MASAOKA：人工知能を生み出すことを考える【FISCOソーシャルレポーター】
Fisco
発行済 2017年12月29日 19:33
更新済 2017年12月29日 20:00
MASAOKA：人工知能を生み出すことを考える【FISCOソーシャルレポーター】
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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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が書いた: Fisco
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