難しいことを難しく伝えるのは誰でもできる。
だが、難しいことを簡単に伝えるのは難しい。

 

当たり前のことなんだが、最近投資家だったり上司だったり、別ファンドの知り合いだったりに、機械学習の説明を求められることが多く、この命題に四苦八苦している。

 

数学的素養があろうがなかろうが、いきなり
「DNNのアクティベーション関数をRELUからSELUにしてみたんですよー」
とか
「ディープラーニングにはオートエンコーダ型とフィルタリング型とボルツマンマシン型があって~」
とか
「個人的には説明変数からの特徴抽出よりはモデルの非線形性を高めたいのでNN系列なら3層か、もしくはRNN系が一番使いやすいですねー、計算資源結構使うんですけど、、」
とか言っても、??だ。

 

かといって、自分の現在の投資モデル作成の進捗や研究課題、その発展を投資家に理解してもらうには基礎の基礎だけ分かりやすくしゃべっていればいいというわけではない。

 

このブログでも、当初の目的としては難しいことを個人投資家の方に分かりやすく伝えていくのが目的だった。

 

ただ、ぶっちゃけ数学的なところに踏み込めば踏み込むほど、その目的を達成するが難しくなってくる。

 

なので、勝手ながら、今後は機械学習系や数学的な話題は、このブログでは取り扱わず、メルマガでのみ取り扱うことにする。(メルマガだったら多少意味不でもいいっしょという謎の妥協)

 

ブログでは、今後は基本的に誰でも理解できるような、メンタル系や従来のテクニカル・ファンダメンタルズ系、ヘッジファンドの動向系、そして日常系の話題に絞っていきたい。

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