リーンスタートアップによるトレーディングエッジ発見の試み(2)



エッジ獲得領域の網羅性だが、これは自らの概念を拡張していく不断の努力を続けるしかない。

自分が認識している世界が世界のすべてなのだから、その領域内でしかエッジを認識できないのは自明。


概念拡張に関してはこれまでいろいろ書いてきたので詳細はそちらを見てほしいが、今の自分は言葉を正確に定義し理解するのが楽しい。

これまで蓄積した知識が新しい知識として新たに生まれ変わる瞬間を快感に思えれば、そこからは世界が幾何級数的に広がっていく。

加齢によってのみ実感できる感覚。

歳を重ねるのも悪くないと思える。


見切りの判断基準は、最終的には経験と勘に依存する。

とはいえ、それを援用する技術はある。


人間はデータから情報を抽出し判断する。

ということは、まずは質の高い情報をいかに抽出するかが重要。


その質は、大きくはデータの質と分析手法により規定される。

が、ウェイトとしてはデータの質の方がはるかに高い。


ゴミデータからはゴミしか出ないとはデータマイニングの世界では手垢のついた言葉だが、それこそが真なり。

テクニカル分析はそのデータがゴミなのか宝なのかを吟味せずに掘り起こす作業にまい進する点が問題なのだ。


特に小さな実験を大量にこなそうと思えば、シャベルカーで一回掘って宝が含まれているかを判断するため、どう掘るかよりもどこを掘るかの方がはるかに大切。

となれば、リーンにおける分析手法など単純集計とそれを表現するグラフで十分。


首尾よく宝の匂いを嗅ぎ付けたら、そこから深堀するために改めてデータマイニングの手法を適用すればよい。


単純集計からでは宝の匂いをかぎ分けられないというのなら、それはもうデータを分析するセンスがないとしかいいようがない。

データマイニングや多変量解析の手法を使おうが同じことだ。


データとは何か、情報とは何か、そこから知識を発見するとは何か。

トレードスクール第六期ではトレーディングエッジを見出すそれらの根源的問いに答えたいと思う。


参加を希望する第六期生は乞うご期待!




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