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以下は、フィスコソーシャルレポーターの個人投資家MASAOKA氏（ブログ「アスペルガー的発想からの独り言から、進歩しました。」）が執筆したコメントです。フィスコでは、情報を積極的に発信する個人の方と連携し、より多様な情報を投資家の皆様に向けて発信することに努めております。

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※2017年12月18日15時 に執筆

今年も、やはりＡＩ人工知能ネタでいく、そんでもって、投資環境も人工知能を活用してみたいと思う。機械学習ディープラーニングを行うのなら、模範となる教師データをいかに、作成するかにつきると思う。教師データ自体が間違っていたら、学習結果は、ちゃらんぽらんになる。投資のシステムの場合は、簡単なようで実は、難しい。
単純に、短期売買で、次の日の予想っていうので、価格が上昇して買いで入っていた場合は、正解、売りの場合は、間違いとする定義も良いだろう。いやそういうシステムを作っている人が多いが、人工知能に、サイコロをふった数を当てさせるのと同じで、生身の人間でさえ、難しい事をさせようとしている人が多い。
私自身が、そういうシミュレーションを繰り返してみて、行き着いた結論だ。
ディープラーニングが、お宝を生み出す魔法の壺でもなくって、正しい使い方をして、初めて価値を生み出すことだと思う。
収益モデルを作る際に、計量時系列分析のＡＲＩＭＡモデルとか、ＳＡＲＩＭＡモデル季節自己回帰和分移動平均モデルとか
モデルを検証するのが、赤池情報量基準AICとベイズ情報量基準BICとかで試してみても良い
投資の場合は、収益を上げられるメカニズムが重要で、その部分を、いかに計算式に落とし込むことが出来るのかっていうこと。
職業で、ビックデータ、ＡＩをやっていて思うことだが、このノウハウ、優れたアルゴリズムが構築出来るかによって、最終的な計算結果、成果が大きく違う。
人間がやっても難しい事をさせるのではなく、単純なルールを積上げさせて、高速で処理させる方が良いということだろう。

投資活動で、コンピュータを活用するのだったら、収益モデルの作成と、そのシミュレーションだろう。無償で利用できるソフトウェアだと、統計ソフトのＲとか、個人でも、かなり大規模で、検証させることが可能で、ＧＰＵなどと組み合わせて計算させると、今まででは計算時間的に不可能なこともやれるようになった。

２０１８年は、簡単に、活用できるような事を考えてみたいと思います。



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執筆者名：MASAOKA
ブログ名：アスペルガー的発想からの独り言から、進歩しました。





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