最近、私は連邦準備制度（Fed）と市場についての2つの重要な洞察を得ました。それぞれ単独で得られたいずれか一つだけでも重要でした。そして、それらは実際には深いレベルでつながっていることに気づきました。
この分析は、私が市場を予測するために使用する既に洗練された予測分析アルゴリズムにおいて、大きな突破口をもたらす可能性があります。以下はその初の説明です。
最初の洞察は、世界トップの研究大学の一つの恩人を称える儀式の中で、さり気ない会話から始まりました。
このような場面はいつも興味深く、理事、教授、その恩人自体、およびその親しいかつしばしば裕福な友人が出席しています。正式な行事が始まるのを待っている間に、私は何年も知り合いの経済学のトップ教授と話しました。
私たちはお互いの友人（経済学者でもある）について話しました。その友人は究極の連邦準備制度の内部者と言える人物でした。この会話は以下で説明する通りに正確に行われたものの、機密を保持するために仮名を使用しています。その経済学の教授を「教授」とし、連邦準備制度の内部者を「ビッグX」と呼びましょう。
プロフェッサーとビッグX
Big Xは過去15年間で、連邦準備制度（Fed）の議長であるベン・バーナンキ、ジャネット・イエレン、ジェイ・パウエルにとってのトップ経済顧問でした。彼はFedの理事会メンバーではありませんが、議長以外のどのFed理事よりも影響力があります。
彼はFOMC（連邦公開市場委員会）の政策会議に毎回出席し、その名前は他の約40人の出席者とともに議事録に見られます。しかし、彼はまた、廊下が静かで政策陣がいないとき、実際に重要な決定が行われているときに、Fed議長のオフィスの近くの自分のオフィスにいます。
私は教授と50年以上の付き合いがあります。Big Xとは15年以上の付き合いがあります。私は教授をBig Xが率いる経済研究センターに引き抜く責任を持っていました。難しいのは、Big Xが2008年の世界金融危機の頃にベン・バーナンキによってFedに引き抜かれたことであり、私は韓国で会ったときにそれをバーナンキと話し合ったことがあります。
私はそれがやや不快だと伝えましたが、もちろん、私たちはみな、私たちのディレクターが非常に評価されていることを嬉しく思っています。
Big Xは一時的に学界に戻りましたが、ジャネット・イエレンが同様のニーズを持ってFedに引き抜かれたため、私とXの直接の連絡は断続的でした。その代わりに、教授は信頼性のある代替チャンネルとなっています。
なぜエコノミストではなく弁護士がFRBを率いるべきなのか
先週、私が教授と連絡を取り、XとFedについて尋ねたところ、私を驚かせる発言をしました。ジェイ・パウエルは弁護士であり、しかも優れた弁護士です。彼が財務省にいたとき、私は彼が「プライマリ・ディーラー」と呼ばれる財務省市場のアンダーライターの1つの法律顧問であったときと協力して働いていました。
私は彼の知性に多くの尊敬を抱いています。たぶんそれは、私も弁護士であり、私のバイアスが表れているからかもしれません。私は常に、Fedの議長には弁護士が良い選択だと考えていました。なぜなら、彼らはより分析的であり、両方の側面を見ることができるからで、経済学者はネオ・ケインジアンのレンズを通してすべてを見る傾向があると思っていたからです。
Xが近いうちに大学に戻る可能性があるかどうか尋ねると、「いいえ、彼はFedで今まで以上に必要とされています。パウエルは経済学者ではないので、彼は完全に[X]に経済および政策の助言を頼っています」と教授は答えました。
そこにありました。パウエルはFedの顔で名目のリーダーですが、Xが政策を指示し、説明的なメモを書いています。Fedの政策はまさに硬殻のネオ・ケインジアン主義の延長です。
これがなぜ市場の予想を上回る期間にわたり利上げが続き、Fedが深刻な景気後退の明らかな兆候を無視しているのかの説明です。インフレが収束するまで（現在ではそうではない）、利上げは止まりません。景気後退と失業率の上昇は単なる副産物です。
AI はウォール街のアナリストを上回る
私が得た2つ目の洞察は、フロリダ大学のAlejandro Lopez-LiraとYuehua Tangによる新たに発表された論文、『ChatGPTが株価動向を予測できるか？リターンの予測可能性と大規模言語モデル』（2023年）を読んだことです。
偶然にも、私はフロリダ国家安全保障研究所（FINS）の役割を通じてUFで人工知能に関与しています。著者と私のFINSの同僚は、AIアプリケーションの目的でHiPerGator AIコンピューター（世界で3番目に速い非政府のコンピューター）へのアクセス権を持っています。ChatGPTはAIの最新技術である汎用事前学習トランスフォーマー（GPT）テクノロジーの一種です。
この論文では、ChatGPTがNLP（自然言語処理）とLLM（大規模言語モデル）を使用して市場の大量の文献を読み込み、株価を予測する実験が説明されています。
要するに、アプリケーションは特定の企業に関するニュースの見出しをスキャンします。その後、AIの科学者たちはChatGPTに対して、特定の時間枠で見出しはその企業にとって良いニュース（回答：「YES」）か悪いニュース（回答：「NO」）かを尋ねます。
複数の見出しと回答に基づいて、ChatGPTの感情スコアが編成され、ここで「YES」は1にマップされ、「UNKNOWN」は0にマップされ、「NO」は-1にマップされます。その後、翌日の実際の株価リターンに対して回帰が実行されます。
論文は「ChatGPTの感情スコアは、株価の日次リターンに対して統計的に有意な予測力を示している」と結論付けています。言い換えれば、AIは市場を予測する際にウォール街のアナリストを打ち負かすことができます。