2月21日、丸の内ブルームバーグ東京オフィスにおいて、保険会社を対象とした「第2回BQuantハッカソン」が開催されました。国内の保険会社7社11チーム28名の方がイベントに参加し、各社が抱える資産運用の課題解決を目指して、ブルームバーグが開発した次世代定量分析プラットフォームのBQuantでアプリケーションを作成し、そのアイデアや開発力を競い合いました。

BQuantはPythonベースの定量分析プラットフォームで、ブルームバーグの豊富なデータを利用したスクリーニングや集計などの計算を高速で実行でき、プログラミング処理をかけることでより複雑な定量分析を可能にするツールです。また、独自のライブラリーを兼ね備えており、データのビジュアライゼーションや分析期間の変更を行う機能等を簡易なコーディングで実装することができ、従来WordやExcelをベースとしたレポートでは表現が難しかったインタラクティブな分析を可能とすることで、投資戦略に携わる資産運用者に、より適切な投資判断材料を提供できるプロダクトです。

ハッカソンではBQuantを活用して、資産運用における課題解決や業務の効率化をどのように実現できたのかといったプレゼンテーション、また開発秘話や深く踏み込んだ質問のやり取りが続き、各チームの発表はどれも甲乙つけがたいものでした。スタッフ一同、回を重ねるごとの進化を感じるとともに、ご参加の皆さまからは「他社のアイデアを知ることができて大変参考になった」「限られた時間のなか貴重な経験ができた」といったフィードバックをいただきました。

Most Popular App賞：住友生命 特別勘定運用部 様

参加者全員の投票で選ぶMost Popular Appを受賞したのは、住友生命（特別勘定運用部）チームでした。バランスファンドを運用するポートフォリオマネージャーは、日々、資産配分の判断をしなければなりません。同チームは、そのサポートとなる3つのツールを開発しました。

1つ目は、日本企業の決算分析ツール。TOPIXは2000銘柄を超える株式から構成されるため、エクセルで各銘柄、各期の決算データを個々に抽出しようとすると大きな負荷がかかります。それをBQuant上で1度に全銘柄のデータをリクエストすることによって、高速に取得できるようになりました。

2つ目は、エクセルでは実装できなかったLasso回帰モデルをBQuantで実装しました。機械学習モデルの1つであるLasso回帰を使って、相関の高い変数を選定することができます。例えば、相関の期間や周期、説明変数、被説明変数を設定すると、「SP株価指数と米2年債利回りは相関が高い」等の結果がグラフによって示されます。こういった情報は、ポートフォリオマネージャーが「この指標を使うためには、他にどの指標を参考にしたらいいのか」と考える時のサポートになるものです。

3つ目は、Correlation Heatmap。着目している資産をカスタマイズして、時系列でヒートマップの変化を閲覧できるアプリケーションです。自社が持つファンドが、今どの資産と相関が高いのかが可視化されています。

「各アプリは、BQuantの強みを存分に発揮しています。特に1つ目は、BQL上で処理することによってダウンロードするデータ量を大幅に削減することに成功しています。3つ目のヒートマップも、インタラクティブかつきれいなレイアウトになっています」（BQuantチーム）と非常に高く評価されました。

BQuant Mastermind賞：日本生命 クレジット投資部、財務企画部チーム 様

ブルームバーグのBQuantチームが優秀なアプリケーションと高く評価して選出したBQuant Mastermindを受賞したのは、日本生命（クレジット投資部、財務企画部）チームでした。

同チームが開発したのは、国内外の無数の銘柄から有望な投資対象を見極めるために、必要な情報を効果的にビジュアライズしたアプリケーションです。まず、通貨や業種、国を設定すると、銘柄の一覧が表示されます。ここには各発行体における過去数年の社債発行額とともに、今後1年以内あるいは6カ月以内に発行される可能性が高いと判定されるものにフラグが立ち、どの銘柄を精査すべきかが分かります。過去の発行や償還の実績から、各銘柄の今後の発行時期が予測できるという仕組みです。実際に、ある銘柄はこのアプリの予測通りに発行したという成功実績もありました。

さらに、注目した銘柄を調べる価値があるかを判定するために、COMPSを比較する機能も実装されています。「このアプリは、効率的な銘柄発掘だけでなく、知識や経験のない新人が投資業務に取り組む時にも銘柄の選定に役立つと思います」と坂根氏は語りました。

受賞のポイントについて、「シンプルに見えますが、裏側では複雑なコードが組まれており、非常に高い完成度となっています」（BQuantチーム）と高く評価されました。

Key Quantributer賞：明治安田生命 運用企画部 冨田様

今回のBQuant ハッカソンで最も活発に発言し、イベントを盛り上げた参加者に贈られるKey Quantributerに選ばれたのは、明治安田生命（運用企画部）チームの冨田氏。同チームが開発したのは、機械学習手法を使って日本の10年債利回りの動向を予測するモデルです。長期債を買い入れるタイミングを捉えるために、具体的な数値よりもシンプルに「翌日の長期金利は上がるのか、下がるのか」を予測します。

1〜3日前の日米の10年国債利回りや、米国債の先行き変動リスクを示すMOVE指数などの判断材料となる指標を入力し、ニューラルネットワークモデル、デシジョンツリーモデル、ランダムフォレストモデル、ロジスティック回帰といった4つの機械学習手法によって解析したところ、いずれも正答率は6割前後となりました。中でも最も精度の高い結果を出したのはニューラルネットワークモデル。冨田氏は「予測精度は比較的良好と言える」と結論付けています。明治安田生命チームの発表は学術的でハイレベルな内容であり、参加者からも数多くの質問が寄せられました。

最後に「BQuantは、イノベーションを産むために生まれたツールです。質の高いデータへのアクセス、高度でインタラクティブな分析を可能とするテクノロジーを持ち合わせています。しかし、何より欠かせないのが皆さま一人ひとりのアイデアです。BQuant ハッカソンを開催することで、アイデアの意見交換をできるコミュニティをつくり、BQuantのプロダクトを通してデータとテクノロジーを提供することで、皆さまが今後、保険会社における資産運用業務の中で起こしてゆくイノベーションを少しでもお手伝いしたいと思っています」と弊社保険会社営業チーム責任者の倉品よりご挨拶させていただきました。

次回のBQuant ハッカソンでは、今回の開発を上回る素晴らしいアプリケーションが生み出されるという期待と確信のもと、皆さまのご参加を心よりお待ちして申し上げております。

＃＃参加チーム（五十音順）

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社

住友生命保険相互会社 クレジット証券室

住友生命保険相互会社 特別勘定運用部

全国共済農業協同組合連合会 証券運用部（2チーム）

株式会社損害保険ジャパン日本興亜

第一生命保険株式会社 株式部

第一生命保険株式会社 総合審査部

日本生命保険相互会社 クレジット投資部、財務企画部

明治安田生命保険相互会社 運用企画部

明治安田生命保険相互会社 特別勘定運用部