ジェネラティブAIイントレーディングマーケットバイタイプ（金融データ生成および市場シミュレーション）、アプリケーション別（ポートフォリオ最適化、トレーディング戦略開発、リスク評価と管理）、展開別、地域別、そして企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023-2032年の予測

レポートの概要

ジェネラティブAIの取引市場の規模は、2022年の156百万ドルから2032年には約1,417百万ドルに成長し、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）25.4％で成長することが予想されています。

ジェネラティブAIは、GAN（生成的対立ネットワーク）やVAE（可変自己符号化器）などの生成能力を持つモデルを投資や取引に関連するさまざまなタスクに適用することを指します。AIアルゴリズムは、合成データを生成し、市場の状況をモデル化し、取引戦略を設計し、ポートフォリオ管理を改善するためにも利用されることがあります。ジェネラティブAIは、取引の意思決定品質を向上させるだけでなく、投資によって管理されるポートフォリオや取引に使用される戦略の改善にも役立つことができます。

ドライビングファクター

データ生成と拡張、市場シミュレーションとシナリオ分析、戦略の開発と最適化は、トレーディング市場における生成AIの推進要因です。

生成AIモデルは、市場状況に密接に似た人工的な金融データをリアルタイムで作成することができます。これは、利用可能な過去のデータが不完全または不十分な場合に特に有用です。生成AIは既存のデータセットを拡張したり、新たな合成データを合成することによって、トレーダーがモデルの品質と信頼性を向上させるのを支援し、現行のデータセットを拡大したり、完全に新しい合成情報を生成するのを支援します。さらに、生成AIはシミュレーションを通じて市場シナリオを分析する方法を提供します。研究により、さまざまなイベントや政策の変更、市場の混乱がポートフォリオ戦略や取引のパフォーマンスに与える影響を評価することができます。

生成AIモデルにより、生成AIを通じて作成された人工的な市場環境をシミュレーションすることで、トレーダーはリスクを評価し、より良い意思決定を行うことができます。生成AIはまた、トレーディングのための戦略の作成と最適化において重要な役割を果たしています。これらのモデルは合成データを作成し、市場のダイナミクスをシミュレーションすることで、トレーダーが新しいパターンを特定し、隠れた関係を明らかにし、利益をもたらす可能性のある取引シグナルを特定することができます。生成AIはトレーディングにおけるリスクの管理とアクセスにおいて貴重な役割を果たし、トレーダーが極端な市場イベントをシミュレートし、取引システムを最適化し、ポートフォリオのリスク露出を理解するのを支援します。

生成AIは、合成シナリオとデータセットを生成し、資産配分に関するシナリオを生成し、意思決定を支援することで、トレーダーがポートフォリオ内のリスクを特定し軽減するのを支援します。シナリオと合成データセットの生成により、生成AIはトレーダーがポートフォリオ内のリスクを認識し軽減するのを支援します。さらに、生成AIはポートフォリオのパフォーマンスを最適化し、戦略的な資産配分の意思決定を支援するのをトレーダーに助けます。

リストレイニングファクターズ

インタープリタビリティとエクスプレナビリティ、データ品質とバイアス、規制とコンプライアンスの考慮事項が市場の成長を制約しています。

ジェネラティブAIは、訓練データの正確性と信頼性に大いに依存しています。誤ったまたはバイアスのある入力は、訓練セッション中に不正確な合成モデルや誤った合成データが作成され、ジェネラティブAIが意図した用途には役立たなくなる可能性があります。金融市場では、さまざまなバイアスやデータの制約に対応するために、高品質で多様なトレーニングデータセットを維持することは継続的な課題となる場合があります。ジェネラティブAIモデルは非常に複雑で透明性が低く、人間が意思決定を理解するのが困難です。

明瞭さと理解力の欠如は、透明性が重要な規制領域での信頼性と受容性を損なう可能性があります。透明性のないジェネラティブAIモデルの使用に対して、規制当局やトレーダーは慎重な態度をとる場合があります。取引には規制機関からの厳格な監視が必要であり、そのようなモデルの使用は規制機関の要件を満たすのに苦労するかもしれません。ジェネラティブAIソリューションを取引に使用する際には、プライバシー、公平性、データの透明性、リスク管理に関する規制に厳密に準拠することが最も重要です。

規制上の障壁を乗り越えることは、時間とリソースを消費する作業であり、そのAIシステムを使用するためには成功裏に進める必要があります。訓練データではうまく機能する人工知能モデルを開発する際に、過学習は頻繁に問題となりますが、未知のデータセットにうまく適応しない場合があります。取引には市場状況の変化に迅速に適応し、迅速に対応する柔軟性が求められます。したがって、ジェネラティブAIモデルが効果的に適応できない場合、不正確な出力や誤った戦略が生じ、投資や取引戦略が悪化する可能性があります。

バイタイプの分析

財務データ生成セグメントは、2022年のトレーディング市場における生成型AIの収益シェアの最大部分を占めています。

この市場は、財務データ生成と市場シミュレーションの2つのタイプに分けられます。これらのタイプの中で、財務データ生成がグローバルなトレーディング市場における最も利益の高い部分であり、収益シェアは56.2%を占めると予想されています。トレーディング市場における生成型AIは、データ生成を革新しています。これらのシステムは、高度なアルゴリズムとニューラルネットワークを利用して、現実世界の市場状況に密接に反映した正確な財務データを生成することができます。

データの生成には、過去の市場情報を分析してパターンや将来のシナリオを認識することが含まれます。生成型AIは、投資家やトレーダーに大量の正確な財務データへのアクセス権を与え、戦略のテスト、修正、開発、効率的なリスク管理の実施、市場の振る舞いに対する深い洞察を提供します。結果として、この技術は意思決定プロセスを簡素化し、トレーダーが最適なリターンをもたらすようなよく考えられた投資選択を行うのを支援します。

市場シミュレーションセグメントは、生成型AIのトレーディング市場における最も急速な成長を遂げるタイプセグメントです。

市場シミュレーションセグメントは、2023年から2032年にかけての生成型AIのトレーディング市場における最も急速に成長するタイプセグメントと予測されています。トレーディングにおける生成型人工知能は、市場シミュレーションモデルを使用して、実際の市場の振る舞いを模倣した合成データを作成します。これらのモデルは、高度な手法とアルゴリズムを利用して、市場、状況、価格変動、取引活動をシミュレートする仮想環境を作り出します。

生成型AIの力を活用することで、投資家やトレーダーはリスクのない環境で自分の戦略を評価し、実験することができます。これにより、市場の結果に関する洞察を得ながら、意思決定能力を磨くことができます。シミュレーションは、異なるシナリオのテスト、トレーディング戦略の開発、アルゴリズムの効率性の評価、将来のトレーディング能力の開発を行うことができるため、リスクを軽減しながら利用者に多くの利点をもたらします。

バイ アプリケーション アナリシス

ポートフォリオ オプティマイゼーションは、トレーディング市場におけるジェネラティブ AI の重要なシェア アプリケーション セグメントを占めています。

市場は、アプリケーションに基づいてポートフォリオ オプティマイゼーション、トレーディング戦略開発、リスク評価と管理に分割されています。これらのアプリケーションの中で、ポートフォリオ オプティマイゼーション セグメントは、トレーディング市場におけるジェネラティブ AI のアプリケーション セグメントにおいて優勢であり、市場シェアは39%です。ジェネラティブ AI モデルを通じて、投資家やトレーダーは複数のポートフォリオを作成し、さまざまな市場条件下でのパフォーマンスを評価することができます。

これらのモデルは、資産価格のダイナミクスや相関関係などの基本的なダイナミクスを明らかにする合成データを生成します。トレーダーは、この情報を活用して、リスク/リターンの目標を満たしながらポートフォリオを割り当てるための戦略を最適化することができます。AI をポートフォリオ オプティマイゼーション プロセスと組み合わせることで、トレーダーはより情報を得て投資の選択肢を増やし、多様化レベルを高め、最終的にはリスクに調整された最適なリターンを目指して、トレーディング市場でより成功したリスク/リターンの目標を達成することができます。

トレーディング戦略開発は、予測期間内で最も成長が著しいアプリケーション セグメントとされています。

トレーディング戦略開発は、ジェネラティブ AI におけるトレーディング市場の重要なアプリケーション セグメントであり、ジェネラティブ モデリングを使用して市場データをシミュレートし、実際の市場で見られる価格に似た価格を生成することで、トレーダーに戦略をテストし、欠陥を検出して必要な調整を行う手段を提供します。

ジェネラティブ AI の力を手に入れることで、トレーダーは制御された環境内で複数の市場を同時に研究し、さまざまなトレーディング戦略を試すことができます。それにより、常に変化するトレーディング市場で一貫して利益を上げることができるより堅牢かつ効果的なトレーディング計画を作成することができます。

バイデプロイメント分析

2022年のジェネレーティブAIトレーディング市場において、オンプレミスセグメントが最大の収益シェアを占めました。

デプロイメントに基づいて、市場はオンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドにセグメント化されています。これらのタイプの中で、オンプレミスがグローバルなジェネレーティブAIトレーディング市場で最も利益を上げると予想されており、最大の収益シェア36.4%を占めます。トレーディング市場内でのジェネレーティブアルゴリズムのオンプレミスデプロイメントは、個々のトレーダーの物理的なインフラ内で人工知能駆動のモデルとシステムを実装および運用することを指します。

この方法により、トレーダーは完全な制御と所有権を持ちながら規制要件を満たすことができます。データの迅速な処理により即座の分析と意思決定が可能となり、適応可能なAIモデルは現地の市場状況やトレーディング戦略により適応しやすくなります。

クラウドベースセグメントはジェネレーティブAIトレーディング市場において最も急速に成長するデプロイメントセグメントです。

クラウドベースセグメントは2023年から2032年までのジェネレーティブAIトレーディング市場において最も急速に成長するデプロイメントセグメントとして予測されています。トレーディング内でのクラウドベースのジェネレーティブAIのデプロイメントには、クラウドコンピューティングプラットフォームとリソースを使用してAIモデルとシステムをホストおよび実行することが必要です。このアプローチにより、トレーダーは個々のニーズに基づいて計算リソースを増減する際に柔軟性を持つことができます。さらに、トレーダーはインターネットアクセスがある場所から簡単に知能型AIソリューションにアクセスすることができ、オンプレミスでのインフラメンテナンス要件を排除することでコストを削減することができます。

キーマーケットセグメント

タイプに基づいて

• ファイナンシャルデータの生成
• 市場シミュレーション

アプリケーションに基づいて

• ポートフォリオの最適化
• トレーディング戦略の開発
• リスク評価と管理

展開に基づいて

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド

グロースオポチュニティ

エンハンストトレーディングストラテジーズ、リスクマネジメントとミティゲーション、そしてパーソナライズドインベストメントソリューションによって市場のオポチュニティを創出します。

ジェネレーティブAIは、トレーダーがより洗練された効果的なトレーディングストラテジーを作成するのを支援することができます。ジェネレーティブAIモデルは、合成データを作成し、市場シナリオをモデル化して、即座に明らかにならないパターンを生成し、新興のトレーディングシグナルを検出し、予測モデルの精度を向上させます。ジェネレーティブAIモデルは、トレーディングのパフォーマンスと利益の向上につながる可能性があります。ジェネレーティブAIモデルは、トレーディングのリスクの管理とアクセスにも役立つことがあります。

ジェネレーティブAIは、極端な市場状況をシミュレーションし、トレーディングシステムをストレステストしてポートフォリオ内の脆弱性とリスクを特定することで、積極的なリスク低減戦略とポートフォリオの耐久性向上を可能にすることができます。ジェネレーティブAIにより、個々の投資家やトレーダーに特化したカスタマイズされた投資戦略の作成が可能になります。ジェネレーティブモデルを通じて、トレーディングプラットフォームは個人のリスクプロファイル、目標、投資の好みを評価し、彼らに対してカスタマイズされた投資戦略と資産配分のアドバイスを開発することができます。

ジェネレーティブAIは、特定のトレーダーの要求を満たしながら顧客のエクスペリエンスを向上させます。ジェネレーティブAIは、アルゴリズムを利用するトレーディングシステムを強化し、トレードシグナルの生成やトレードの自動化を行うことで効率的なトレード実行を向上させることができます。ジェネレーティブAIモデルは、トレードのコストを削減し、パフォーマンスの向上をもたらすことができます。ジェネレーティブAIモデルは、高度な市場分析と予測能力を提供します。これらのモデルにより人工的な市場シナリオを作成することで、トレーダーは市場のダイナミクスについてより深い洞察を得て、トレンドを予測し、より良い投資の意思決定をすることができます。

レーテスト トレンズ

ディープ リインフォースメント ラーニング、イントゥグレーション オブ ジェネレーティブ モデルズ ウィズ トラディショナル モデルズ アー ザ レーテスト トレンズ イン ザ マーケット

ディープ リインフォースメント ラーニングは、トレーディングの世界で注目を集めています。ジェネレーティブ AI とリインフォースメント ラーニングの手法を組み合わせることで、トレーダーは市場の状況に適応し、相互作用とフィードバックループを通じて学習することができるスマートなトレーディングエージェントを作成しています。ディープ リインフォースメント ラーニングは、トレーディング戦略や意思決定プロセスを強化する効果的なツールとなります。また、伝統的な数量的トレーディングモデルとの統合に向けたトレンドが増加しています。

ジェネレーティブモデルと計量統計モデルを組み合わせることで、トレーダーはそれぞれのメリットを活用し、より包括的な市場理解、正確なトレーディング戦略と予測、および高いリターンを得ることができます。ジェネレーティブ AI の解釈可能性の問題に対処するために、解釈可能なモデルの作成に焦点が当てられています。研究者は、データを生成するモデルの意思決定プロセスを規制当局やトレーダーがより透明かつ理解しやすくする方法を探求しており、それにより操作と結果に対するより深い洞察を得ることができます。

トレードシナリオに調整された事前トレーニング済みモデルを適用する転移学習は、ますます人気が高まっています。大規模データセットでトレーニングされたジェネレーティブモデルを利用することで、トレーダーはマスターリプレゼンテーションを活用し、発生するトレードシチュエーションに直接知識を適用することができます。この方法により、データの制限を克服し、新しいモデルの作成プロセスを加速することができます。

リージョナル・アナリシス

北米は2022年のジェネレーティブAIトレーディング市場における最大の収益シェアを占めました。

北米は、世界のジェネレーティブAIトレーディング市場で最も利益が見込まれる市場であり、46.6%のシェアを持っています。北米、特にアメリカは、ジェネレーティブAIをトレーディング市場に適用する際に影響力のある地域として長く認識されています。広範な金融サービス業やテックエコシステム（テック企業や研究機関を含む）が存在し、ニューヨークやシカゴなど重要な金融センターがあり、ジェネレーティブAIツールの開発や採用において常に先駆的な役割を果たしてきました。

アジア太平洋地域はジェネレーティブAIトレーディング市場において予測期間中に最も成長が期待される地域です。

アジア太平洋地域は、中国、日本、シンガポールなどのアジア太平洋諸国がジェネレーティブAIをトレーディング市場で急速に採用している地域であり、投資が増加し、金融機関がトレーディングの自動化、リスク管理、市場分析にジェネレーティブAIの能力を活用しています。

主要地域と国

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

APAC

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア・ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• APACその他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東・アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東・アフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

人工知能、特にトレーディング市場における生成型AIは、技術の進歩や業界の連携、そして市場の需要など、さまざまな要素によって決定されます。市場が拡大するにつれ、いくつかの有力な企業がこの分野のリーダーとして確立されてきました。Numeraiヘッジファンドという企業は、トレーディングアルゴリズムをクラウドソーシングして、知的な人工知能をトレーディング目的に使用する革新的なアプローチで評価されています。

Kavout、Aidyia、Sentient Technologies、Pecan.ai、Spark Cognitionなど、ポートフォリオリスク管理、ポートフォリオ最適化、アルゴリズムトレーディングを最適化するための革新的なAIソリューションを提供する他の注目のプレーヤーも存在します。これらの企業は、常に最先端の技術と生成型AIの手法を開発し、銀行と緊密に連携しながら競争の先を行くことを目指しています。

トレーディング市場における生成型AIの主要プレーヤー

• Numerai LLC
• OpenAI LP
• Kavout Inc.
• Aidyia Holdings Ltd.
• Sentient Technologies Holdings Ltd.
• Pecan AI Ltd.
• その他の主要プレーヤー

レセント デベロップメント

• イン 2021, Numerai ハズ グロウン イッツ ビジネス アンド インプルーヴド イッツ クラウドソーシング ヘッジ ファンド モデル, アッディング ニュー フィーチャーズ アンド オプティマイジング イッツ プラットフォーム ホイル ドローイング イン モア トレーダーズ アンド データ サイエンティスト ザット コントリビュート ゼア エキスパティーズ トワード AI-パワード トレーディング ストラテジーズ.
• イン 2021, Kavout’s AI プラットフォーム カイ ワズ エンハンスト ウィズ ニュー フィーチャーズ アンド ファンクショナリティーズ フォア インヴェストメント アナリティクス アンド ストック セレクション. ゼイ オプティマイズド ゼア ダイナミック AI モデルズ トゥ ギブ トレーダーズ モア アキュラット アンド アクショナブル データ トゥ オプティマイズ ゼア ポートフォリオズ.

レポートの範囲：