名前
これからは個人は勝てない時代くるのかな?
林 正彦様 コメントありがとうございます。
そうですね、よほど個人の裁量の感覚などを研ぎ澄ました人は裁量で生き残れるかもしれませんが、 ロボットでトレードする人は最新の技術に出来る限りついていく または ナンピンやマーチンゲールやトラリピなどの手法で、資金量でカバーするしかないと思います。
個人トレイダーはもう勝てないのかなぁ?
難しすぎてあまり良く分からないです。
人間が覚えきれないようなデータを学習できるので、とてもじゃないですがAIには勝てそうではないですね。
masa様
コメントありがとうございます。
＞難しすぎてあまり良く分からないです。 説明が上手にできていなくて、申し訳ありません。
＞人間が覚えきれないようなデータを学習できるので、とてもじゃないですがAIには勝てそうではないですね。 情報をもっているところ、そしてそれを高速にリアルタイムで処理できるところ そいうことが出来る人たちが、 『ゼロサムゲーム』の相場で生き残っていくのだと思います。
自分のトレードスキルを高めるため、数年取り組んできましたが なかなか向上しない現実があり、EAを知って、使い始めて、その良さがわかってきたところです。 自分のスキルを向上させたうえで、AIを利用すれば、勝ち組になること可能だと思いました。 AIを使いこなせるように、自分のスキルを高めたい。
JUNちゃ様
コメントありがとうございます。 ＞自分のスキルを向上させたうえで、AIを利用すれば、勝ち組になること可能だと思いました。 はい、そうですね。 継続的に努力していただくことで、少しでも良くなると存じます。
＞AIを使いこなせるように、自分のスキルを高めたい。 是非、あおのり学校と一緒に今後とも勉強していきましょう！
今後ともどうぞよろしくお願いします。
難しすぎて何が何だかまだ理解できません。 しかし、これが実現するのでしたらチマチマと自分でトレードをしている場合じゃないことだけは 分かりました。 ありがとうございました。
コメントありがとうございます。 難しいですよね。 私も人工知能に関しては、日々勉強中です。
人工知能にご興味がありましたら是非以下の書籍を読んでみてください。
●人工知能が金融を支配する日 ●人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの （角川ＥＰＵＢ選書）
両方共比較的読みやすい書籍です。
そういえば、ニューラルネットワークといえば、30年くらい前に流行っていた記憶があります。最近になってようやく庶民にも使えるようになっていたのですね。驚きです。
＞そういえば、ニューラルネットワークといえば、30年くらい前に流行っていた記憶があります。最近になってようやく庶民にも使えるようになっていたのですね。驚きです。
はい、ニューラルネットワークは、 最近になって、PCの性能の向上とビックデータという2つが重なった為に、 性能を発揮しだした！ ということになります。
今では画像認識で大活躍しています。
ディープラーニングなるもののメカニズムが分かりやすく説明されていてすごくタメになったわ。事柄に対する特徴を自分で導き出せるようになったとか、凄すぎでしょ。でも囲碁で勝つためだけに開発費30億は高すぎ(笑)。費用対効果の面でどうなのかなとは思った。
＞ディープラーニングなるもののメカニズムが分かりやすく説明されていてすごくタメになったわ。 理解の一助となったとのこと良かったです。
＞事柄に対する特徴を自分で導き出せるようになったとか、凄すぎでしょ。 そうですね。本当にすごいと思います！ ただ、このことにより、飛躍的に人工知能がハイレベルとなっていきます。
動画の中で、”３”の例をあげましたが、 ３という数字の書き方はひとそれぞれです。 個人の癖がある為、色々な３の形があります。 もし、これを人間が従来通り考えると、一つ一つ、個人の癖が違う、３がでてくる度に プログラムの中に、このような３の特徴の時は、３ですよ！ と定義する必要があります。
もっと複雑な画像だと、従来の方法では プログラムして、定義するというが、とても難しくなってきます。 （どれだけ人間が考えて、定義付けして、プログラムにそれを落とし込めば、認識エラーが少なくできるのか？ というのは、途方もない、定義付けが必要となってきます。）
しかし、 ディープラーニングはそれが必要ありません。 それが画期的な点です。 本当にすごいですね。
＞でも囲碁で勝つためだけに開発費30億は高すぎ(笑)。費用対効果の面でどうなのかなとは思った。 充分にもとはとれると思います。
2016年07月21日 19時00分00秒 Googleの人工知能専門チームDeepMindがたった数カ月で40％もGoogleデータセンターの冷却システムを効率化することに成功 http://gigazine.net/news/20160721-deepmind-reduce-google-data-center-energy/
グーグル、ディープマインドのAI技術を自社データセンターの省エネに活用 https://wirelesswire.jp/2016/07/54972/
グーグルの人工知能部門、人間の声により近い合成音声システムを開発 https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2016-09-12/ODDEK36JIJUO01
英ディープマインド、機械学習アルゴリズムを医療に応用 http://newswitch.jp/p/5971
人工知能で癌治療を…ディープマインドとロンドン大学が提携 https://roboteer-tokyo.com/archives/5943
とてつもない情報量を持ったAIを上手く使えば、誰も太刀打ちできないですね。 これからの時代はAIを使いこなせる人間が勝ち組になりそうな気がします。
＞これからの時代はAIを使いこなせる人間が勝ち組になりそうな気がします。 その通りですね。
おっしゃる通りです。 我々一般投資家も、時代についていく必要があります。
太平洋越し超高速取引 東京－シカゴで通信網構想、欧州でも建設計画 (1/2ページ) http://www.sankeibiz.jp/macro/news/160831/mcb1608310500017-n1.htm
難しいですが、大変興味深い内容でした。毎日の講座が楽しみです。
次回もよろしくお願いいたします。
例えがとても分かり易く楽しかったです。囲碁の話、凄いですね。続きが楽しみです。
次回も是非、御覧ください。
例えがとても分かり易く楽しいです。囲碁の話凄いですね。続きが楽しみです。
囲碁の事はニュースで知っていましたがAIがどういうものか分かっていませんでした。でも今回の説明で納得しました。そもそも情報量が膨大なのですね。膨大な知識量のAIをプロが使えば私のような初心者のど素人はたちうちできませんよね。
＞膨大な知識量のAIをプロが使えば私のような初心者のど素人はたちうちできませんよね。 はい、怖いことに、我々個人投資家とプロ（機関投資家）の差は益々開いていきます。 情報量、処理速度・・・色々なことに差が出てきます。
AI興味でてきました！次回も楽しみにしてます。
また次回の動画も是非、御覧ください。
いつもありがとうございます。 今回の動画を見てAIの時代が近いのだなと痛感いたしました。 本業・投資共に先見の大事さを考えさせられました。
＞今回の動画を見てAIの時代が近いのだなと痛感いたしました。 はい、もう既に機関投資家の間では当たり前ですね。 我々個人投資家も少しは進んで行く必要があります。
＞本業・投資共に先見の大事さを考えさせられました。 そうですね。 そのような意味では、新しいことに積極的に触れていくチャレンジャー精神・それに対する理解力は 人間誰しも歳を取るにつれて、減っていきます。
日本人としては、 新しいことにチャレンジする、変化を起こす、 子どもたちの数がドンドン少なくなってきている日本の未来が心配です。
囲碁でAIが勝ったのは知っていましたが今回の講座で納得してしまいました。次回の 「FXで活かすコツ」早く知りたいです
また、次回も是非、御覧ください。
非常に興味深いです。説明が上手いですね。 特徴量がまだ人間の思考の範囲なら、AIは頭の回転が速い人、ですが、 近々、思考の範囲を超えてくると世の中に学者も、トレーダーも必要なくなるように思います。
>近々、思考の範囲を超えてくると世の中に学者も、トレーダーも必要なくなるように思います。 いえ、ディープラーニングは既に画像解析技術に多様されていますが、 なぜ、例えば、３の特徴量が、それなのか？ というのは人間には、今のところ、理解出来ません。
現在の、ディープラーニングの技術では 例えば、 ３をインプットして、３を出力しなさい！ これをautoencoderと言いますが、 なぜ、そのようになったのか？ というのは、説明できないのです。
数学的に何故、そのような特徴量を選ぶのか？ とうのは、現在のところ、数学的に説明できないので、 そういう意味では人間を越えてます。
ですので、現在のところは、 理由はわからないが、ディープラーニングの技術を利用すると、 特徴量が上手に算出出来るから、 これを商売にしよう！ ということで流行っているのです。
わかりやすい講義でした。マシン技術、インターネット技術が発達することで可能になったんですね。今後、人間が操ることができるか？操られる時代が来るかも知れません。
ディープラーニングの技術は、なぜそうなったのか？ なぜその特徴量を選んだのか？ というのは人間には、現在の所わかりません。
同じような危惧を専門家も抱いていますので、 例えディープラーニングの技術を使用しても、何故そうなったのか？という理由や理屈をわかるようにしよう！ という研究が進んではいます。
日々、我々も リコメンド機能（例：Amazonなどのサイトで、出る購入を促す推奨機能）に躍らされること無く、 自分の頭で考え、その上で、人工知能が推奨する情報を利用したいですね。
リコメンド機能などが発達してくるのは仕方がないことです。 理由は、情報が爆発的に多くなって来ているからです。 これからは３Dの時代（携帯の画面などはまだ２Dですが）、VRの時代になってきて、 世界中に、仮想空間上にも情報が爆発します。 それらを人間の有限な時間、脳では処理しきれません。 ですので、有効なのは間違いないのですが、 踊らされないようにしないと！ というのが重要ですね。
機関投資家がこれを使ってきているとしたら個人投資家はどう対処していけばいいのか。 どう変わるのかわからない。
怖いことに、機関投資家はもう既に使っています。 素人（我々一般の個人投資家）と機関投資家の差が益々開く時代です。
●ヘッジファンドマネジャーはこの先不要に？ http://media.yucasee.jp/posts/index/14987 興味深いのは、ヘッジファンドマネジャーが使用する手法が昔と変わってきたことだ。 25位までに入った上位のヘッジファンドマネジャーの約半分は、 コンピューターが考えた投資戦略に基づいて利益を生み出している。
裁量トレードなんかでは勝てない怖い時代がやってきているといことですね。 自分にはこれを使いこなせるかどうかが問題です。
＞裁量トレードなんかでは勝てない怖い時代がやってきているといことですね。 そうですね。大手のヘッジファンド（クオンツ系ヘッジファンドの運用会社「Two Sigma（ツー・シグマ）」）のロボットなどには、もう既に同じ土俵では人間は勝てないと思われます。
●「ＡＩ同士が投資競う」米著名ヘッジファンドが予言 ツーシグマ デビッド・シーゲル共同会長 （1/3ページ）2016/6/21 6:30日本経済新聞 電子版 http://www.nikkei.com/article/DGXMZO03666160W6A610C1000000/
●2016/06/29 15:00 天才数学者たちが率いる謎のヘッジファンド、「ツー・シグマ」の正体 http://forbesjapan.com/articles/detail/12671
『 なぜ今、AIは世界中でブームなのか？（第3回） 』へ37件のコメント
これからは個人は勝てない時代くるのかな?
林 正彦様
コメントありがとうございます。
そうですね、よほど個人の裁量の感覚などを研ぎ澄ました人は裁量で生き残れるかもしれませんが、
ロボットでトレードする人は最新の技術に出来る限りついていく
または
ナンピンやマーチンゲールやトラリピなどの手法で、資金量でカバーするしかないと思います。
個人トレイダーはもう勝てないのかなぁ?
林 正彦様
コメントありがとうございます。
そうですね、よほど個人の裁量の感覚などを研ぎ澄ました人は裁量で生き残れるかもしれませんが、
ロボットでトレードする人は最新の技術に出来る限りついていく
または
ナンピンやマーチンゲールやトラリピなどの手法で、資金量でカバーするしかないと思います。
難しすぎてあまり良く分からないです。
人間が覚えきれないようなデータを学習できるので、とてもじゃないですがAIには勝てそうではないですね。
masa様
コメントありがとうございます。
＞難しすぎてあまり良く分からないです。
説明が上手にできていなくて、申し訳ありません。
＞人間が覚えきれないようなデータを学習できるので、とてもじゃないですがAIには勝てそうではないですね。
情報をもっているところ、そしてそれを高速にリアルタイムで処理できるところ
そいうことが出来る人たちが、
『ゼロサムゲーム』の相場で生き残っていくのだと思います。
自分のトレードスキルを高めるため、数年取り組んできましたが
なかなか向上しない現実があり、EAを知って、使い始めて、その良さがわかってきたところです。
自分のスキルを向上させたうえで、AIを利用すれば、勝ち組になること可能だと思いました。
AIを使いこなせるように、自分のスキルを高めたい。
JUNちゃ様
コメントありがとうございます。
＞自分のスキルを向上させたうえで、AIを利用すれば、勝ち組になること可能だと思いました。
はい、そうですね。
継続的に努力していただくことで、少しでも良くなると存じます。
＞AIを使いこなせるように、自分のスキルを高めたい。
是非、あおのり学校と一緒に今後とも勉強していきましょう！
今後ともどうぞよろしくお願いします。
難しすぎて何が何だかまだ理解できません。
しかし、これが実現するのでしたらチマチマと自分でトレードをしている場合じゃないことだけは
分かりました。
ありがとうございました。
コメントありがとうございます。
難しいですよね。
私も人工知能に関しては、日々勉強中です。
人工知能にご興味がありましたら是非以下の書籍を読んでみてください。
●人工知能が金融を支配する日
●人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの （角川ＥＰＵＢ選書）
両方共比較的読みやすい書籍です。
そういえば、ニューラルネットワークといえば、30年くらい前に流行っていた記憶があります。最近になってようやく庶民にも使えるようになっていたのですね。驚きです。
＞そういえば、ニューラルネットワークといえば、30年くらい前に流行っていた記憶があります。最近になってようやく庶民にも使えるようになっていたのですね。驚きです。
はい、ニューラルネットワークは、
最近になって、PCの性能の向上とビックデータという2つが重なった為に、
性能を発揮しだした！
ということになります。
今では画像認識で大活躍しています。
ディープラーニングなるもののメカニズムが分かりやすく説明されていてすごくタメになったわ。事柄に対する特徴を自分で導き出せるようになったとか、凄すぎでしょ。でも囲碁で勝つためだけに開発費30億は高すぎ(笑)。費用対効果の面でどうなのかなとは思った。
＞ディープラーニングなるもののメカニズムが分かりやすく説明されていてすごくタメになったわ。
理解の一助となったとのこと良かったです。
＞事柄に対する特徴を自分で導き出せるようになったとか、凄すぎでしょ。
そうですね。本当にすごいと思います！
ただ、このことにより、飛躍的に人工知能がハイレベルとなっていきます。
動画の中で、”３”の例をあげましたが、
３という数字の書き方はひとそれぞれです。
個人の癖がある為、色々な３の形があります。
もし、これを人間が従来通り考えると、一つ一つ、個人の癖が違う、３がでてくる度に
プログラムの中に、このような３の特徴の時は、３ですよ！
と定義する必要があります。
もっと複雑な画像だと、従来の方法では
プログラムして、定義するというが、とても難しくなってきます。
（どれだけ人間が考えて、定義付けして、プログラムにそれを落とし込めば、認識エラーが少なくできるのか？
というのは、途方もない、定義付けが必要となってきます。）
しかし、
ディープラーニングはそれが必要ありません。
それが画期的な点です。
本当にすごいですね。
＞でも囲碁で勝つためだけに開発費30億は高すぎ(笑)。費用対効果の面でどうなのかなとは思った。
充分にもとはとれると思います。
2016年07月21日 19時00分00秒
Googleの人工知能専門チームDeepMindがたった数カ月で40％もGoogleデータセンターの冷却システムを効率化することに成功
http://gigazine.net/news/20160721-deepmind-reduce-google-data-center-energy/
グーグル、ディープマインドのAI技術を自社データセンターの省エネに活用
https://wirelesswire.jp/2016/07/54972/
グーグルの人工知能部門、人間の声により近い合成音声システムを開発
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2016-09-12/ODDEK36JIJUO01
英ディープマインド、機械学習アルゴリズムを医療に応用
http://newswitch.jp/p/5971
人工知能で癌治療を…ディープマインドとロンドン大学が提携
https://roboteer-tokyo.com/archives/5943
とてつもない情報量を持ったAIを上手く使えば、誰も太刀打ちできないですね。
これからの時代はAIを使いこなせる人間が勝ち組になりそうな気がします。
＞これからの時代はAIを使いこなせる人間が勝ち組になりそうな気がします。
その通りですね。
おっしゃる通りです。
我々一般投資家も、時代についていく必要があります。
太平洋越し超高速取引 東京－シカゴで通信網構想、欧州でも建設計画 (1/2ページ)
http://www.sankeibiz.jp/macro/news/160831/mcb1608310500017-n1.htm
難しいですが、大変興味深い内容でした。毎日の講座が楽しみです。
次回もよろしくお願いいたします。
例えがとても分かり易く楽しかったです。囲碁の話、凄いですね。続きが楽しみです。
次回も是非、御覧ください。
例えがとても分かり易く楽しいです。囲碁の話凄いですね。続きが楽しみです。
囲碁の事はニュースで知っていましたがAIがどういうものか分かっていませんでした。でも今回の説明で納得しました。そもそも情報量が膨大なのですね。膨大な知識量のAIをプロが使えば私のような初心者のど素人はたちうちできませんよね。
＞膨大な知識量のAIをプロが使えば私のような初心者のど素人はたちうちできませんよね。
はい、怖いことに、我々個人投資家とプロ（機関投資家）の差は益々開いていきます。
情報量、処理速度・・・色々なことに差が出てきます。
AI興味でてきました！次回も楽しみにしてます。
また次回の動画も是非、御覧ください。
いつもありがとうございます。
今回の動画を見てAIの時代が近いのだなと痛感いたしました。
本業・投資共に先見の大事さを考えさせられました。
＞今回の動画を見てAIの時代が近いのだなと痛感いたしました。
はい、もう既に機関投資家の間では当たり前ですね。
我々個人投資家も少しは進んで行く必要があります。
＞本業・投資共に先見の大事さを考えさせられました。
そうですね。
そのような意味では、新しいことに積極的に触れていくチャレンジャー精神・それに対する理解力は
人間誰しも歳を取るにつれて、減っていきます。
日本人としては、
新しいことにチャレンジする、変化を起こす、
子どもたちの数がドンドン少なくなってきている日本の未来が心配です。
囲碁でAIが勝ったのは知っていましたが今回の講座で納得してしまいました。次回の 「FXで活かすコツ」早く知りたいです
また、次回も是非、御覧ください。
非常に興味深いです。説明が上手いですね。
特徴量がまだ人間の思考の範囲なら、AIは頭の回転が速い人、ですが、
近々、思考の範囲を超えてくると世の中に学者も、トレーダーも必要なくなるように思います。
>近々、思考の範囲を超えてくると世の中に学者も、トレーダーも必要なくなるように思います。
いえ、ディープラーニングは既に画像解析技術に多様されていますが、
なぜ、例えば、３の特徴量が、それなのか？
というのは人間には、今のところ、理解出来ません。
現在の、ディープラーニングの技術では
例えば、
３をインプットして、３を出力しなさい！
これをautoencoderと言いますが、
なぜ、そのようになったのか？
というのは、説明できないのです。
数学的に何故、そのような特徴量を選ぶのか？
とうのは、現在のところ、数学的に説明できないので、
そういう意味では人間を越えてます。
ですので、現在のところは、
理由はわからないが、ディープラーニングの技術を利用すると、
特徴量が上手に算出出来るから、
これを商売にしよう！
ということで流行っているのです。
わかりやすい講義でした。マシン技術、インターネット技術が発達することで可能になったんですね。今後、人間が操ることができるか？操られる時代が来るかも知れません。
ディープラーニングの技術は、なぜそうなったのか？
なぜその特徴量を選んだのか？
というのは人間には、現在の所わかりません。
同じような危惧を専門家も抱いていますので、
例えディープラーニングの技術を使用しても、何故そうなったのか？という理由や理屈をわかるようにしよう！
という研究が進んではいます。
日々、我々も
リコメンド機能（例：Amazonなどのサイトで、出る購入を促す推奨機能）に躍らされること無く、
自分の頭で考え、その上で、人工知能が推奨する情報を利用したいですね。
リコメンド機能などが発達してくるのは仕方がないことです。
理由は、情報が爆発的に多くなって来ているからです。
これからは３Dの時代（携帯の画面などはまだ２Dですが）、VRの時代になってきて、
世界中に、仮想空間上にも情報が爆発します。
それらを人間の有限な時間、脳では処理しきれません。
ですので、有効なのは間違いないのですが、
踊らされないようにしないと！
というのが重要ですね。
機関投資家がこれを使ってきているとしたら個人投資家はどう対処していけばいいのか。
どう変わるのかわからない。
怖いことに、機関投資家はもう既に使っています。
素人（我々一般の個人投資家）と機関投資家の差が益々開く時代です。
●ヘッジファンドマネジャーはこの先不要に？
http://media.yucasee.jp/posts/index/14987
興味深いのは、ヘッジファンドマネジャーが使用する手法が昔と変わってきたことだ。
25位までに入った上位のヘッジファンドマネジャーの約半分は、
コンピューターが考えた投資戦略に基づいて利益を生み出している。
裁量トレードなんかでは勝てない怖い時代がやってきているといことですね。
自分にはこれを使いこなせるかどうかが問題です。
＞裁量トレードなんかでは勝てない怖い時代がやってきているといことですね。
そうですね。大手のヘッジファンド（クオンツ系ヘッジファンドの運用会社「Two Sigma（ツー・シグマ）」）のロボットなどには、もう既に同じ土俵では人間は勝てないと思われます。
●「ＡＩ同士が投資競う」米著名ヘッジファンドが予言
ツーシグマ デビッド・シーゲル共同会長
（1/3ページ）2016/6/21 6:30日本経済新聞 電子版
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO03666160W6A610C1000000/
●2016/06/29 15:00
天才数学者たちが率いる謎のヘッジファンド、「ツー・シグマ」の正体
http://forbesjapan.com/articles/detail/12671