The Voleon Group

TheVoleon Group (Voleon) is an American quantitative investment management firm based in Berkeley, California. The firm makes use of artificial intelligence and machine learning in its trading strategies.

History

Voleon was founded in 2007 by Michael Kharitonov and Jon McAuliffe. Both were PhD holders and had worked at D. E. Shaw & Co. before founding the firm. In the past, they believed computers were not powerful enough to make use of machine learning in investing, nor were there enough data sets. However, after more powerful computers and data sets came out, the duo believed they could finally make use of machine learning for investment purposes and proceeded to found Voleon.^[3]^[4]^[5]^[6]^[7]^[8]^[9]^[10]

Investors were initially skeptical of Voleon's approach to investing. The firm started live trading in the fall of 2008 during the 2008 financial crisis, and for the following two years, the firm lost money despite the market recovery. The Voleon founders believed they were dealing with one of machine learning's hardest problems and would need time to optimize the system before it could earn a profit.^[4]^[8]

In late 2011, the founders of Voleon discarded most machine-learning techniques from other applications and replaced them with custom-made systems designed for financial markets. The process had challenges, such as running simulations for vast quantities of data which took weeks. Even after the firm bought special chips built for graphics processing units, the simulations took a long time. In July 2012, a second-generation platform was launched after the firm figured out a solution.^[4]

Voleon finally produced positive returns in 2011, followed by returns of 34.9% in 2012 and 46.3% in 2013. However, the firm produced lesser returns from 2014 to 2015 and, in 2016, suffered a loss of more than 9%, which raised concerns among investors. In 2017, it produced returns that were below its peers.^[4]^[8]

2017年、ウォール・ストリート・ジャーナルは同社が直面している困難について報じた。当時、Voleonの設立以来の年率リターンは10.5%で、同時期のS&P 500指数のリターン10.7%を下回っていた。問題の一つは、金融市場が混沌としており、機械学習システムはパターンがより反復的な性質を持つ場合に最もよく適用されるということだった。さらに、発見されたパターンは、投資家が気づいて利用すると簡単に陳腐化してしまう可能性がある。ゲイリー・スミスは、アルゴリズムによって発見されたパターンは、実際の相関関係ではなく、単なる偶然であることが多いと述べている。^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}^{[ 8 ]}

2018年、VoleonはS&P 500指数が6.2%下落した市場低迷期に14%のリターンを達成した。しかし、2019年にはリターンが7%に低下し、同業のヘッジファンドのリターン9.2%を下回った。2020年には、Voleonの旗艦ファンドは9%の損失を出した。^{[ 7 ]}^{[ 9 ]} Bloomberg Newsによると、Voleonの最も長く運用されているファンドは、設立以来平均で年間約9.5%のリターンを上げている。^{[ 10 ]}

株式市場中立型のVoleonの機関投資家向けファンドは、2022年に10.4%、2024年に13.6%上昇し、2025年4月までの年初来では14%上昇しています。同社のマルチ戦略型Voleon Compositionファンドは、2022年に9%、2024年に13.5%上昇し、2025年4月までの年初来では12%上昇しています。2026年1月31日現在、Voleonの運用資産総額は234億ドルです。^{[ 2 ]}

2023年10月初旬、Business Insiderは、同社が業界で最も厳しい競業避止条項を維持しており、契約に署名した従業員は2年間無給で業界を離れなければならず、従わない場合は法的措置に直面する可能性があると報じた。 ^{[ 11 ]} 10月中旬、同社はすべての元従業員とのこれらの契約を無効にし、執行しないことを認めた。^{[ 12 ]}

投資戦略

同社は、証券に関連する取引シグナルやパターンを見つけるためにデータを分析することで、統計的裁定取引を行っています。機械学習アプローチでは、コンピューターが人間の監視なしに独立して動作するように訓練され、取引の予測を行うアルゴリズムを作成します。創業者は、これらのアルゴリズムはブラックボックスのようなもので、内部でどのように動作するのか分からないと述べています。機械学習の例としては、15年間のすべての株式のすべての価格変動に関するテラバイトのデータの分析が挙げられます。他の同業他社も機械学習を使用していますが、Voleonは取引を行う際に機械学習のみに注力しています。^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}^{[ 7 ]}^{[ 8 ]}^{[ 9 ]}

参考文献

↑「フォームADV」（PDF）。SEC 。
1 2 Arvedlund, Erin (2025年5月28日). 「機械学習クオンツ企業Voleonが2桁の利益を計上。年金基金が注目」 Pensions & Investments . 2025年6月3日取得。
1 2 3スミス、ゲイリー; コーデス、ジェイ (2019年7月8日).データサイエンスの9つの落とし穴. オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-258275-1。
1 2 3 4 5 6 Hope, Bradley; Chung, Juliet (2017 年 12 月 11 日). 「未来は険しい：ハイテクヘッジファンドがロボットによる株式選択の限界に直面」 .ウォールストリートジャーナル. ISSN 0099-9660 . 2023 年8 月 20 日取得.
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1 2 3 4 5ウィグルスワース、ロビン（2019年10月17日）。「ヘッジファンドマネージャーが機械に任せることを喜んでいる理由」。フィナンシャル・タイムズ。 2023年8月20日取得。
1 2 3 Fletcher, Laurence (2020年9月7日). 「AIヘッジファンドVoleon、不安定な市場で苦戦」 . Financial Times . 2023年8月20日取得.
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↑モレル、アレックス。「クオンツヘッジファンドのVoleonは、Insiderの報道で物議を醸した採用慣行を受けて、競業避止契約を破棄している」。Business Insider 。 2023年12月7日取得。

外部リンク

公式サイト

[ADV-1] 「フォームADV」（PDF）。SEC 。

[P&I-2] 1 2 Arvedlund, Erin (2025年5月28日). 「機械学習クオンツ企業Voleonが2桁の利益を計上。年金基金が注目」 Pensions & Investments . 2025年6月3日取得。

[:0-3] 1 2 3スミス、ゲイリー; コーデス、ジェイ (2019年7月8日).データサイエンスの9つの落とし穴. オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-258275-1。

[:2-4] 1 2 3 4 5 6 Hope, Bradley; Chung, Juliet (2017 年 12 月 11 日). 「未来は険しい：ハイテクヘッジファンドがロボットによる株式選択の限界に直面」 .ウォールストリートジャーナル. ISSN 0099-9660 . 2023 年8 月 20 日取得.

[:1-5] 1 2サーモン、フェリックス。「アルゴリズムがウォール街を支配する」。Wired 。第19巻、第1号。ISSN 1059-1028 。 2023年8月20日取得。

[6] 「マイケル・ハリトノフとジョン・マコーリフ、キラー・クオンツ」。Bloomberg.com 。 2019年12月4日。 2023年8月20日閲覧。

[:3-7] 1 2 3「機械学習ヘッジファンドVoleon Group、2019年に7%のリターン」 Bloomberg.com 2020年1月21日2023年8月20日閲覧

[:4-8] 1 2 3 4 5ウィグルスワース、ロビン（2019年10月17日）。「ヘッジファンドマネージャーが機械に任せることを喜んでいる理由」。フィナンシャル・タイムズ。 2023年8月20日取得。

[:5-9] 1 2 3 Fletcher, Laurence (2020年9月7日). 「AIヘッジファンドVoleon、不安定な市場で苦戦」 . Financial Times . 2023年8月20日取得.

[:6-10] 1 2 「AIは市場に勝てるのか？ウォール街は必死に試そうとしている」 Bloomberg.com 2023年10月3日2023年10月10日閲覧.

[11] モレル、アレックス。「カリフォルニアのヘッジファンドが州の労働法をいかにして押し通し、ウォール街で最も厳しい競業避止義務を課したか」。ビジネスインサイダー。 2023年10月10日取得。

[12] モレル、アレックス。「クオンツヘッジファンドのVoleonは、Insiderの報道で物議を醸した採用慣行を受けて、競業避止契約を破棄している」。Business Insider 。 2023年12月7日取得。

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