株価予測は人工知能でなぜできないのでしょうか？

Question

人工知能が話題になっていますが、人工知能による株価や先物の予測はおこなわれていないようです。
株価のバックデータから天底のデータを拾い出せば、教師あり機械学習ができないかと素人考えでは思うのですがinternetで探してもそれらしきものはありません。
株価のバックデータから天(極大値）底(極小値）は幾通りもの場合を拾い出すことはできますから、たくさんの異なったサンプルを作ることができますが、これらをAIで処理して必勝法を作ることはできないでしょうか。それとも必勝法は一般に知られると効果がなくなると言われていますから、公開されないだけでしょうか。

Glory_777 · Accepted Answer

人工知能が活躍できないジャンルではないかと思います。

AIが期待されるのは、

「１００％的中に近いテーブル索引表（辞書）が存在するはずだが、

この辞書を作成するのが困難（面倒くさい、把握し辛い）」

というジャンルです。

更に、学習可能と言う条件には幾つか厳しい制約があります。

学習関連の学問はかなり古くからあり、

数学的に「やってみる価値はある。やっても無駄。」を判断するための方法論が

最初に定義され、一つのジャンルになっています。

基礎理論では、相関と無相関と言う概念が重要になります。

これはどんな学習理論であっても、通用する話です。

例えばホワイトノイズについて、

「ある時間における瞬間音量」

は予測できません。

ホワイトノイズは前の値と次の値に関連性が無く、見境無く適当に値を出す性質があります。

こういうのは学習できませんよね。

経験が意味を成しません。

しかし、

一見してランダムに見えるものでも、予想ができるものがあるんです。

学習はそうしたモノに対して出来るのであり、本当に自己相関や相互相関がないものには、

通用がしないんですね。

株価の変動がこれに該当していたら、無駄と成ります。

また、学習が可能とするためには、

「一定の時間性質が変わらないもの」

と言う条件があります。

例えば、ある時間帯はある特徴があっても、

しばらくすると別の特徴に劇的に変化するものがあります。

こういうものを学習させますと、それまでの学習結果が悪影響を与えます。

「あれ、おかしいな。あれ、おかしいな。」

と機械の方が意固地に頑張ってしまいます。

０から学習させたほうが早く答えに追従すると言う結果になるんですね。

株価の変動にこうした性質（ある時期から性質が激変する）があった場合、

的中率が高いソフトほど、あるとき突然、狂った予想をし続ける事になります。

つまり破滅が運命付けられていると成りますね。

そのため、

学習が可能な対象は「緩やかに性質が変化するもの」とされています。

この緩やかと言うのは、必要な学習回数に対して評価されます。

10回経験すればパラメータが収束する場合、100回くらいで僅かに変わる対象は、

緩やかと言えます。

（ただし、大体において満足いくほどの学習をさせるならば、

10回では不足であり、1000回くらいのチャンスは与えないと無理でしょう。）

冒頭述べました、１００％に近い的中辞書が存在するものならば、

緩やかどころじゃありませんから、必ず適用できます。

例えば、「この写真は何？」「猫です。」

こういうものですね。

しかし誰かが悪戯して、犬と言い続ければ、これを学習してしまい、

このAIは意固地に犬と言い続けます。

この場合は、学習済みのパラメータを消去して、最初からやり直します。

総じて言えるのは、

AIのほうが人間より融通がききません。

さて、株価に対しての質問ですから、

実際に作ったら、どうなるか？　少し想像してみましょう。

例えば、ある時の株価が右斜めに上昇しているとしましょう。

すると、次の株価は上がるとAIは答えを出すでしょう。

次に実際は下がったとします、

ですが、「んーでも、しばらくは上がる」と言い続けるでしょう。

途中から、反省したように「下がり続ける」と言い始めます。

あるとき、突然閃いたと言わんばかりに、

「わかったこれはサイン曲線だよ。なので次はあがる。

そしてしばらくしたら次は下がるよ。」

といい始めます。

この場合は、

このとき多分、たまたま、サイン曲線に似た性質があっただけです。

問題なのは、本当のAIは今の様に言葉にしてくれません。

「おいおい。いったいどんなパラメータがセットされたんだ。

ちょっと不安になってきた。

このまま上達していくのか心配になってきたよ。

学習進んでるの？

答えてよAIだろ？

よし、BOTのAIをつなげてみよう。

『それは猫です。確率８５％』

ああ、心が折れそう。」

さてどう思いますか？

私は、

「凄い。固定的なプログラムでは、出来ないことをしている！

だけど、君に任せるくらいなら、自分でやったほうが良さそうだ。」

と思います。

自分でやったほうが上手く行くということではありません。

どうせ失敗するならば自分でやったほうが納得がいくという事です。

「それって、単にグラフの線を延ばしただけじゃないの？」

とか疑いながら投資をするのは精神衛生上良くないんではないでしょうか。

AIが活躍できる部分は、

人間が「師に習い、コツをつかめる」そういうジャンルでしょう。

勿論、現在・過去でジャンルと確立しておらずとも、

未来で確立するものも対象です。

AIは「暗黙知を積み重ねたベテラン」と言う概念を機械化したり、

（標準化したりアルゴリズムに置き換える作業をショートカットして機械化する）

数が多すぎて人が把握できなかったため、誰もがやろうとしなかった新しい分野に

対して期待されています。

複雑な手順や場合わけがある作業は、上手に学習が進みません。

この部分を人間が先に把握して、

前処理として別のプログラムで加工する必要が出てきます。

実際はこの部分を作った人のほうが凄いわけです。

ですので、

データテーブルを索引して（辞書を引くような感じ）答えを出すようなものに向いています。

この辞書を作るのが面倒なとき、AIが活躍すると言うわけです。

最後、値が収束すると、変化のしない固定的な辞書ができあがります。

しかし、それが答えであるならば、この辞書を売るほうが良いと分かります。

アカシックレコードと言う言葉を聞いたことがありますか？

学習を積み重ね未来を予想する力と、アカシックレコードどちらが便利でしょうか？

面白いことに、こうした議論は学会などでされています。

最終的には、学習方式はアカシックレコードには勝てない（あたりまえですが）と

証明されています。

例えば、電機メーカーがAIを使った室温制御を装置を作ろうとしたとします。

最初は学習がされていませんので、使い物になりません。

そこで、色んなケースで学習をさせていきます。

「そろそろ出荷したいなあ・・・。

まあ、もう少しやるか。

『だめ。暑い。それだと寒すぎ。』

俺がやったほうがいいわ。」

こんな感じでしょう。

そして、最後、

「ｘｘ君、AIの学習は進んだかね。そろそろ出荷したいんだが。」

「はい、大体、良い感じです。」

「じゃあ、その優秀なAIを装置化して製造に回して欲しい。」

「いや、もう学習部分はいりません。このパラメータをロム化して、

うちの製品に組み込めばいいですよ。」

「いやいや、ｘｘ君。それではAIじゃないじゃないか？」

「ですよねえ。学習の段階で新しい入力パラメータが必要なことが

分ったんです。なんと言うかそっちのセンサー部分が大事でしたね。」

となります。

パラメータが収束してしまいますと、学習部分は必要ありません。

AIがすごいのは、学習回路と索引回路が同一であるところです。

それがある種のアーキテクチャ・マニアにとっては美しく感じられたという

事であって、経済効果があるという事にはなりません。

昔、敵のモンスターを討伐すると、敵を仲間に出来ると言うゲームがありました。

そのためには、レベルを独自に上げて、圧倒しないといけないんですね。

そして、実際、仲間になっても次のステージでは役に立ちません。

「俺が弱かったとき、あんなに強かったのに・・・どういうこと？」

と思った事があります。

（ああ、いま書いてて馬鹿みたいだと思いましたが）

これと同じでして、

AIを強化するためには、如何にしてAIを利口にするか考えないといけません。

そうしませんと、効率が上がらないんですね。

その過程で、対象となる分野の専門知識が必要になります。

言語を解するAIを作るためには、どうしても言語のプロにならないといけない。

「よしよしその調子。ああ、ダメだな。次はあの理論を入れてソースを加工し、

俺が予想するこのパラメータに如何に早く近づくか試してみるか。

あれぇ？」

となります。

ですので、

人に習ったり、頼んだりするのが恥ずかしいと感じる人にとって、

ある種のコミュニケーションとして期待されているのかもしれません。

「ほら、どうせ俺に頼めないんだろ。まあ、AIに学習させて置いたから。

勘違いするなよ。お前のためじゃないからな。俺はただ・・・」

「うわあ、AIってスゲー。へへん。AIがあれば、人間なんか要らないぜ。」

と言う感じですかね。

一つ示唆があるとしたら、

SFとしては、ロマンがある・・・しかし、現実としては、

「AIを売ろうとする技術者を警戒しろ！

アカシックレコード（学習済み結果）を与えようとする技術者を信用しろ！」

でしょうね。

AIの学習キットを与える人は前者でしょう。

自動将棋のサービスを提供する人は後者でしょう。

ご質問の答えになるかわかりませんが、

私としては美しい技術だと思いますが、

実際のところは、「そんなに良い物じゃない」と、大筋で汲み取ってください。

以上、ご参考になれば。

tanzou2 · Answer

人工知能による株価や先物の予測はおこなわれていないようです。
   　　　↑
とっくの昔からやっております。

今では、どのソフトが一番成績が良いか
競って、優勝者は表彰されています。

学問体系化もされております。

しかしです。

金融工学を開発して、ノーベル経済学賞を受賞した
マイロン・ショールズとロバートマートン
が経営者になったＬＴＣＭというヘッジファンドの
会社は空前の赤字を出して倒産しています。

larme001 · Answer

>>人工知能が話題になっていますが、人工知能による株価や先物の予測はおこなわれていないようです。

やってますよ、それこそヘッジファンドはgoogleなんか以上に血眼になって取り組んでますし、最近ではPCスペックが上がったので個人でもそれなりの高度なプログラムを書くことも可能です。ただし、ヘッジファンドが実際に儲けてるのはあなたの求めてるような”金の卵”のようなものよりも、市場の歪みをカンマゼロ秒以下の差で何回も取引したり、レンジ抜けたりするような変則的な場面での売り抜けやロスカット狩り、あるいはスキャルなどにの単純作業に利用してるのが実情でしょう。50年以上前の為替市場過渡期ならそうでもないですが、現在のある程度市場が成熟した状況では必勝法＝ルール違反にならない微妙な範囲でのズルに近いものにしかならないのです。例えば、インサイダーでなくても、情報公開直後に他人よりも早く反応できれば当然有利ですし、売り買いの情報が完全に見えていれば次に起こることを他人よりも早く確実に予測できるタイミングがわずかでも生じます。こういうものにPCスペックを使って勝つなんてことはヘッジファンドではすでに十分にやられており、多くの個人投資家が餌になってるのはある意味しょうがない事実でしょう。

＞＞株価のバックデータから天底のデータを拾い出せば、教師あり機械学習ができないかと素人考えでは思うのですがinternetで探してもそれらしきものはありません。

バックテストにfitするようなプログラムを作ることは簡単ですし、自分の作ったプログラムが過去にどのくらいの成績を出すかで微調整したりすることは特に為替では個人レベルでもやってますよ。問題は、過去のことはあくまで過去ですからそれが未来においてうまくいくかなんていう保証が全くないし、それが有効なタイミングを測ることは大変難しい、ということにかぎるのです。極論いえば、バフェット流の投資術だってこれまでは自然にうまくいってました、ただ今後同じようにやってうまくいくでしょうか？日本だって1970年ごろ1989年までから見れば持ってるだけで日経平均が上がってる世の中な訳ですが、ここ10年間は横ばいですよね。ダウは今んとこ上がり続けてますが今後どうなるか、それは50年後の世界を見てみないとわかりませんが、それでは遅すぎるのです。

機械学習以前に、単純化して市場を支配する要因としてあげられるものを分け多とします。
1. ファンダメンタル
2. テクニカル
3. 市場心理、
4. その他の要因

と分けられるかなと思います。このどれについてもそれぞれに対する根拠があり、その時どきにおいて何がその市場を支配しているのかを判断することは非常に困難です。あらゆるインプットを与えてこれらのいずれの要因を含めた因数として処理させたとしてもそれが成立することだってあるしない場合だってあるでしょう。細かい話はしだすと長くなるので省きますが、これらの因子の何がどのように相場を支配してるかを考えずに、やみくもにある一定の法則のみを信じて取引して（巷での胡散臭い教材や儲かったと言ってるブログ等の主張は全てこれ）一時期に勝ち続けることは可能ですが、一生勝ち続けることは100%不可能というのはこういうことなのです。少なくともヘッジファンドのプロは、その時どきに戦略ややり方を使い分けてますし、想定外の範囲ではリスクを限定するために切り捨てるなんていう判断をその場その場で変えながらやっているのです。（つまり、様々な状況を知り尽くした人が常に相場とそれ以外の情報を監視して初めて成立する。）そして、一番重要なのは、彼ら”プロ”の儲けの一番の目的は狙って勝つ方法＝つまり、大半の素人が損切りするところで勝ち抜けるために仕掛けのタイミングを常に監視して、儲ける、そんなことをやってるからほぼ確実に利益を上げるのです。それはおそらくあなたが期待してるようなコンピューターによる相場予想でもなんでもなく、株や為替というマネーゲームの仕組みの重箱をついたようなものであって、最もリスクの低い必勝法とはそれしかないのです。逆にいえば、それでルール違反しないで儲かるならわざわざ不確定な方法に頼る必要さえないのです。

＞＞それとも必勝法は一般に知られると効果がなくなると言われていますから、公開されないだけでしょうか

先でいうような”プロの必勝法”を除けば、あなたのいう市場の変化をコンピュータに評価させて売買のタイミングを計る方法はもちろんウォール・ストリートの夢でもあるでしょう。実際、テクニカルで儲ける方法なんてのは人間が判断するよりもPCにやらせた方が確実性は高いでしょうから、そういった試みは盛んに行われています。基本的には、テクニカルや市場心理ってのは、いかに最大多数において支持されてるかが重要であって、マニアックな原理はそもそも誰も使用しないので、テクニカルや市場心理としてさえ機能しないのですから意味がないです。ある一定の相場で一定のテクニカル指標を判断を特定の人間と同様な基準で精巧に判断させるアルゴリズムを学習させることは可能だと思います。問題は、そのテクニカルの基準で売買をすることで果たして勝ち続けることが可能かということにあるのです。機械学習ならば、学習に用いたデータセットから生み出される基準値が今後において十分な能力を発揮するために満足いくものなのか、ということにもなります。

＞＞株価予測は人工知能でなぜできないのか？
ある指標で上がるとされるものがあれば買っとけば儲かるから皆が買います。そうすると、今度は、皆が買う（つまり織り込み済み）なので、それを見越して上がりすぎてから売りさばく戦略をとる人が出てきます。で、結局上がるという事前情報があったからといって買えば純粋に勝てるというわけでもなくなる、そんな自己矛盾が為替市場や株式市場というのは内在してるのです。そういうと、「そういう自己矛盾も含めての見込みの確実性も踏まえて結局妥当な値段に落ち着く」という主張があります。いわゆる合理的市場原理が成り立つのはそれですが、一方で「自分と他人の情報量には差があるわけですし、その差によって時として市場は合理的な価格形成に至るまでに時間差が生じる、」という主張も当然あるわけです。つまりのところいえば、パラメーターを限定してしまえばどうにでも計算させることやそれっぽく見せることは可能かもしれませんが、それはどこまでの因数を求めるのかによっても関わってくるし、逆にいうと「全部」の因数を付与した上で予測すること自体は自己矛盾するから難しいと言わざるおえないのです。それは、昨今の機械学習の流行りで「ディープラーニング」を用いた方法をとろうが何しようが本質的な人工知能による解釈という意味では一緒だと思います。そもそも有名とされる投資家であっても、純粋に相場の予測で勝ってるかといえばそうでもなく、あの超有名なジョージソロスだって最近ですらトランプラリーで大金を擦ってますからね。 人工知能でなくても、人間の知能だって、純粋な将来予想によって勝ち続けてるかといえば時々で出てきた人は時々で消えてったりしてますよ（下の本を読めばわかる）。

いずれにせよ、為替や株市場での売買という意味での予測という意味では長いようでそう長くない歴史もあるので、この手の話に興味があるなら例えば以下の本（有名ですから読んだことあるかもですが）あたりを読んだら面白いです。
・ウォール街の物理学者
・ウォール街のランダム・ウォーカー

ちなみに、先でいってたような”必勝法”で勝ち抜けるならかなり成熟し切った為替や株式市場よりも、今なら仮想通貨とかその辺の市場の方がはるかに歪みはあるでしょうね。制度の不完全性、すなわち付け入る隙と考えれば、それが合法である限りそんなの使ったもん勝ちというのがこの世界のルールなのです。仮に”インサイダーは違法”なんて法律があったとしても1秒以下の速さで情報を先に仕入れて反応することを取りしまることは不可能ですから、結局はその手の手法にどれだけ優位性を見出し、統計的に優位な手法を立てるかにも関わってきます。ただ、仮想通貨市場に限っていえばリスクがある一方で、誰が何しても曖昧なところもあるので、昔のFXが個人に開かれ始めたころの過渡期にも似てるルーズな状況にあったりするとも言われてますからね。

fusiminohikaru · Answer

どんな時でも通用するような必勝法というのはないですね。

ただ、特定の条件下で利益につながる可能性が非常に高いようなプログラムというのは
可能で、実際にそうした運用というのはプロの投資家の中ではなされているところもあるのだと思います。
超高速で売買を繰り返すような取引もそのひとつでしょう。

まあ、それは素人の個人投資家とは無関係の世界ですし、
だからといって、個人投資家は利益が出せないのかといえばそんなこともありません。

2014itochan · Answer

AI　と　言ってないだけ。

ファンドのロジックって、もう、その域でしょ。

アメリカじゃあ証券取引所のマシンの有る隣にやはりマシンを設置して、光の速さの領域の通信時間を短縮するところまで行ってるのですから

kakibesuto · Answer

必勝法？何を夢見ているの？
天気予報だってまともに当たらないのに、そんなもの予測できるわけがない。
ＡＩってのは勝手に学習するんじゃなくて人間がプログラムした範囲内で最適な結果を出すようにしたものだからね。

raraririruru · Answer

>株価のバックデータから天(極大値）底(極小値）は幾通りもの場合を拾い出すことはできますから
それらの値になった原因等も分からないと意味がありません
株は世の中の動きとともに価格が変動していくものです。
機械的に、法則的に変動するものではありません

仮に、その変動値とその時の事件、事故、世界情勢
すべてのデータと紐付けして
かつ、現在の事件、事故、世界情勢等の情報すべてをリアルタイムで取得しつつ
株価を算出したところで、結局それはただの予想です
株をやっている人たちがやっていることを、機械にやらせるだけであって
必勝法ではありません

必勝法でもなんでもない、言ってしまえばただの自動化のためだけに
多額な開発費をつぎ込む価値がないのかと思います。

株価予測は人工知能でなぜできないのでしょうか？

人工知能が活躍できないジャンルではないかと思います。

人工知能による株価や先物の予測はおこなわれていないようです。

>>人工知能が話題になっていますが、人工知能による株価や先物の予測はおこなわれていないようです。

どんな時でも通用するような必勝法というのはないですね。

AI と 言ってないだけ。

必勝法？何を夢見ているの？

>株価のバックデータから天(極大値）底(極小値）は幾通りもの場合を拾い出すことはできますから

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