将来の運用成果を示唆または保証するものではありません。

*一般社団法人日本投資顧問業協会「契約資産状況『ラップ業務』『投資一任業』」の2022年3月末および2023年3月末の資料を基に、ラップ業務を営む協会会員全27社を比較。SBI証券調べ。

News

MESSAGE

我々は、資産運用の世界において
AIによるシンギュラリティ
「人間の知能を凌駕するような変革」
を起こせると考えています。

先が読めないリスク時代こそ、
市場動向を先読みするAI投資。
あらゆる相場局面に対応することを
目指します。

WHY

なぜAIを活用するのか?

それは、
プロの投資家(人)よりも
高度な運用を実現するため

AI投資が目指す3つのこと

THREE THINGS

01 正確な将来予測を目指す

THREE THINGS

人間の傾向

データの分析・処理能力に
限界がある

AIを活用したアプローチ

2,000以上の特徴量を多角的に解析
高い予測精度が期待できる

「先行性」の高いマーケットデータを厳選して解析

膨大なデータを日々精緻に解析することで、マーケットの変化に機動的に対応

相場変動の流れと
AIラップの予兆察知のイメージ

景気のピークが近そう

マーケットデータに相場変調のシグナル

AIラップ

ビッグデータを解析し予兆察知機動的に投資配分を変更

景気悪化が実態化

景気関連指標等、遅行性のあるデータを分析しても予測効果は期待できない

02 冷静な投資判断を目指す

THREE THINGS

人間の傾向

感情や思い込みの
影響を受けやすい

AIを活用したアプローチ

AI予測に基づき
自動で投資配分を変更
合理的な投資判断を
行うことが可能

AI技術と伝統的な金融工学理論 を融合した 「人」が介在しない 投資判断プロセス

感情や思い込みに左右されないため、 冷静に売買タイミングを見極められる

03 予測モデルの継続的な改善を目指す

THREE THINGS

人間の傾向

時間と忍耐が必要であり
改善を継続することが難しい

AIを活用したアプローチ

機械学習で年月の経過に合わせて
予測精度の向上が期待できる

AIが市場の変動要因やその傾向を分析して 機械学習 を行い、 予測モデルを自動で継続的に改善。

一般例:「データX」の予測精度への寄与が小さくなってきた一方で、「データY」を用いると予測精度が向上するため、使用する特徴量を変更する等

※上記のAI投資が目指すことは、将来の運用成果等を示唆または保証するものではありません。

POTENTIAL

バックテストが示す
AI投資の可能性

AIラップの最新の運用戦略に基づき投資を行っていたと仮定したバックテストと、サービスリリース以降の運用実績を繋ぎ合わせた過去10年間のAIラップのパフォーマンスは+200%となりました。
一般的なロボアドバイザーとの比較ではおよそ2倍です。

AIラップはAIを活用し、「正確な将来予測」「冷静な投資判断」「予測モデルの継続的な改善」を行うことで、人を凌駕するパフォーマンスを目指します。

AI投資に期待できる3つの予測・対応
バックテストが示すAI投資の可能性
バックテストが示すAI投資の可能性
バックテスト期間:2012/12/28〜2022/4/6 実績期間:2022/4/7〜2022/12/30
  • 本グラフは将来の運用成果等を示唆・保証するものではありません。
  • AIラップのバックテスト期間(2012/12/28~2022/4/6)のパフォーマンスと、2022/4/7(サービスリリースした2022/3/31に申込を行い最短で運用を開始した場合の投資対象ファンドの買付約定日)~2022/12/30までの運用実績を繋ぎ合わせて計算しています。
  • 運用実績は、投資対象ファンドの基準価額を用いて計算しているため、信託報酬やその他の費用、投資対象ファンドを通じて投資するETFの経費率や分配金が考慮されています。手数料0.66%(年率/税込)を徴収して計算しています。
  • AIラップのバックテストおよび一般的なロボアドバイザーの運用シミュレーションは、AIラップが実質的な投資対象とするETFの価格(経費率が考慮されています)を用いて、信託報酬として0.1606%(年率/税込)を差し引いて計算しています。手数料については、バックテストでは0.66%(年率/税込)を、一般的なロボアドバイザーの運用シミュレーションでは1.1%(年率/税込)を徴収したものとして計算しています。分配金は投資の拠出金銭に自動的に組み入れたものとし、手数料等にかかる消費税率は時期により適用する税率を変更して計算しています。
  • 一般的なロボアドバイザーの運用シミュレーションにおいては、一般的な運用アルゴリズム(ノーベル賞を受賞した理論に基づき、金融機関において広く使われている平均分散法を採用。平均分散法における期待リターンはCAPMを用いて算出しており、リスク許容度はやや高めとし、5%~40%の保有比率制限を設けて最適ポートフォリオを算出)を用いています。
  • 全ての計算においてリバランス時の譲渡益にかかる税金は考慮していません。

3分で解説「AIラップ」

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