[論文レビュー] Quant 4.0: Engineering Quantitative Investment with Automated, Explainable and Knowledge-driven Artificial Intelligence

Jian Guo, Saizhuo Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2022

Stock Market Forecasting Methods被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、自動化AI、解釈可能なAI（XAI）、知識駆動型AIを統合することで、投資モデリングの自動化・解釈可能性・強化を実現する次世代フレームワーク「Quant 4.0」を紹介する。従来の世代に見られる限界を克服するため、スケーラブルでシステマティックな定量的リサーチのエンドツーエンド・エンジニアリングアーキテクチャを提案し、自動要因抽出、モデル圧縮、知識グラフ、因果関係に配慮したモデリングを重視する。

ABSTRACT

Quantitative investment (``quant'') is an interdisciplinary field combining financial engineering, computer science, mathematics, statistics, etc. Quant has become one of the mainstream investment methodologies over the past decades, and has experienced three generations: Quant 1.0, trading by mathematical modeling to discover mis-priced assets in markets; Quant 2.0, shifting quant research pipeline from small ``strategy workshops'' to large ``alpha factories''; Quant 3.0, applying deep learning techniques to discover complex nonlinear pricing rules. Despite its advantage in prediction, deep learning relies on extremely large data volume and labor-intensive tuning of ``black-box'' neural network models. To address these limitations, in this paper, we introduce Quant 4.0 and provide an engineering perspective for next-generation quant. Quant 4.0 has three key differentiating components. First, automated AI changes quant pipeline from traditional hand-craft modeling to the state-of-the-art automated modeling, practicing the philosophy of ``algorithm produces algorithm, model builds model, and eventually AI creates AI''. Second, explainable AI develops new techniques to better understand and interpret investment decisions made by machine learning black-boxes, and explains complicated and hidden risk exposures. Third, knowledge-driven AI is a supplement to data-driven AI such as deep learning and it incorporates prior knowledge into modeling to improve investment decision, in particular for quantitative value investing. Moreover, we discuss how to build a system that practices the Quant 4.0 concept. Finally, we propose ten challenging research problems for quant technology, and discuss potential solutions, research directions, and future trends.

研究の動機と目的

• Quant 3.0の限界に対処すること。Quant 3.0は、大量のデータと手動チューニングを必要とするブラックボックス型ディープラーニングモデルに依存している。
• 自動化、解釈可能性、知識の統合を組み合わせた次世代定量的投資のためのシステマティックなエンジニアリングフレームワークを確立すること。
• 自動パイプライン構築とモデル最適化を通じて、AI駆動型投資モデルのスケーラブルかつリアルタイムのデプロイメントを可能にすること。
• 解釈可能なAI（XAI）技術を統合することで、モデルの信頼性と規制適合性を向上させ、株式、時間、要因レベルの説明を可能にすること。
• ファイナンシャル・ナレッジグラフと神経記号論理推論システムを構築し、ドメイン知識を統合することで、モデルの一般化性能と耐性を向上させること。

提案手法

• 手動モデリングに代わるAutoML、NAS、自動特徴工学を活用したエンドツーエンドのモデル構築を実現する自動化AIパイプラインを提案する。
• 推論の高速化を実現するため、モデル圧縮とハードウェアに配慮したコンパイル技術を採用し、リアルタイム取引デプロイメントを可能にする。
• モデル内生型（例：アテンションマップ）およびモデル非依存型（例：LIME、SHAP）のXAI技術を統合し、株式、時間、要因レベルでの予測説明を可能にする。
• 記号的およびニューラル推論を用いて、企業の関係性、経済イベント、リスク露出を表現するファイナンシャル・ナレッジグラフを構築する。
• 因果関係工学とリスクグラフモデリングを適用し、投資戦略における耐性とシステマティックリスク測定を向上させる。
• オフライン研究（データパイプライン、要因抽出、知識システム）とオンライン取引（モデルデプロイメント、実行、バックテスト）の二重システムアーキテクチャを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動化AIは、定量的リサーチパイプラインにおける手作業のボトル neck をどのように解消し、モデルおよび特徴のアルゴリズム的生成を可能にするか？
• RQ2 どのような技術が、異なる時間分解能と投資意思決定においてモデルの解釈可能性を確保し、信頼性とコンプライアンスを向上させるか？
• RQ3 ファイナンシャル・ナレッジグラフと神経記号論理推論は、大規模なラベル付きデータに依存するのを減らし、モデルの一般化性能をどのように向上させるか？
• RQ4 ミリ秒、分、日という異なる時間スケールにおける時空間モデリングを統合するために、どのようなアーキテクチャ的・アルゴリズム的イノベーションが必要か？
• RQ5 注文書データやニューステキストといった構造化・非構造化金融データの混合を扱うエンドツーエンドの学習をどのように達成するか？

主な発見

• Quant 4.0により、定量的リサーチにおける手作業と人的負荷の高いプロセスから、AIが自律的にモデルと特徴を生成するスケーラブルなパイプラインへの移行が可能になった。
• 解釈可能なAI技術により、株式、時間、要因レベルで実用的かつ行動可能なインサイトが得られ、モデルの透明性と規制適合性が向上した。
• ナレッジグラフと神経記号論理推論の統合により、ドメイン知識の統合とノイズの多いデータへの過剰適合の低減が実現され、モデルの耐性が著しく向上した。
• モデル圧縮とハードウェアに配慮したコンパイルにより、推論遅延が短縮され、オンライン取引システムにおける複雑なモデルのリアルタイムデプロイメントが可能になった。
• 因果関係工学とリスクグラフモデリングの統合により、システマティックリスク測定が可能になり、アウトオブサンプル性能が向上した。
• 非構造化データを用いたエンドツーエンド学習における課題は依然として存在するが、ハイブリッド表現学習と多様な時間粒度のモデリングにより、スケーラブルな解決への道筋が示された。