TA氏の教材特典である“パターン認識専攻「渾身」vsデジタル信号処理専攻「TA」頂上対談！”。
今週メルマガにて配信するためのサンプル音声を編集している。
自分やTA氏は情報系の学問を専攻してきたため、データを信号として捉え、その処理によって情報を抽出するアプローチから入ってしまう。
このアプローチが成功するには、株価データに価格変動を説明する主要なファクターが含有されている前提が必要となる。
だが、事象がデータに落ちた時点でほとんどの情報が欠落している。
また、JPG画像を思いだしてもらえばわかるとおり、株価データは不可逆変換の圧縮データであるため、価格変動を説明するファクターへの逆変換はほとんど不可能なのだ。
あえて、“ほとんど”と少し含みを残した。
そのデータの構造やマーケットメカニズムを理解した上でならば、可能だと考えている。
アルファにベットするシステムを考えてみよう。
そもそも情報系の我々が信号処理から入ると、アルファという概念をそもそも持っていない。
だから、株価データをそのままモデルに突っ込んで最適化してしまう。
こんなものが通用するほど相場の世界は甘くない。
次にアルファの濃度を高めるための処理が必要だ。
そのためにインデックスとの差分を取るのが最も簡単な方法でありこれで十分だ。
理系の虚栄心を満足させたいなら主成分分析をかけて、第一主成分以外の主成分でモデルを作ってもいいだろう。
ここで第一主成分がインデックスを表現するという前提、概念があるから固有値最大の第一主成分を使用しないという合理的な判断が下せる。
トレードに真剣に取り組むものなら至極当たり前の概念を持たずにデータの最適化作業を行うからなかなか儲けられないし混乱をきたすのだ。
だが、これらの基本的な概念を獲得した後ならば、我々定量トレーダーが定性トレーダーを凌駕する可能性は十分ある。
だから自分は今でも、新たな概念の獲得に貪欲だし、知らないことを知ろうともがき続けている。
すべては自分の定量的なスキルを最大限活かすため。
定量的なアプローチで相場に向き合っているシステムトレーダーの同士達よ。
是非マーケットメカニズムのフレームワークをしっかりと腑に落とし、そして己の感覚のみを頼りにトレードしているカリスマ定性トレーダー達を討ち果たそうではないか！
PS.
TA氏と渾身およびkeishiki氏の対談を視聴したい方はメルマガに登録の上お待ちあれ。
これを聴けば、学び多き新たな概念を獲得できること請け合いだ。
【トレードスクール第七期開催への道：BMI23=体重71kg目標】
体重）74.1kg
食事）朝：なし 昼：カフェラテ1杯 夜：なし
運動）背筋：20回×3セット スクワット：20回×3セット
いよいよ目標との戦いに入ってきた。
しつこい内臓脂肪は一朝一夕には落ちないので、なかなか苦しいところ。
