新しいまたは予測不可能な市場環境では、過去のデータに依存するAIトレーディングボットは効果的に機能しない可能性があります。

予測不可能な市場におけるAIトレーディングボットの限界

現代のAI搭載トレーディングボットは主に過去の市場データに依存しているため、2023年10月10日の大規模な清算や先週見られた急激な下落のような前例のない出来事に対応することが難しいです。これまでに遭遇したことのない状況に直面した際、これらのエージェント型トレーディングシステムは多くの場合、対応しきれません。

BitgetのCEOであるGracy Chenは、Consensus Hong Kong 2026でのエージェント型トレーディングボットに関するパネルディスカッションの中で、この課題を強調しました。彼女は、これらのAIモデルはこれほど大規模かつ単一日に発生する清算をこれまで経験したことがなく、こうした状況を乗り越えるのは特に困難であると説明しました。その結果、人間による監督が依然として重要であると述べました。

Chenはさらに、「私たちは取引所として独自の大規模言語モデルを開発するつもりはありません。しかし、トレーディングボットは重要な注力分野です。現時点では、AIボットはインターンのようなもので、より迅速でコスト効率も高いですが、やはり指導が必要です」と指摘しました。

将来を見据えて、Chenは3年から5年以内にAIがフルタイム従業員に匹敵する役割を担い、業界内の多くの人間のポジションを置き換える可能性があると予測しました。

これらの見解は、現在のAIの状況についてアルゴリズムトレーディングのコミュニティ内で広く共感されています。

高度な機械学習や大規模言語モデルがトレーディング分野で急速に進展しているにもかかわらず、多くの専門家は、人間の関与は依然として不可欠であり、特に最近の暗号資産市場で見られるような極端な市場変動時にはその重要性が増すと考えています。

エージェント型トレーディングスタートアップであるPiP Worldの創設者兼CEOのSaad Najもパネルに参加し、技術はまだ初期段階にあり、固有のリスクが伴うことに同意しました。さらに、デイトレーダーや個人投資家の大多数、約90％が最終的に損失を出しているとも指摘しました。

Najは「人間のトレーダーは感情に左右されやすく、AI駆動のソリューションに勝ることは難しい」と述べました。