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デヴィッド・グレーバーが59歳の若さでお亡くなりになりました。最近だと『ブルシット・ジョブ――クソどうでもいい仕事の理論』が日本でも翻訳されて紹介されたばかりでした。本来でしたらこのブログでは日本未発表／未翻訳の作品しか取り上げないのですが、追悼の意を込めて特別に彼の過去の作品をいくつか紹介したいと思います。

まずは、文化人類学の立場から貨幣経済を「負債」というアングルで切り込んだ『負債論』です。これも日本語版で800ページ越えのレンガ本です。レンガ本仲間のトマ・ピケティも褒めています。分厚い本が皆さん好きなんですね😅

Debt – Updated and Expanded: The First 5,000 Years

• 作者:Graeber, David
• 発売日: 2014/10/28
• メディア: ペーパーバック

負債論 貨幣と暴力の5000年

• 作者:デヴィッド・グレーバー
• 発売日: 2016/11/22
• メディア: 単行本

まず、大前提として「借金は返さなければいけない」が（経済的な意味では）間違っているとグレーバーは指摘します。もちろん、（モラル的な意味では）返さないといけないのですが、貸す側も返ってこないリスクを承知で貸しているわけです。必ず返ってくる前提ではない。例えば、銀行に行って競馬の馬券を買う資金のために「1億円貸してくれ」と言っても貸してくれません。しかし、法律でどんな状況であっても（臓器を売ったり、娘を風俗に売ったり）、必ず返ってくることが保証されていたら？おそらく貸すでしょう。IMFがやっているのはまさにそういうことだとグレーバーは言います。

例えば、マダガスカルの例。トマ・ピケティも指摘しているように、マダガスカルはフランスの植民地でした。鉄道や鉱山のために重い税金が課せられました。ハイチも同様ですね。自由の代償として補填を求められた。これが貧しい国が豊かな国にしている「借金」の正体だったりします。

経済活動で「負債」は大きな役割があります。しかも、その役割はかなり根本的です。一般的な理解では、まず「貨幣」が生まれ、次に「負債」が生まれた。経済学で教えているのもそうです。貨幣経済の前には物々交換の経済だった。モノとモノをその場で交換するなら負債はないですよね。しかし、文化人類学的には「負債」は「貨幣」より先にうまれた証拠の方が多いのだそうです。英語でキャッシュ（cash）は紙幣やコインですよね。マネー（money）はもっと広い意味での富のコンセプトですよね。「負債」はマネーと同時に生まれた可能性が高い。例えば、メソポタンミアで発見された貸借対照表なんてある意味においてマネーですよね。「あなたは私にこれくらい借りがあります」という借用書（IOU）が信用貨幣の観点からもマネーに近い。

デヴィッド・グレーバーは共産主義でアナーキストです。すごくラディカルなラベルを自ら貼ってるのですが、この本をちゃんと読めば彼の主張はそれほどラディカルじゃないんですよ。わかる人はわかると思うのですが、共産主義とアナーキズムを両方信じている人ってあまり多くないんです。アナーキズムは極端なリバタリアンですので、むしろ保守（小さな政府）と相性がいいんです。政府を究極的に小さくすればアナーキズムです。一方で、共産主義は極端なリベラル（大きな政府）です。この、相反するイデオロギーをデヴィッド・グレーバーは自分の中でどのように成立させているのでしょうか。

デヴィッド・グレーバーは交換理論（相互主義）に異論を唱えています。人間関係は全てを等価交換で説明できない主張します。社会的な関係には１）基本的な共産主義、２）相互主義、３）階級主義の三つの要素がある。これは共産主義であろうが、資本主義であろうがどのような社会システムでもこの三つの要素を内包するとデヴィッド・グレーバーは言います。 

原始通貨はモノを買うために使う通貨ではなく、「人間経済」で機能していたとデヴィッド・グレーバーは解説します。人間の取引の時に原始通貨は使われたそうです。例えば、妻をもらう時に支払う貨幣。しかし、この貨幣は「永遠の負債を負いますよ」という意味であって、その通貨で別の商品を買うことはできません。人間の価値はモノと交換できないからです。人間の負債は人間で支払うしかない。この「人間経済」は様々な文化で機能していて、アフリカやインドネシアでも同様の習慣があったそうです。そして、アフリカの「人間経済」とヨーロッパの「商品経済」が合わさった時に生まれたのが奴隷貿易だと。

アフリカのポーン（Pawn）は奴隷ではなく、負債の質草でした。人が死んだとします。人の命は等価交換なので、誰かのせいで死んだと（この辺の理屈はよくわかりません）。あなたのせいで死んだのだから、誰かポーンを出してください。そういうことらしい。多くの場合は若い女性がポーンとして求められたのだそうです。複数のポーンを預かり、その一人を嫁にすると決めたそします。しかし、ポーンとなっていた女性は結婚したくない。そうすると、隣村に逃げてその「村の花嫁」となるのだそうです。ポーンは奴隷ではなかったのだそうです。奴隷は戦争で負けた相手がなる。これがヨーロッパと貿易をはじめるようになって、徐々にポーンと奴隷の差がなくなってきたのだそうです。

ここまでが、この本の前半です。後半はデヴィッド・グレーバーが前半で構築してきたロジックを歴史を遡って検証していきます。

デヴィッド・グレーバーのモノの見方はとてもユニークです。貨幣に対する考え方も、共産主義に対する考え方も、世間一般のイメージからはかけ離れています。しかし、その見方もちゃんと文化人類学的な検証から得られた知見なので、突拍子もないことをセンセーショナルに打ち出しているわけではないのです。こういうユニークな考え方を知的に積み上げていけることができる人が早く亡くなって、とても惜しい気持ちでいっぱいです。

いま話題のDeepSeekの源流はクオンツファンドです。クオンツファンドは高度な数学的テクニックを駆使し、運用に携わる人間の相場感を一切排除し、金融市場や経済情勢などの大量データをコンピューターで分析してつくられた「数理モデル」に従って運用する投資スタイルです。DeepSeekのアルゴリズムはクオンツファンド時代から培ってきたものです。

一般的なイメージとして金融や経済はお金を扱うのだからデータ中心で科学的なのではないかと思われがちです。しかし、一般的なイメージとは裏腹に、経済学は「科学」だと認識されていません。ノーベル経済学賞も通称であってノーベル賞ではありません。金融や経済は理論はあるものの、実際は経験と勘がモノをいう世界でした。

そんな金融の世界でアルゴリズムで市場の謎を解いたのがジム・シモンズです。少なくとも数多くいる数学者の中で金融において特筆すべき実績を作った一人です。だって、メダリオンファンドの年率は80％ですよ。驚異的です。今回紹介する”The Man Who Solved the Market”は普段は表に出てこないジム・シモンズと彼が率いるルネッサンス・テクノロジーズの発展の歴史を膨大なインタビューから構築しています。ルネッサンス・テクノロジーズがいかに世の中から距離を取っているのかもっとも表れているのがホームページです。ここまで秘密主義に徹した会社の歴史をあぶりだすんだから大した仕事です。ジム・サイモン本人とも10時間にわたるインタビューを行ったそうですが、最後まで出版に賛成してもらえなかったそうです。

The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution

• 作者: Gregory Zuckerman
• 出版社/メーカー: Portfolio
• 発売日: 2019/11/5
• メディア: Kindle版
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ジム・シモンズはもともとは数学者で数多くの影響力のある研究論文を残しています。しかし、根っこの部分は商売人なんでしょうね。お金を増やすのが好きで、タイル工場に投資したりしています。そして、大学で教鞭をとっていてはお金がとても足りないということで、収入のいい国防分析研究所（IDA）に移籍します。これで給料が倍になりました。しかし、ベトナム戦争時期に問題発言をメディアで公開されてIDAをクビになってしまいます。幸いにしてニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で数学部門の立ち上げの話があり、学部長として迎え入れられます。この時期にヴェブレン賞を獲得して数学者として幾何学の分野で頂点を極めます。でも、数学者としてはやりつくしたと感じたのでしょうね。1977年に40歳でMonometrics（のちのルネッサンス・テクノロジーズ）を設立して金融の世界に飛び込みます。

初期に参加した数学者たちは言語解析やGoogleのサーチエンジンの土台となっているバウム＝ウェルチアルゴリズムで有名なレオナルド・バウムや量子力学の分野で実績を持つジェームス・アックス、バーレカンプーマッセイアルゴリズムで有名なエルウィン・バーレカンプなどスターが集まりました。特にアックスとバーレカンプは一時的にAxcom Trading Advisers（1999年にルネッサンス・テクノロジーズが吸収合併）を関連会社として設立し、現在のメダリオンファンドのコンピューターモデルのベースとなる部分を作りました。

しかし、コンピューター取引は80年代後半になっても大きな成功をおさめませんでした。これはルネッサンス・テクノロジーズだけでなく、ほかの金融機関でも同じでした。金融では数字を使った分析をテクニカル分析といいます。テクニカル分析自体は古くからあって、日本にも江戸時代に本間宗久がいましたし、チャールズ・ダウも数学的な予測を金融に持ち込もうとしました。現代のテクニカル分析の始祖とされるウィリアム・ギャンもそうですし、ジェラルド・ツァイもそうです。

80年代はコンピューター取引の研究も盛んになりました。ウォールストリートやロンドンでは物理学者や数学者が集められはじめられ、のちに金融工学と呼ばれる分野が形作られます。彼らは最初はロケット科学者と呼ばれ、さらにクオンツと呼ばれるようになり、現在に至ります。この時期にリチャード・デニスがトレンドフォロー（順張り）系の手法で大成功しますが、1987年に大失敗。取引から引退してしまいます。また、エドワード・オークリー・ソープがコンピューター取引を本格的に導入。大きく成功するが、1988年に活動停止します。モルガンスタンレーもATPグループというスタット・アーブを活用したコンピューター取引の特化した組織を作り、日商9億ドルの取引を実現する金融界でも有数の取引グループにまで育てますが、これも1988年に解散しています。みんなブラックマンデーが悪いんです。

リチャード・デニスが引退に追い込まれた原因の ブラックマンデーもコンピューターを使った自動売買プログラムの連鎖が原因の一つとされ、数学は金融取引では市民権を得るに至りませんでした。懐疑論は金融業だけではなく、数学アカデミアの中でも根強く、ブノワ・マンデルブロは金融もフラクタル幾何学のパターンに準ずると論じました。つまり、予想しえないイベントが金融市場では起こるということ。これに続くのが ナシーム・ニコラス・タレブ の『ブラック・スワン』でした。黒い白鳥は予測できませんよと。現在までにジム・シモンズと比肩するパフォーマンスを一時的にも叩き出した会社もありますし、上回った会社もありました。DEショウもその一つですし、ロングターム・キャピタル・マネージメントもそうです。しかし、マンデルブロの予測通り、彼らは失敗しました。ジム・シモンズを除いては。もちろん、ジム・シモンズだって大損をすることもあるのですが、ある程度ファンドの規模が大きくなってからは忍耐強く数学モデルをチューニングして乗り越える。その積み重ねがルネッサンス・テクノロジーズの強さなんでしょうね。

でも、それだけでもここまでの伝説にはなれない。金融取引の花形であり、儲けの源泉である株式取引まで手を広げないと、大きなプレイヤーにはなれない。そして、大きな賭けにはリスクもある。そう、テックバブルの崩壊です。ルネッサンス・テクノロジーズも決して小さくない損害を受けました。それまでメダリオンでは一日に500万ドル以上損失したことはなかったのですが、テックバブル崩壊では一日に9000万ドル以上の損出を数日間出し続けました。

株式取引における金言の一つは「知っていることに投資する」です。株取引の神様といわれるピーター・リンチ、その後継者のジェフリー・ヴィニック、さらにウォーレン・バフェットのやり方です。リンチの本は日本でも『ピーター・リンチの株で勝つ―アマの知恵でプロを出し抜け』が今でも売れています。いわゆるバイブルですね。リンチが運用していたフィデリティのメガリオン（ややこしいのですがジム・サイモンはメダリオン）には100人に一人のアメリカ人が投資をしていました。このため、フィデリティが投資信託でリードしていた。

この分野で頭角を現してきたのがPIMCOのビル・グロス。エド・ショウからインスピレーションを得る。完全に数学的なモデルではなく、直感も活用しました。1995年には債権の投資信託が最大規模まで達し、「債権の王様」と呼ばれるようになりました。また、ジョージ・ソロスのクオンタムファンドを引き継いだスタンレー・ドレッケンミラーも頭角を表します。つまり、数学モデルを使った株取引は一部では行われていましたが、完全に自動化はしていませんでした。それでもははじまってはいましたが、すでに皆様ご存知のとおり、リーマンショックやテックバブルの崩壊の要因の一つはコンピューター取引であると言われています。ブラックスワンに負けず、（いままで）生き抜いたのがジム・シモンズとルネサンス・テクノロジーズのメダリオンファンドだったのです。つまり、唯一のプレーヤーではなく、数多くの挑戦者の中でも粘り強く生き残った数少ないプレーヤーということです。

この本はどんな人にオススメか

金融取引とコンピューターの関係に興味がある人はオススメです。実際にそのお手本としてジム・シモンズ率いるルネッサンス・テクノロジーズと彼らが運用するメダリオン・ファンド以上の教科書ってないわけです（少なくとも今のところは）。しかも、彼らはメディアに露出することを極端に嫌うため、その全容が明らかになることはこれまでありませんでした。ここまで歴史を明らかにするってすごいことなんですよ。