2026年4月1日 08:00
AIで株式投資戦略を自動改善、ClaudeとGeminiで性格の違いが判明
3行まとめ
- •東大らがLLMで株式投資戦略を自動改善
- •ClaudeはリスクオフGeminiは積極的運用
- •フィードバック方法がモデル性能を左右
詳細
背景
東京大学や松尾研究所などの研究グループが、LLM（大規模言語モデル）を活用して株式投資戦略を自動的に改善するシステムを構築し、その有用性を実験的に検証した。従来、クオンツ運用（データ駆動型の定量的投資）は専門家が手動でルールを設計していたが、LLMにそのプロセスを自動化させる研究が進んでいる。
実験結果
実験では、ClaudeとGeminiという2つの主要なLLMに同一の投資タスクを与えたところ、モデルごとに異なる運用スタイルが現れた。Claudeはリスクを抑えたコツコツ型の安定志向の戦略を生成したのに対し、Geminiはより積極的なリターンを狙う大胆な戦略を提案する傾向が確認された。また、システムへのフィードバックの与え方が戦略の質に大きく影響することも判明し、単純な損益フィードバックよりも詳細な構造化フィードバックの方が戦略改善の効果が高かった。
今後の影響
本研究は、LLMを金融分野の意思決定支援に応用する際、モデル選択とフィードバック設計の両方が重要な要素になることを示している。投資戦略の自動生成・改善という実用的なユースケースに対して、LLMの「個性」が結果に影響を与えることが定量的に示された点は、AIを業務活用する際のモデル選定基準を考える上で参考になる。
なぜ重要か
主要LLMのモデル特性の違いが実験で可視化され、ビジネス用途でのモデル選定判断に役立つ知見を提供している。