Kimpton

概要

資産運用では、あらゆる判断に成績がつく。答えはあらかじめわかっている日付に市場が示し、誰もそれに異を唱えることはできない。

Kimptonは、現実によって答え合わせされる金融AIだ。Kimpton OSは投資チームのためのAIネイティブなオペレーティングシステムで、リサーチを行い、ポートフォリオマネージャー（PM）に構造化された取引案を渡す。EarningsBenchは公開ベンチマークで、企業の決算発表前にモデルが四半期決算を予測し、発表された数字で採点される。Koliseumは、その取り組みから構築した時点固定（ポイント・イン・タイム）の金融環境群で、AIラボがモデルを学習・評価するために使える。

業界全体がアンダーパフォーマンスと戦っている。アクティブ運用はベンチマークに負け続け、資金はパッシブへと流出し続けている。AIがそれを解決するはずだったが、そうはなっていない。ファンドは十数個のポイントツールをつなぎ合わせるか、汎用エージェントの面倒を一日中見るかのどちらかで、いずれも取引の判断にはたどり着けない。

Kimpton OSはそこに直行する。ファンドの運用方針、戦略、ポジションを取り込み、ファンドがすでに使っている機関投資家向けデータにつなぎ、そのファンドのために組み立てた構造化された取引案を返す。あえて異を唱えるように設計されている。コンセンサスは投資判断にとって毒だからだ。PMが聞きたいことを伝えるのではなく、見落としがちな違反やリスクを浮かび上がらせる。

この同じ仕組みで、AIを評価する。静的なベンチマークは学習データに漏れ込む。シミュレーションは作り手の想定どおりのものを評価してしまう。結果が出る前に封印され、企業の決算発表時に採点される予測なら、事前に練習することも日付をさかのぼることもできない。市場から始めたのは、現実が予定どおりに答えを出す唯一の場所だからだ。

チームは元ゴールドマン・サックスのエンジニア2人と元SpaceXのエンジニア1人。独立して自らクオンツ型のシステマティック・ヘッジファンドを立ち上げ、21歳と22歳のときにファミリーオフィスから1,000万ドルを調達し、4年で3,500万ドルに拡大させた。過去データへの当てはまりよりも、実運用の結果を信じることを学んだ。Kimptonはそのファンドの中でつくり、技術スタックを製品化した。

最初の機関投資家顧客として、運用資産33億ドルの運用会社で稼働中だ。最初の市場は運用資産10億〜100億ドルのファンダメンタル株式ファンド、そして自社のモデルがこの仕事をこなせるかを知る必要があるAIラボだ。

トピック