なんか昔メルマガかどっかで書いた気もするんだが、大事なことなのでもう一回。

 

世の中ではAI万能説がまだ吹聴されており、結構な誤解を生んでいる。
その中でも、やはりマーケット関係者としては、
「アルファ碁に誰も勝てなくなったように、マーケットのアルファ碁が出来たらだれも勝てなくなるのではないか」というかなり誤解の入った表現がやはり気になる。

 

まぁ、細かいことを言っても、どうせわけわからんから流し読みされるだけなので端的に。

 

アルファ碁があれだけの強さを発揮できたのは、ディープラーニング技術もさることながら、強化学習の果たした役割が大きい。

 

ものすごく概念的に話すと、コンピュータ同士で戦わせて、それで出来た棋譜も新たなサンプルデータとして、どんどん逐次的にコンピュータを賢くさせていくのが強化学習だ。

 

だが、マーケットではこの強化学習は単純にはできない。

 

なぜできないか。それは、ものすごく単純な話で、マーケットは今ついた価格を、仮想的に作ることが出来ないからだ。

 

当たり前だが、コンピュータに仮想市場を作って、その仮想市場でついた値段をそのままサンプルデータとして使うことができないのは自明だろう。

 

つまり、使えるサンプルデータは、どうやったってこの何十年かの相場でついてきた値段に限られる。この圧倒的なサンプルデータの少なさは、かなり大きい。

 

そして、ルールの不変性が果たす役割も大きい。

 

というか、ルールが不変だからこそ、強化学習が可能だともいえる。マーケットは構造変化が頻繁に起こる。バリューからグロースになったり、いきなり日銀が緩和したり、ルールの追加、削除、変更が日常茶飯事だ。

 

だから、昨日まで信頼できたデータが今日同じようには分析できないということが簡単に起こる。このフレームワークの変更が頻繁に起こる点も、大きく将棋や碁と違う所だ。

 

じゃぁ、全くディープラーニングや強化学習がマーケットでは使えないかというと、そんなことはない。ちゃんとマーケットと機械学習の両面を勉強していれば、「この技術はここに適用すべき」というのが見えてくるはずだ。

 

逆に言うと、そういう一歩上の次元で判断できる人間がいなければ、どんな技術も宝の持ち腐れになる。

 

そういう意味では、まぁメディアなど近年は総じてお話にならんゴミなんだが、AIなどの経済面、技術面での記事の信頼性も、何もわかっていない奴が書くんだから、どうしようもない=ますます理解レベルの格差が広がる。

 

“マス”を相手にしたメディアなど我々トレーダーにとっては何の価値もない。トレーダーとは究極の専門職なんだから、そんなものはあてにせず、”専門的”な知識を手に入れることに努めてほしい。

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