ホワイトゆきの思いつき日記

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株価を予測する方法を見つける方法 3

投稿日:2017年7月4日 更新日:

何から予想するか

関数の引数という事です。

企業の業績、世界の情勢、国内の景気などからエコノミストの人たちがいろいろ予測していますが、複数のエコノミストの間でもずいぶん予想が異なっていたり、そもそも、こういう予想は検証が難しいです。

というのは、例えば、過去の世界の情勢がある条件を満たしていたとして、その条件はあの頃とおなじだけど別の条件は違う、とか、統計的な検証に乗りづらいです。
というか、同じ状態が100回ぐらいはないと、何も言えないのではないでしょうか。

というわけで、もっと単純で回数の多い現象を予想のネタにしたいところです。

例えば、雨が降った翌日は上がる、とか、価格が5%以上下がったら翌日は下がる、とか。
こういうものは、検証がとても楽なので、もし、そういうくせがあれば、面白いと思います。

しかし、単純なものはもうすでに調べつくされているような気もします。まだ誰もやっていなくて単純で普遍的な関数というのが我々の目標としたいところなわけです。

自己の過去の価格だけを関数の引数にすれば、テクニカル分析ということになります。

テクニカル分析の本にはありとあらゆる事が書いてあります。あれだけ自信満々に書いてあると、本当に当たるんじゃないかと思ってしまいます。
なんたら線とか雲を突き抜けるとかフィボナッチ数列とか、ほとんど占いのような世界です。でも、当たるかもしれないので興味のある人は、式であらわして検証してみてください。

また、自分の過去の価格以外の情報を利用する手もあります。アメリカの株価の変化から日本の株価を予測するとか、為替から株価とか、いかにも関係ありそうなところで予測する手もありそうです。

あるいは、天気とか気温とかツイッターの情報とか、交通量とか、エネルギーの消費量とか、データが集めやすいものでいろいろ調べてみるのもいいかも知れません。

例えば、隣の犬がほえる回数とか、満月、新月、三日月とか、木星と火星の位置関係とか、太陽のフレアによる磁気嵐とか、どこに正解が隠れているかわからないので、暇な人はどしどしやってみてください。

さて、いくつかのデータを組み合わせる場合について、少し注意したい点があります。引数が増える場合、

F = a * 天気 + b * 満月 + c * 隣の犬がほえる回数 + ・・・

みたいになると思いますが、a,b,c・・・の係数を調整することで限りない数の関数ができるわけです(こうゆう事を自由度が高いと言うのでしょうか?)。

前に指摘したように1000人もいれば誰か10連勝したりするのと同じことで、偶然当たっただけの関数を見つけてしまう可能性が高くなってきます。

なので、よく注意します。例えば、満月の夜は犬がよく吠えるとか、犬がよく吠えるのは満月がよく見える(天気が良い)夜だけとか、事象が依存しあっていることもあります。
できるだけ本質をとらえた最小限のデータにしたいです。

a,b,c・・の係数を決定するのは重回帰分析とか誤差逆伝播法でやるといいと思います。
詳細は統計の本とかに載っています。R(統計分析ソフト)とか使うといいかも知れませんね。

変数が多くなった時は、データを学習用とテスト用に分けて、学習用で係数を決定してテスト用で検証します。そうすることで、偶然当たっただけの関数かどうかを確かめます。

結果

結果はまだ出ていません。
ここまで、方法ばかりくだくだと述べてきて、結果がないのは恐縮です。

統計的な方法(ニューラルネット、重回帰分析、木や森、などなど)をいろいろ試してみるより、いろいろなデータを調べてみる方が有望かなと感じています。

しかし前述のように、まだ出ていないのは無い事の証明ではなく、まだ見つかっていないだけかもしれないので、懲りずにやりましょう。

世の中には儲かる方法を見つけて、公表しないで儲けている人もいるのではないでしょうか。公表すれば皆がその方法を使うので、儲からなくなるので、本当に儲かる方法は公表されないで、公表されている方法はもう儲からなくなった方法なのかも知れませんね。

よく、「3年で1億儲けた私の方法」みたいなブログや本がありますが、「じゃんけんで10連勝した私の方法」みたいに見えなくもないですが、誰かその通りやって儲かったという報告もしてほしいです。

「「3年で1億儲けた私の方法」を読んで1億儲けた私」みたいな本。

早く、よい方法を見つけて、働かないで暮らしていけるようになりたいですね。

今日はここまで。
最後までありがとうございました。



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