株で利益を上げるのは時間がかかりますよね?

A 回答 (2件)

そうとは限りません。


落ちたままの株もあります。
上がり気配で買ったらそれが最高値、以降下がったまま、元に戻らないこともあります。
ただ、外貨レートは変動幅がほぼ決まっており数年単位で動くので、
最低値を待って買い、最高値で売りぬく、これは容易かと思います。
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

お礼日時:2017/05/16 13:51

100円で買った株が


101円になった時点で売ったら
1円の利益になったといえますが

質問者さんが言う利益を上げるというのはなんのことでしょう

利益を上げるというだけなのであれば
上記の通りすぐ出来ますけど
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

ありがとうございます。

お礼日時:2017/05/16 13:45

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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。


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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。

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...続きを読む

Q株している人って手数料や売買利益の21%の税金をきちんと払っているのでしょうか?

普通は1度買ったらなかなか手放さないのに、
1日に数千億から1兆、2兆の売買が東京株式市場でありますね。
どういう人間がこんなに売買しているのでしょうか?

株の売買には証券会社を通さないといけないので、売買する度に証券会社に手数料を払わされますし、
利益の21%を税金で取られます。

買ったり売ったりしてたら手数料が無駄だと思うんですが・・・・
ちょっと何かあったら売って、バカみたいに翌日に買い戻したり。

Aベストアンサー

普通は1度買ったらなかなか手放さないのに、
1日に数千億から1兆、2兆の売買が東京株式市場でありますね。
どういう人間がこんなに売買しているのでしょうか?
   ↑
既に回答がある通り、機関投資家、というのが
おります。
日本の年金積立金でも株を売買しています。
外国人もやっています。

そういう人はプロですから、一日に何回も
何十回も取引します。

最近は電脳による売買が注目されています。
これは高速取引と言われ、人間よりも桁違いに
売買しています。




買ったり売ったりしてたら手数料が無駄だと思うんですが・・・・
   ↑
機関投資家は何しろ扱っている金額が
大きいですから、手数料を引いたわずかな
上下でも大きな儲けになるのです。



僕も少し株をしていますが、少しお偉いさんが発言した事で、
いちいちそれで売買してたりしたら、
そうとう無駄な手数料がかかり、
普通の人がやらないと思うのですが、
  ↑
普通の人はやりませんが、普通でない人も
多いのが株の世界です。

個人でも、デイトレーダーなんて人は、
一日に何十回も売買しています。

そういう人は、特別な契約をして、手数料が
極端に安い場合が多いです。

普通は1度買ったらなかなか手放さないのに、
1日に数千億から1兆、2兆の売買が東京株式市場でありますね。
どういう人間がこんなに売買しているのでしょうか?
   ↑
既に回答がある通り、機関投資家、というのが
おります。
日本の年金積立金でも株を売買しています。
外国人もやっています。

そういう人はプロですから、一日に何回も
何十回も取引します。

最近は電脳による売買が注目されています。
これは高速取引と言われ、人間よりも桁違いに
売買しています。




買ったり売ったりしてたら手数...続きを読む


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