【ITニュース解説】Regímenes de mercado con Hidden Markov Models: un score de riesgo que bate al buy-and-hold

金融市場の動きは常に同じではなく、ある時は静かに上昇したり、また別の時には急激な下落で混乱したりする。しかし、こうした市場の「状態」や「ムード」は、データの中に直接的に明記されているわけではない。私たちは、株価の変動やその振れ幅（ボラティリティ）から、なんとなく「今は強気相場だな」とか「今は慎重になるべき時だ」と感じ取っているに過ぎない。この記事は、このように直接は見えない市場の状態を、データに基づいて客観的に特定し、それに応じてリスクを調整する新しい投資戦略を構築する試みについて解説している。

この課題に取り組むために採用されたのが、「隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）」という統計モデルである。HMMは、直接観測できない「隠れた状態」が存在すると仮定し、その隠れた状態に応じて、私たちが観測できるデータ（例えば日々の株価のリターンなど）の振る舞いが変わると考える。そして、観測されたデータから、どの隠れた状態に今いるのかを推測し、さらに次にどの状態に遷移するかの確率を学習できる点が特徴である。金融市場の文脈では、「隠れた状態」が「強気相場」「中立相場」「弱気相場」といった市場のムードに相当し、「観測されるデータ」は実際の株価の騰落率やボラティリティに対応する。従来の、過去のボラティリティだけを見てリスクを判断する方法では、市場の状態が大きく変わったときに素早く対応できないという問題があったため、HMMのようなモデルが必要とされたのだ。

この記事では、特に「ガウシアン隠れマルコフモデル（Gaussian HMM）」というHMMの一種が使用された。このモデルは、隠れた状態から生成される観測データが正規分布（ガウシアン分布）に従うと仮定する。モデルの訓練には、過去5年間の実際の金融データが用いられた。対象となったのは、米国の主要株価指数であるSPY、スペインのIBEX35、欧州のSTOXX50E、米国債を表すTLT、そして金価格を示すGLDという、代表的な5つの資産である。モデルは、「市場は常に3つの隠れた状態のうちのどれかにいる」と仮定して構築された。具体的には、「強気（Bull）」、「中立（Neutral）」、「弱気（Bear）」の3つの状態である。モデルの学習には、Baum-Welchアルゴリズムという手法が使われた。このアルゴリズムの優れた点は、人間が「この時期は強気相場だった」というようにデータを手作業で分類することなく、与えられたデータから自動的に、各状態の典型的な特性（例えば、強気相場ではリターンが高くボラティリティが低い、といった傾向）と、ある状態から別の状態へ移り変わる確率を学習できることだ。これは、AIや機械学習の分野で「教師なし学習」と呼ばれるアプローチの一つである。

モデルが一度訓練されると、次に必要となるのは、現在の市場データから「今、市場はどの隠れた状態にあるのか」をリアルタイムで推測することだ。これにはViterbiアルゴリズムやforwardアルゴリズムといった手法が使われる。現在の市場の状態が「強気」と推測されれば、積極的に投資する姿勢を取り、「中立」であれば投資比率を下げ、「弱気」と判断されれば、損失を避けるために防御的な姿勢で臨むといった具合に、投資戦略を市場の状態に合わせて柔軟に調整する。さらに、この戦略に基づいて、リスクの度合いを示すVaR（Value at Risk、特定の信頼水準で予想される最大損失額）やSortinoレシオ（下方リスクあたりのリターンを示す指標）、そして0から100までの範囲で正規化されたリスクスコアも計算することが可能になる。

このHMMに基づく戦略と、単純に「買って持ち続ける（buy-and-hold）」という一般的な戦略を比較した結果、HMM戦略が顕著な優位性を示した。具体的には、リスクあたりのリターンを示すシャープ・レシオ（高いほど良好なパフォーマンスを示す）は、HMM戦略で2.12となり、buy-and-hold戦略の1.11を大きく上回った。また、極端な損失を被るリスク（テールリスク）を示すCVaRは32%も削減された。さらに、投資期間中に発生する可能性のある最大の損失（最大ドローダウン）は、buy-and-hold戦略では-21.9%だったのに対し、HMM戦略では-7.5%にまで劇的に減少した。これは、HMMモデルが市場が弱気相場に突入する兆候を早期に捉え、適切なタイミングでリスク資産から撤退することで、大規模な損失を回避できたことを明確に示している。

この研究から得られた重要な知見は、HMMのような潜在状態モデルが、トレーダーが直感的に感じる「市場の雰囲気が変わった」という感覚を、客観的かつ数学的に捉えるのに非常に有効であるという点だ。HMMは、未来の株価を正確に予測する万能な手段ではない。しかし、市場が今どのフェーズにいるのかを、移動平均線のような単純なテクニカル指標よりも正確に認識することで、より賢明なリスク管理と投資判断を可能にする。このアプローチは、未来を予測しようとするよりも、現在の市場の状態を深く理解することの重要性を示しているのである。