From: 山極綾子
なんかたくさんあるけど、何に投資すればいいんだろう？？
会社も多すぎて、全く訳が分からない…。
実は、2年弱前前職を辞めてから、確定拠出年金(iDeCo)を
ずーっと放置していました。
そのため、いま私のiDeCoは、国のどこかの期間が管理してくれていて、
お金が増えることもなく、手数料だけがかかっている状況の様なのです。
先日書類を片付けていた時に関連書類が発掘され、
さすがにこのまま放置するのもよくないなあ…と思い、
再開のための手続きをすることにしました。
…しようと思ったのですが、何ですかこれは。
難しすぎやしませんか。
そもそも、iDeCoを取り扱っている機関が多すぎます。
悩むこと30分。
いつもお世話になっている銀行さんが良いかなあと選び、お電話。
数日中に申し込み用紙を送ってくれるとのことだったので待っていると、
届いた書類には更なる選択肢の山。
どこに投資しますか？
どのくらい投資しますか？
…いや、正直何でもいいから適当にしておいてほしい…。
最終的には、周りの詳しい人の力を借りて、なんとか選択を終えました．．．
ところで、世の中にはもちろん、個人で投資している方がいらっしゃいます。
そんな方のために、AIで、株価の動きを予測することはできないのでしょうか？
もちろん、たくさんの研究があります。
投資先はいくつも種類があるのはかろうじて存じていますが、
ここでは株価だけに絞ることにします。
株価をモデル化しようと思ったら、
まず、どんなモデルが適切であるかを考えなければなりません。
株価が一直線に増えたり、減ったりすることは、まずありません。
（極短期であればそういったこともあるかもしれませんが）
ということは、上がったり下がったりするモデルである必要があります。
上がったり下がったりするものといえば？
やっぱり、波！
高校数学などで習う、サイン、コサインが役に立ちそうです。
でも、一つの単純な波じゃ、表現できなさそう…。
じゃあ、いくつも混ぜ合わせよう！
こんな風にして、モデルを組んでいくことが出来ます。
では実際、どのくらいの精度で当てられるか？と言うと、
最新の研究でもそこまで高くはありません。
やはり、難しい問題なのだと思います。
ですが、もし、100%の精度で当てられるモデルが作れたとしたら、
将来食べるには決して困らなそうです。
山極綾子
P.S.
実を言うと、きちんと機械学習について学ぶ前。
機械学習やAIはスーパーマンで、放っておくだけで、何かすごいものが出てくる！
と思っていました。
でもそんなことは全くありませんでした。
このデータだったら、どんなモデルが合うのか？
当てられていないデータはどれ？
試行錯誤しながらモデルを組むことに楽しみを感じられる人が、
機械学習エンジニアに向いているのかなあ、と最近思うようになりました。
P.P.S.
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