【4/20の日経平均】

 終値 22,162円(先週末比+384円)

【シカゴ日経平均先物 20日】(かっこ内は大阪日中比)

 円建て6月限 22,075円(-85) (暫定値)

【ロイター見通し概略】

 やや強気

 詳しくは
 https://jp.reuters.com/article/tokyo-stx-wklyoutlook-idJPKBN1HR0MU

【勝手な個人見解!】
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 ※あくまで個人見解です。結果について、責任負えません。
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 2019年4月末に向けての225価値想定19,000円
 ※価値想定は予想ではありません。
  市場マインドがニュートラルの場合の株価とお考え下さい。

 買い建て指数0.0%(暫定版)おおむね現金確保

 ※リバランスポイント参考値(暫定版)
   基準株価   下落時    上昇時
  ○21,000円   0%→0%   10%→0%
   20,600円   0%→10%   20%→10%
   20,200円   10%→20%   10%→20%

 ※上下指数参考値 (暫定)
   週末×1.10 24,378円  0.0%
   週末×1.05 23,270円  0.0%
   週末÷1.05 21,107円  0.0%
   週末÷1.10 20,147円  22.7%

  #リバランスポイント、上下指数については
  # http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-107.html
  #をご参照下さい

〇個人見解の補足

  今週は安泰かと思いきや、週末のアメリカでちょっと波乱。
  やはりAppleの業績不安が報じられたようです。

  Appleの株価はPER17.88倍と割高ではないとされていますが、
  PERは言うまでもなく、利益を基準にした指標。

  利益が半分になってしまったら、株価も半減してしまいます。

  これが日本株の様にPBRが2倍弱と低いのであれば、下げ止まる
  のも早いでしょうけれど・・・AppleはPBRも6.34倍。
  ほぼ利益の振れが、株価の振れにつながりますネ。

  好調なアメリカ株ですが、こんなリスクがあると頭に入れてお
  いても良いと思います。

  では引き続き、多変量解析→AI(人口知能)の話。

  今回はあの天才集団(と思う)Googleですらやっちまった
「Big Data/機械学習の落とし穴」です。

  Googleは2003年~2009年の様々なデータから、インフルエン
  ザの患者予測ができる事を発見しました(つもりでした)。

  おそらく、数万、数十万のパラメータやTwitter内容を機械学
  習に投入して分析させていたのだと思われます。

  そして、一見無関係と思われる指標からインフルエンザの患者
  予測ができると発表しました。
  #そして、iPS細胞でも有名な科学雑誌Natureに掲載!。

  そして、その予測を公開し始めました。

  ところが残念ながら、この予測は2013年には崩壊、役に立たな
  くなってしまったのです。

  ここにはデータマイニング(データ発掘)の落とし穴が潜んで
  いました。

  何がいけなかったのか・・・諸説ありますが・・・。

  まあ単純に・・・数万、数十万のパラメータをあてがえば、
  「たまたま偶然に」一致するデータも出てくるでしょう。

  しかも複数パラメータでの重回帰をすれば・・・

  例えば、あるルーレット台Aの過去100回の赤黒出現パター
  ンのデータがあったとします。

  そして、全世界のン万台?!のルーレットを調べて、たまたま
  赤黒パターンが一致する台Bが発見できたとします。

  そしてデータサイエンティストはこう言うのです。

  「すばらしい発見をした。**のルーレット台Aと、XXの
   ルーレット台Bとの赤黒出現パターンは同じである」

  なんて、言っちゃったら、次の日から恥ずかしくて外出できな
  くなりますね。w

  おそらく、この100回以降、この台Aと台Bは全く違う赤黒
  パターンを出してしまうと想像できます。

  ルーレットで例えれば笑い話になりますが・・・

  これを「データサイエンティスト」なる人が、正真正銘のレポ
  ートとして「貴社の売り上げと経済指標の関連」なんて出して
  来たらどうですか?!

  もちろん、データサイエンティストも騙すつもりは無いでしょ
  うけれど・・・。
  #統計学をかじった人なら、この前に「偶然の可能性」を考え
  #るハズですが、Googleですら「ヤッチマッタ」ワケで、よほ
  #ど注意しないと気付くのは難しいかもしれません。

  これは

  「あるだけのデータをマシンに投入して、自動分析させる」

  機械学習やDeep Learningの弊害だと感じている次第。

  将来的にはこれも解決してゆくかもしれませんが・・・。

  まだ今は、得られた関係性が「本物かどうか」を人間が理論的
  に検証する必要があると感じています。

  さて長々と多変量解析~AIに至るお話をしてまいりました。

  ここまでで「現状のAI]の雰囲気はイメージ頂けたではない
  かと思います。

  ここまでで言いたかったことは、「現状のAIは決して何でもで
  きる、魔法の杖ではない」という事です。

  正しく使えば非常に有効です。ですが、間違った使い方をすると
  とんでもない結果を導きます。

  そして株価の予測などには、あまり役に立たないと思います。

  私の周囲でも「機械学習、AIを使えば何でも出来る」なんて
  誤解している人が大量発生していて、苦笑いばかり。

  そして、WEBで見かけるAIで株、FX,仮想通貨を予測
  なんて広告フレーズ・・・「AI」と言う言葉を「占い」に置
  き換えれば、実態に近い気がしますね。

  「機械学習、AI]・・・使うのは、そんなに難しいとは思いま
  せんし、簡単になってゆくでしょう。

  ですが扱いはご慎重に!

  さて、次回はこの最後を締める交差検証に話を進めます。
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 (宜しければ下記も参考にしてください)
  ○アクティブリバランス投資法とは?!
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-86.html
  ○アクティブリバランス投資法、実行マニュアル
   http://ynavi.info/mag/act2.html
  ○主なバックナンバー
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-153.html
  ○アクティブリバランス詳細解説リンク集
   http://gookabu.blog48.fc2.com/blog-entry-53.html
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2018.04.21 Sat l 週間想定 l コメント (0) トラックバック (0) l top