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先物取引と反対売買と差額決済の関係がよくわかりません

某サイトで反対取引について
250円で買った先物取引を300円で反対売買を行い50円の利益を得るという説明があったのですが、

これ、相手から見ると250円で売ったものを300円で買い戻すってことでしょうか?
そんな取引に応じる人がいるんでしょうか?(ここが一番疑問です)

それともまた別の第三者に300円で売ったということなのでしょうか?
であれば差額決済はどのように行われるのでしょうか?
取引相手が違えば商品を受け渡さねばならないので
結局、差額決済ではなく受渡し決済になるのではないかと思うのですが……

反対売買がどのように成立するのか教えて下さい。

質問者からの補足コメント

  • ご回答ありがとうございます
    反対売買について何となく理解できました。
    同じ先物取引でも反対売買を行う場合と、リスクヘッジとして行う場合では違うということですかね?
    反対売買ではなく先物取引について追加の質問になりすみませんが、例えば小麦を扱う商社が小麦のリスクヘッジの目的で小麦の先物取引を行った場合はどのように取引が行われるのでしょう?明確に商品(小麦)を持っている人を探して値段と決済日を予め決めるのでしょうか?

      補足日時:2017/07/10 23:49

A 回答 (3件)

no.1です。


補足への回答なので、簡単にしたいと思いますが、
現物需要者がリスクヘッジのため先物取引しているときでも、
先物取引は、反対売買で処理すると思います。
現物取引との間で、現物需要者の帳簿上の損益相殺で、
ちゃんとリスクヘッジある。
商品先物の現物決済で、現物取引量調整は、現物需要者にとって、
面倒と思われます。
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この回答へのお礼

なるほど実際の取引はそのようになっているんですね、文章を読んだだけでは中々イメージができずモヤモヤしていました。回答いただいた皆様ありがとうございました。

お礼日時:2017/07/11 00:10

何を難しく考えてるのですか?


売る人がいなきゃ買えないし、
買う人がいなきゃ売れないのは、
株の現物取引だって同じでしょ。

250円買えたのは、250円で売った人が
いたからです。
300円売れたのは、300円で買った人が
いたからです。

300円で買う人がいなければ、
端から株価は300円になりません。
250円より安けりゃ買ってもいいな
と思う人ばかりなら、250円から
下がることになります。



あなたの疑問のポイントは
空売りじゃないのでしょうか?
株や先物の信用取引の売りから入るのが、
特殊なわけです。

先物はいくらで売るよ、買うよって
約束するんです。

株は誰かが持っている株を借りて、
売りに出すんです。

300円で売るんです。
それで300円の現金を手にしました。
250円になったら買い戻しました。
250円出して買い戻しました。
そうすると、あ~ら不思議。
借りた株で50円手にしたわけです。

これはあくまで借りた株でやるので
取引の期間や利息といった制限が
あるわけです。

どうでしょう?
分かりましたか?
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市場参加者は多数いるので、


市場でのあなたの取引の相手を特定することは
ほぼ不可能です。

反対売買が成立するわけは、以下のようになる。

最初の250円での購入もまた、売主からすると、
反対売買であること普通。
250円で売った人は、200円で買ってて、
50円の利益確定させたのかもしれない。

300円で買う人がいるから、売買成立します。
なぜ300円で買うかは、いろいろ。
もっと上がるはず(例えば、350円まで行くとか)だと思うひとは、
300円で買うでしょう。

あるいは、下がると踏んで、
250円で売りから入った人がいて、
思惑外れ値が上がり続け、追証ままならず、
損拡大防止で損確定買い(売りから入ったひとの反対売買)かもしれない。

あと、先物取引で払ってるお金は、証拠金で、売買目的物の代金の
ほんの一部ですから、このあたり、注意してくださいね。
(証拠金取引だから、現物決済は事実上ありえない。
反対売買決済しかない)
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Q価格の変動する理由を教えてください。

買いの人数が売りの人数を上回った時に価格は上昇するのだと思っていましたが、取引は買いと売りが同数でなければ成立しないと言う人がいます。だとしたら価格は常に一定でなければおかしいと思います。どうして価格は変動するのですか?

Aベストアンサー

>「買いポジションを持ちたい」と思った時に「売りポジションを持ちたい」という人がいなければ売買が成立しなくて流れてしまいますよね。
その瞬間その価格では成立しませんが、買い注文自体は市場が開いてる間は有効です。 その価格での売り注文する人を待つことになります。
市場終了までにその注文が入らなければ流れてしまいます。

>価格がどうして動くのでしようか?
売買対象は通貨でも株でも商品でもいいのですが、あるモノを買いたい・売りたい人が下記のようにいたとします。
:  
 101円で売りたい 2人
 100円で売りたい 3人

 100円で買いたい 2人
  99円で買いたい 1人
  98円で買いたい 3人

100円で売りたい人・買いたい人が2人づついるので100円で売買成立します。 確かに「買いと売りが同数」ですね。
売りたいほうは3人ですが、先に注文を入れてた2人優先で、残り1人はそのままです。
その結果、下記になります。
     :
 101円で売りたい 2人
 100円で売りたい 1人

  99円で買いたい 1人
  98円で買いたい 3人

ここで、100円(あるいはそれ以上)で売ろうと思っていた人が妥協して99円で売る、あるいは新しく99円で売る人が出てくれば99円で売買成立。 価格が100円から99円に変動しました。
逆に、上記のまま買いたい人も売りたい人も一切妥協しなければこれ以上売買は成立しません。


>まず私の質問はFXでの売買のことです。
>:
>だって100円で売りたいと言ったら100円で買いたいと言う人が現れて売買成立しているのですから。
FXは株と比べて流動性が段違いです。 株だと取引量の少ない(板が薄い)銘柄は取引が成立せず一日が終わることもあります。
対して、為替取引は日本のFXだけで年間5000兆円以上? まず売買自体が成立しないことは無いでしょう。
https://www.j-cast.com/2016/05/09266227.html)

で、ここが重要なんですが、株は東証などの市場取引に対しFXは基本的に店頭取引です。
つまり、ユーザーは実際には外為市場(インターバンク市場)と直接取引しているわけではなく、FX業者相手に取引しています。
普通にお店に行って何か物買う(売る)のと同じです。 (ただし、価格はインターバンク市場価格に応じて刻々と変動しますし、お店(FX業者)によって価格も多少異なります。)
なので、極論すればある価格である枚数の買いポジション取った時に、世界のどこかに本当にその価格の同じ枚数の売りポジションを取った人がいたかは関係無いです。
お店(FX業者)で100円だったのでその価格で買った(買いポジションを取った)だけです。

その後、FX業者はインターバンク市場でカバー取引を行います。 
なお買いと売りの価格には差や手数料が設定してあるので、その分がFX業者の利益になります。(※1)
 
※1...表向きは。 スリップ(不利約定)、ロスカット狩り等の物騒な噂も聞きますが、今は横に置いておきます

>「買いポジションを持ちたい」と思った時に「売りポジションを持ちたい」という人がいなければ売買が成立しなくて流れてしまいますよね。
その瞬間その価格では成立しませんが、買い注文自体は市場が開いてる間は有効です。 その価格での売り注文する人を待つことになります。
市場終了までにその注文が入らなければ流れてしまいます。

>価格がどうして動くのでしようか?
売買対象は通貨でも株でも商品でもいいのですが、あるモノを買いたい・売りたい人が下記のようにいたとします。
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何故これだけの年月を掛け、膨大なEAを創りながら勝てるものが出来ないか、8年も経てばその原因は解ります、相場の大半がランダムに動いてるから、そして分足ばかりでの検証なのでランダムの影響を受けやすいから..
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カーブフィティングの最大の原因がパラメタの多さと最適化ですが、最適化がカーブフィティングを誘発させるので良くないと解ってても最適化を行わなければ、EAの有効性は確かめられないと考え、止む得ず最適化を行い続けてます。

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先に回答したものですが、ランダムウォークのことを言ってるのではありません。

それが本質的にわかってないなら、株だろうが馬券だろうが一緒です。

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同じように、為替だってランダムな側面もあるし、市場が信じるテクニカルな側面もあるし、基本になるファンダメンタルもあるし、どれかいい悪い正しいという話でもありませんから、その本質的な部分をとらえるべきです。

ちなみに、EAを使ってやる難しさは今の相場にどのような性質のEAを使うべきかの選択、そしてその選択の判断のタイミングですからね。金の管理だってある意味機械的にやるならEAでやることを人がやってるのと同じ。別に、利大損小だろうが逆だろうが戦略によるわけだし。スキャルしてる人だって、入るタイミングの直感的なものは多少あれどやることはEAだろうが本質的には大差はないですよ。別に機械学習や昨今のディープラーニングのような人間以上の高度な判断パラメータを編み出すわけじゃなければね。ただ、そう言うのだって信じてヘッジファンドが必死にやってますからね。
ナンピンとかドラリピのような戦法だって、成果があがる人も多いけどレンジを上下してる間に想定外の方向に突き抜ければ簡単にマイナスいくし、ただ、だからと言ってある程度のレンジ相場を予想して決まった期間に勝つことができないわけじゃないですから。

重要なのは、どんな相場を想定するのかで、その想定出来る範囲でプラスに持ってけるだけのうまいEAを作ることにあるんだと思います。だから、リーマンショックにも、トランプラリーにも、バブル期のような相場にも耐えられるなんてのを考えてるなら負けます。ただそれだけでしょう。

先に回答したものですが、ランダムウォークのことを言ってるのではありません。

それが本質的にわかってないなら、株だろうが馬券だろうが一緒です。

例えば、プロのポーカーが何故勝てるのかは、完全な確率論もあるし、一方で相手を下ろす駆け引きもあるし、その両方の側面がわかってないなら勝てても一過性なんですよ。

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なりませんし、プロでも10年間かちつづけてそれだけで食ってくのは至難の業です。だから、プロと称する人は大抵素人相手に投資コンサルティングやら、企業分析やら相場分析で儲けてるだけです。

投資の世界というのはいかに直観うんぬんで精神論でやるか、というよりもいかに確実に勝てる手段を合理的な方法で見出してそれを合理化して儲けをコンスタントに出すか、というのがプロの世界なんですよ。だからヘッジファンドや銀行は手数料商売だし、大手アクティブ投資系はいかに素人や実需用を出し抜くチャンスを作ってそれに乗っかるかなんです。チャートとにらめっこして価値シグナルが云々とか、企業の評価方法を考えてそれで確実に上がる企業を選別するなんて手法はあくまで限られた状況でしか通用しないのですから、どんな時も勝てる手法なんかにはなりません。そんなものがあれば資本をもった大企業が既にやってます。

例えば必勝とは言わなくともかなり勝てる方法を一つ述べます。基本的に期日のある先物は現物と価格差があれば期日までに価格差が埋まるのですから、先物が現物よりも高いある地点A日に先物を売り、現物を買いで入ったとすれば、期日にはA日での差額分儲かることになります。ま、古典的な手法ですが、これを今の企業はコンマゼロ秒以下で何十回という超高速トレードプログラムを駆使して、先物と現物の価格差が閉じたら売って開いたら買うなんてことをひたすら繰り返せば、期日までの間により多くの利益をえることができます。また、同じような方法で、ある指標の発表を他よりも0.1秒でも早く仕入れて、それによって期待される動きで利益が出るように瞬時に売買を仕掛けることもコンピュータ上で行っています。後から遅れて情報にありついた個人投資家をはじめ素人なんてのは当然カモ溶かすわけです。もちろん個人がこういうことをやるのは不可能です。

では、素人が勝ちやすい相場とはどういうときか?それは、市場の大半かみんなが勝てるタイミングを狙ってその時だけ挑戦することです。端的に言うならいわゆる”おしめ”で入るということで、それを確からしい方法で評価できれば仮に100%の精度でなくても元々低めな水準であれば勝つ確率が上がります。もっと単純な話をするなら、リーマンショックで落ち切ったあとに入れば下がるより上がる可能性のほうが高いし、超円高で円安になりそうってタイミングでハイレバそこからさらに円高になるより円安になることの可能性のほうが論理的に高い。つまりそういう当たり前と言えば当たり前、そんなタイミングにある程度のリスクを取ってしっかり入る、もしミスであればさっさと逃げるそういうやり方をするのが素人にとって一番損をしない方法になるでしょう。

ちなみにテクニカルに関して言えば、当然基本的なものは重要です。なぜなら、皆が参考にするテクニカルはテクニカルとして機能するため、その通りになることが多いからです。ただし、一方で皆が信じるなら当然それを皆が前提として仕掛けてくるわけで結果的に誰も勝てないという矛盾が生じるのです(すべての人が合理的に動くとする考えならば)。つまり、ある指標で良いことが期待できれば皆が良いという前提に買うためすでに上がってしまうから、逆に下がることもあるというのと同じで、そもそもテクニカルというのはそういう自己矛盾が含まれてるものだということを頭に入れておく必要があります。ちなみに、だれも使わないどっかの怪しい教材がいってるマニアックなテクニカルなど意味がないことがわかるでしょう。なぜなら、だれも使わない=それ自体がテクニカルとして機能しないためです。

以上のことを踏まえて最後に述べると、結局儲かる仕組みが仮にあるとしたらそれはあくまであなたが市場参加者に対してなんらかのアドバンテージをもって情報に対応できるから、あるいはある売買ロジックが有効であることを認識しているからであって、そういうタイミングを見つけるか情報にありつくことが勝つ方法になります。ただ、それはあくまで合理的な市場の原理に基づけばいつかはその価値は希釈されなくなるはずですから、同じ手法で勝ち続けることはできないのです。もしそれがコンスタントに続くとするならば、それは他人が容易にまねできない特権であるか(ヘッジファンド、大企業的な手法)、気づいているが面倒だから誰もあえてやるモチベーションにかられない心理的なハードルがあるなど(超リスクを負って価値に行飾る負えない手法、めんどくさいバックテストの上で初めてパラメーターがはっきりするとか)の優位性が確立していること意味します。そして最後に述べておきますと、いわゆる個人投資家なるものがまともに家でデイトレードしても何億と稼げるようになったのはインターネット環境とPC技術の発達であり、せいぜいそれは2000年前後くらいからのことです。つまり多くてもせいぜい20年そこらでしかない方法であって、消えていった”プロ”と称する人も多いのに、今勝ち続けてる人ですらせいぜい20年そこらしか成功し続けてないような全く確立したものでもなんでもないという言ことです。こういうのは金融市場に関するいくつか有名な本もあるので興味があれば読んでみたら読み物としても面白いです。

長文になってしまいましたが、府労働所得でうほうほなんてのに確実な方法なんてない、というのがこれまでのたくさんの人のだした一般的な答えですということ。だから、ちまなこになってなんの生産性もない”勝ちシグナル”とやらを探すマネーゲームに不毛な人生を費やすぐらいなら、その資本を合理的な運営+複利でしっかり稼いで、その間に自分の本職に生かす勉強でもした方がはるかに生産性のあることだというのが答えです。ま、金融市場のゲーム感覚で、というなら別にいいですよ。

ヒント、負けた人は恥ずかしいから多くはかたらない。ちょっとでも勝った人は勝ちを自慢したがるし、勝ったことを商売にすることのほうがはるかに”確実に”も受かるから他人に話したがる。というだけです笑 大半の何も合理的ロジックが組み立てられないで単なる請負手法だけで同じ方法をやってる人はひと時はよくても最後は負けてます。

なりませんし、プロでも10年間かちつづけてそれだけで食ってくのは至難の業です。だから、プロと称する人は大抵素人相手に投資コンサルティングやら、企業分析やら相場分析で儲けてるだけです。

投資の世界というのはいかに直観うんぬんで精神論でやるか、というよりもいかに確実に勝てる手段を合理的な方法で見出してそれを合理化して儲けをコンスタントに出すか、というのがプロの世界なんですよ。だからヘッジファンドや銀行は手数料商売だし、大手アクティブ投資系はいかに素人や実需用を出し抜くチャンスを...続きを読む

Qタカタの株価が急騰しています。上場廃止予定の株がなぜ?

株は素人です。上場廃止予定のタカタの株が数日前は15円くらいだったのが今日(7/13)100円まで上がっています。なぜこんなことが起こるのでしょうか。

Aベストアンサー

株価は将来性や資産価値などを元にした
需給関係で決まりますが、こういう株は
そういう関係ではなく、ゲームの世界に突入
しているからです。




それにしてもすごいですね15円がわずか3日で100円になるのですから。
15000円が10万円とはすごいですね。思わず手を出したくなってしまいそうです。
   ↑
ワタシもね、こういう株に手を出したことが何度か
ありました。
株価が1円~2円の間を上下する、なんてことも
ありました。

1円で10万株買って2円で売れば10万の儲け♪

ところがです。
買えるのですが、売れません。
値がつきますが、ワタシの番まで回ってきません。

証券会社の友人に聞いたところ、特別な手づるの
ある人間、あるいは運の良い人間だけが売れる
との話でした。

大損しました。

Q先週、派遣切りに合いFXを始めました。

先週、派遣切りに合いFXを始めました。

IT関連の仕事をしていますが、
来月から派遣契約が終了して継続しない旨を言われました。

今まで多少貯金してきたので、
投資といっては何ですが、少しは生活の足しにしようと思い、
FXを始めることにしました。

まず何から始めた方が良いとかありますか?

教えてください。

Aベストアンサー

私はプロのトレーダーでFXの利益で生活しています。
FXで稼ぐ手法はいろいろありますが、
やはり一定のルールを持ってやらないと継続できないと思います。

毎日勝ててもいつかドカンとやられます。

Q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。

Aベストアンサー

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。

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


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