これは、執行のアルゴリズムの話で、運用の話ではない。
ＡＩの定義次第だが、これまでも、VWAPなども含めて、ＡＩ的なアルゴリズムはあった。

ただ、みんなが、同じアルゴリズムになると、どうなるのかな。

アンケートで、将棋や、碁で、同じアルゴリズムのＡＩ同士が戦ったらどうなるかを聞いたが、半分強は、先手、半分弱は五分五分。麻雀は、いろいろ。

AIっていうけど、そのプログラムを作った「中の人」のファンドマネージャーとしての売買判断力や運用実績はいかほどなんだろう？ 機関投資家はこのAIに運用を任せるとすると、顧客(機関投資家にお金を預けている人)への説明責任、受託者責任をどう果たすのか不思議な感じがします。

全員が同じシステムを使えば、結局リターンは出ない。そもそもアルゴリズムトレーディングは昔からあるし、本記事で何が違うのかよく分からなかった。なお、自己相関が増幅してきそうな気はする。大体過去システム系投資戦略が「悪さ」をするときは自己相関が気づかないうちに増幅してきて、それがいきなり顕在化したとき。
他の人とは違う考え方、時間軸で物事をみていくことが、つくづく重要だと自分は思っている。

昔：機械学習がなかった、人間それぞれが判断。その判断は機械学習がするような過去のパターンから特徴を抽出するといったことは脳がやっていた場合もあろう

今：機械学習もある、そして増えてきている。それゆえ、その取引をほかの機械がみて、また人間も見て、それをベースで行動して、特徴量として「過剰に強化されている」可能性

将来：もし「過剰に強化」されていれば、その揺り戻し？

取引執行であれ自己売買であれ、ディープラーニングを活用した株価予想に基づくトレーディングは既に始めているところもあると聞きます。
AIというフレーズのみでは、なかなかスペックまでは読み取れんですね。

運用ツールの域を超えないとの声もあるが、実用化できるよう、いち早くAIを味方につけた企業が、まずは業務改善効果の果実を得る。Win95,Exel,Exel VBA時代に新OSを味方につけたビジネスマンが、新ビジネスフォーマットを築いた時のイメージでしょうか。

今更感が。。。何年前の話をしているのでしょうか。。。

＞個別銘柄ごとの注文状況や売買ボリューム、過去の値動きなどのデータから、株価が30分～１時間後に現時点と比べてどのくらい上昇・下落するかをＡＩで予測する。株価が上がると判断すれば早めに買い、下がりそうなら遅めに買う。

株価が30分～１時間後に現時点と比べてどのくらい上昇・下落するかをＡＩで予測できるのであれば、注文執行システムに使うんじゃなくて、自己売買のために使うべきでは？大体、自信があるんだったら作った人、ヘッジファンドでもすればいいじゃん。

過去のボリュームカーブと板の状況から自動執行するだけなら、ありふれたVWAPターゲットアルゴリズムに聞こえますが、何をもって「AI」と定義しているのかを知りたいですね。場中はアルゴリズム取引は執行速度も重視されますし、日々過去データを利用してアルゴリズムをチューニングしていく過程とかでしょうか？
システムの利用料は徴収しないって表現も面白いですね。機関投資家の委託取引では、約定金額から事前に取り決めた比率で手数料をもらう仕組みなので、確かに利用料は取ってない。でも、証券会社のアルゴリズムを利用せず直接発注する（DMA）機関投資家のほうが手数料は安くなるので、ある種のシステム利用料ですが。

記事を見る限りでは、このAIはディープラーニングというよりはビッグデータによる統計的推量という感じか。このような証券売買のケースは、囲碁将棋というよりは麻雀に近い世界だと思うので、ディープラーニングの効きは限定的な領域かもしれない

ETF然りで、学習ありデータで確かに実現できること。精度は充分とは思えませんが。