拓海先生、最近、部下から『為替にAIを使え』と言われましてね。USDCHFと金を一緒に見ると良い、みたいな話を聞いたんですが、要するに何をするんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、為替USDCHFと金の値動きをいっしょにモデル化して、片方の情報で相手の動きを予測するという手法なんです。複数市場を同時に見ることで、より精度の高い取引シグナルが取れる可能性があるんですよ。
ふむ。『同時に見る』と言われてもピンと来ません。具体的にはどんなモデルを使うのですか。難しいんじゃないですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ここではHidden Markov Model (HMM, 隠れマルコフモデル)という時間変化を扱うシンプルな確率モデルを拡張した、Coupled Hidden Markov Model (CHMM, 連成隠れマルコフモデル)を使います。専門用語を避ければ、『二つの列を連動させて将来を予測する箱』と考えれば良いんです。
なるほど。で、その『箱』に入れるのは価格そのものですか。それとも指標ですか。どれだけ手間がかかるものなんですか。
ここが肝心なんです。単純な価格をそのまま入れるとレンジが広すぎて扱いにくいので、Relative Strength Index (RSI, 相対力指数)やCommodity Channel Index (CCI, 商品チャネル指数)のようなテクニカル指標を観測データとして使います。つまり、価格の“状態”を表す要約データで扱うことで、モデルは安定して学習できるんです。
これって要するに、金の動きが先に分かれば為替の次の状態が予測しやすくなるということですか？
その通りです！要点を三つでまとめると、1) CHMMは二つの系列の相互影響を捉える、2) 観測はRSIやCCIなどの指標で表現してレンジを固定する、3) デコードして得られる「次のもっともありそうな状態」をトレードのトリガーにする、という流れなんです。
実務的にはどれくらい勝てるものですか。投資対効果を考えたいのですが、期待値の把握はできますか。
良い質問です。論文ではバックテストで有意な改善が示されていますが、実運用では過剰適合のリスクや手数料、スリッページを含めて評価する必要があります。導入のプロセスは小さなパイロット→評価指標の確認→規模拡大という段階を踏むのが現実的です。
分かりました。では実際に試すときはどこから手を付ければいいですか。データ収集ですか、それともモデル設計ですか。
まずはデータから始めましょう。過去の終値でRSIとCCIを計算し、可視化して相関関係を確かめます。それが整ったら簡単なCHMMを実装して短期のバックテストを回す。最初は小さく始めて、効果が確認できたら段階的に投資額を増やすことが安全です。大丈夫、やればできますよ。
ありがとうございます。私なりに整理すると、『金とUSDCHFを同時に見て、RSIやCCIという指標を使い、CHMMで次の状態を予測してトレードする。まずはデータで相関を確かめ、バックテストで効果を検証する』ということですね。よし、部下に説明できます。ありがとうございました。
1. 概要と位置づけ
結論から述べる。本研究が変えた最大の点は、為替と商品という異なる市場を連成隠れマルコフモデル（Coupled Hidden Markov Model, CHMM）で同時にモデル化し、片方の動きをフィルタとしてもう片方の予測精度を高める実務的な取引戦略を示したことである。これにより、従来の単一市場を対象とした時系列モデルよりも市場間の相互作用を活用する道が開かれた。
まずなぜ重要かを整理する。為替は多因子で動くため単独の過去価格だけで将来を予測するのは難しい。金（Gold）はリスクオフや通貨価値の変動と関連し、USDCHFは金の動きと逆相関を示す観察がある。この関係性を明示的にモデルに組み込むことで、有益なシグナルが得られる可能性がある。
次に本手法の位置づけである。Hidden Markov Model (HMM, 隠れマルコフモデル)は状態遷移の確率性を扱う基本モデルであり、その連成版であるCHMMは複数系列の相互作用を捉える。金融分野では相互相関や因果性を扱う研究は多いが、CHMMをトレーディング戦略に直接応用した点が実務的な違いを生んでいる。
最後に読者への期待値を明確にする。経営判断としては、モデルの採用は『小さな実証→KPI評価→段階的拡大』という実行計画が現実的である。本稿は手法の概念理解を目的とし、即座の大規模投資を推奨するものではない。
本節は概念の俯瞰に留めたが、続く節では差別化ポイント、技術要素、検証方法と結果、課題、今後の方向性について順を追って解説する。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは単一系列のHMMやARIMAなど時系列モデルを用いて価格予測に取り組んでいる。これらは局所的な自己相関や周期性を捉えるには有効だが、異市場間の情報伝播を直接的に扱う設計ではない。本研究は二つの異なるアセットを同時に扱う点で一線を画す。
差別化の第一点は、相互作用の明示的モデリングである。USDCHFと金のように別の市場が相互に影響を与え得る場合、CHMMは互いの潜在状態遷移に依存構造を導入することで、その影響を確率的に表現できる。これにより片方のシグナルで他方の状態推定が改善される。
第二点は、観測として直接価格を使わずテクニカル指標を用いる設計である。Relative Strength Index (RSI, 相対力指数)やCommodity Channel Index (CCI, 商品チャネル指数)によりレンジを限定し、離散化しやすい観測系列を生成している。本手法は確率分布を離散化したいというモデリング実務の課題に応えている。
第三点は実務適用への配慮である。論文は単なる理論提案に留まらず、デコードした最尤状態をトレードのトリガーに使う具体的な戦略設計とバックテストを提示している。つまり、研究的価値と実行可能性の両面を重視している。
以上の差別化により、本研究は学術的興味だけでなくトレーディング実務への橋渡しを試みた点で意義深いと評価できる。
3. 中核となる技術的要素
中核はCoupled Hidden Markov Model (CHMM, 連成隠れマルコフモデル)の定式化である。HMMは観測系列が潜在状態に依存して生成され、状態はマルコフ過程に従って遷移するという仮定に基づく。CHMMは複数のHMMを結合し、各系列の状態遷移確率が他系列の状態に依存するように拡張する。
観測設計も重要な要素である。価格をそのまま扱うとレンジや単位の違いで扱いにくいため、RSIやCCIのような正規化・スケーリングされた指標を観測値とする。これにより離散化が容易になり、モデルパラメータの推定が安定するという利点がある。
学習と推定には期待値最大化（Expectation-Maximization, EM）に準じた反復アルゴリズムが用いられている。各反復で現在のパラメータを用いて潜在状態の確率を推定し、そこから遷移確率や出力確率を更新する。CHMM特有の課題は結合項による計算量増加だが、論文では扱える規模での推定手順を示している。
トレード戦略としては、デコードで得た次時点の「最も確からしい状態」とそのときの観測をもとに売買シグナルを生成する。リスク管理ではスリッページや取引コストを考慮すべきだが、モデル出力はあくまで確率的信号であり、意思決定ルールの中で活用するのが適切である。
技術面の要点は、（1）相互依存を確率的にモデリングすること、（2）観測を工夫して安定性を確保すること、（3）学習と推定の計算実装を現実に落とし込むことである。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は主にバックテストによる。過去データを用いてRSIやCCIを算出し、CHMMを学習、デコードして得られる次期状態に基づく売買ルールを適用する。そしてシャープレシオやトータルリターン、最大ドローダウンなどの指標で単一市場モデルやランダム戦略と比較する。
論文の結果では、CHMMを用いたフィルタリングにより一定の改善が確認されている。特に市場間に逆相関が明瞭な局面では、金の観測がUSDCHFの状態推定に寄与し、トレードの勝率や期待収益率の改善に結びついたと報告されている。
しかし重要なのは検証の限界である。バックテストは過去の特定期間に基づく評価であり、データスヌーピングや過剰適合のリスクがある。手数料や流動性の影響、リアルタイムのデータ品質も実運用では無視できない要因である。
したがって実務への導入に当たっては、アウトオブサンプル検証、ウォークフォワード分析、さらに小規模なライブパイロットが必須である。論文の成果は有望だが、即断は禁物である。
総じて言えば、CHMMは相互市場情報を取り入れる有効なアプローチであり、その有効性は検証可能だが実運用の壁も明確である。
5. 研究を巡る議論と課題
まず一つ目の議論点は「相関の時間変化」である。市場間の相関は固定的ではなく、経済状況や政策変動で変わるため、固定パラメータのCHMMでは追随が難しい場合がある。これを解決するにはパラメータ適応や階層モデルを導入する必要がある。
二つ目は計算資源と実装の問題である。CHMMは結合構造によってパラメータ数が増えやすく、学習コストが上がる。実運用でのリアルタイム性を求める場合、近似手法や次元削減が必要になる場面がある。
三つ目はノイズと外部ショックへのロバスト性である。急激なイベント（例：金融危機や政策発表）はモデルが学習していない状態遷移を引き起こし、誤った信号を出すリスクがある。従って外部情報を補完するガバナンス設計が重要である。
最後に倫理的・運用面の課題がある。自動化された取引戦略は規範や市場インパクトを考慮しなければならない。規模拡大時には潜在的な相場変動への寄与も評価対象となる。
結論として、CHMMの導入は魅力的だが、適応性、計算効率、ロバスト性、運用ガバナンスといった実務的な課題を順序立てて解決することが求められる。
6. 今後の調査・学習の方向性
第一に、時間可変パラメータやオンライン学習（オンラインEM等）の導入が有望である。これにより市場構造の変化に追随する能力が高まり、長期運用での安定性が向上する可能性がある。
第二に、多変量データのさらなる活用である。金以外の関連資産やボラティリティ指標、マクロ指標を同時に組み込むことで、より精緻な因果関係の把握が可能になる。ただし説明可能性を保つ工夫は必要である。
第三に、実運用に向けた検証プロトコルの整備である。ウォークフォワード、ライブA/Bテスト、小規模パイロットを段階的に実施し、手数料やスリッページを含めた期待収益の実測を行うことが推奨される。
さらに、運用チームと研究チームの連携を強め、意思決定ルールとモデル出力の橋渡しを行う体制づくりが重要である。技術を導入する際の最終的な判断は経営レベルで行われるべきであり、そのためのKPI設計も検討すべきである。
最後に、検索用キーワードとしては次を参照されたい：Coupled Hidden Markov Model, CHMM, USDCHF, Gold, Intermarket analysis, Quantitative trading, RSI, CCI。
会議で使えるフレーズ集
「本件は段階的実証を前提に、小規模パイロットからKPIで評価する方向で進めたい。」
「金とUSDCHFの相互作用をモデル化すれば、単独市場より説明力が上がる可能性があります。」
「導入の初期段階はコストとリスクを抑えるために取引量を限定し、アウトオブサンプル検証を必須にします。」
