機械学習は株式市場を正確に予測できるのでしょうか?

株式市場が始まって以来、人々はシステムを悪用し、市場に勝とうとしてきました。

長年にわたり、人々は何千もの理論や実験を試みてきましたが、株式市場で長く機能したものは一つもありません。

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これらの理論では、企業の基礎情報、環境、需要と供給、投資家の心理など、多くの要素が考慮されています。

機械学習の力によって株式市場調査の衰退が変わり、富への扉が開かれるのではないかと期待する人もいる。

本当に？

以下では、機械学習が株式市場を予測できるかどうかという疑問にXiaoxinが答えます。

まず、機械学習がどのように機能するかを見てみましょう。

機械学習の仕組み

機械学習は、事前に決められた方程式に頼らずに、計算データを使用して経験を活用し、データから直接情報を「学習」するデータ分析手法です。つまり、より多くのデータが入力されれば、より賢くなるのです。

これらのアルゴリズムはデータ内のパターンを見つけ、より優れた情報に基づいた意思決定につながる洞察を生み出します。

機械学習には 2 つの学習方法があります。

1. 教師あり学習 - 既知の入力データと出力データに基づいてモデルをトレーニングし、将来の出力を予測します。これらの結論に到達するために使用された手法は次のとおりです。

a. 分類手法 - 電子メールが有効かスパムかなど、入力データをカテゴリに分類します。

b. 回帰分析法 - これらの分析法は、温度変化などの連続的な反応を予測することができる。

2. 教師なし学習 – データ内の隠れたパターンを見つけ、ラベル付けされた応答のない入力データで構成されるデータセットから推論を行うために使用されます。この学習方法の最も一般的なタイプはクラスタリングです。これは、データ内の隠れたパターンやグループ化を見つけ、事実発見マシンとして考え、類似するすべての項目を 1 つのグループにまとめるものです。

機械学習の仕組みがわかったところで、株式市場を予測する過去の試みをいくつか見てみましょう。

過去の株式市場予測方法

以下の 2 つの方法は、過去に試みられた古い方法であり、現在でも一部の人々によって使用されています。どちらのアプローチにも長所と短所がありますが、結局のところ、どちらも期待どおりに市場を確実に予測することはできません。

1. ファンダメンタル分析 – 株価に影響を与える経済的要因を扱います。これらの要素には、貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書が含まれます。貸借対照表は、企業の資産、負債、株主資本に関する情報を提供する財務諸表です。それは、企業がどのような資産を保有しているか、またどのような負債を支払わなければならないかを人々に伝えます。損益計算書には、収益、費用、会社が利益を上げているか損失を上げているかが記載されます。キャッシュフロー計算書は、企業にお金がどのように入り、どのように出ていくかを示します。ファンダメンタル分析では、これらの文書を使用して企業の財務健全性を予測します。

2. テクニカル分析 – 株価と取引量に基づいて他の株主の行動を予測する方法です。テクニカル分析では、さまざまな種類の指標を使用して株価の方向を予測します。重要なのは、トレンドの上昇または下降状態を特定し、パターンを検出することです。

今日でも、多くの人々は過去の予測モデルが有効であったと確信し、それを使い続けています。しかし、これら 2 つの古い方法は、信じられているほど信頼できるものではありません。機械学習はより優れた予測を提供できますか? いくつかの機械学習モデルを見て、その仕組みを説明しましょう。

機械学習の予測モデル

多くの人が、機械学習が株式市場の動向を正確に予測し、富を得るための答えであると信じています。ほぼ不可能なことを実現するための完璧な技術を見つけるために、世界中で実験的なテストが行​​われています。これにより、人々はさらに努力するようになり、聖杯を手に入れるための魔法のアルゴリズムを持っていると信じるようになるだけです。人々が使用しているテクノロジーの一部を以下に示します。

移動平均 – これは、一定期間にわたる毎日の価格を平均化することで価格履歴を平滑化するためにテクニカル分析で使用される手法です。移動平均は、その種類（単純移動平均または指数移動平均）に応じてさまざまな方法で計算されます。多くの場合、株価を予測するために、過去 30 日、60 日、または 90 日間の履歴データとテクニカル指標が使用されます。

機械学習は、ニューラル ネットワークを使用して他のシステムでは検出できないデータ内のパターンを発見することで、他のシステムよりも優位に立つことができます。特定の条件に基づいて実験を実行し、結果を調べることができます。最終結果が満足のいくものでない場合は、一部のデータ入力やその他の要素を調整して、より良い結果を得ることができます。

線形回帰 - 2 つの独立変数を分析して 1 つの関係を決定することを指します。線形回帰は、金融市場におけるテクニカル分析と定量分析の効果的な手段です。独立変数と従属変数の関係を決定する方程式を返します。

機械学習で使用される線形回帰は、主に予測と変数間の関係性の発見および予測を行うために使用される教師あり学習に基づく単純な手法です。アイシュワリヤ・シン氏は記事の中で次のように指摘している。

線形回帰はシンプルで簡単な方法ですが、明らかな欠点もいくつかあります。回帰アルゴリズムを使用する場合の問題の 1 つは、モデルが日と月の列に過剰適合されることです。モデルは、予測時点での以前の値を考慮する代わりに、1 か月前の同じ日付または 1 年前の同じ日付/同じ月の値を考慮します。

長短期記憶 (LTSM) ニューラル ネットワークは、単一のデータ ポイントとデータ シーケンス全体の両方を処理できる人工の再帰型ニューラル ネットワーク アーキテクチャです。 LTSM の共通ユニットは、セル、入力ゲート、出力ゲート、および忘却ゲートで構成されます。

LTSM は、ネットワークの隠れ層にある人工ニューロンをメモリセルに置き換えるため、時間の経過とともに記憶を効果的に関連付けることができます。これにより、株式市場の絶えず変化する動的データに対応する上で有利になります。

要約する

株式市場を予測することは、人類にとって常に最も困難な仕事の一つです。ビジネスチャンスを掴み、市場に勝つために、数え切れないほどの努力が払われてきました。これまでのところ、成功した人はいませんが、これらの人々はプロの投資家であることが多いです。

機械学習が誕生し、人々はそれが株式市場を予測し、富を得るのに役立つ力を持っていると信じるようになりました。残念ながら、株価は常に変動しており、その理由は必ずしも理解できるものではありません。たとえば、ジェフ・スティベルという起業家は、タイガー・ウッズがしばらく前にトーナメントで優勝したときに株式市場がどのように動くかを追跡する「タイガー・ブルズ・アンド・ベアーズ・インデックス」を作成しました。興味深いことに、この起業家が作成したインデックスは、どの株式トレーダーでも提供できるのと同じ収益をもたらします。

では、機械学習は株式市場を予測できるのでしょうか?

答えはノーです。この手法は他の伝統的な投資戦略に比べてわずかな利点しかありません。