人によって目的意識が大きく違うので、分析技術が必要な理由っていうのを
一概に決めつけることはできないのですが、とりあえず当ブログでは、
騙されないようにするための知識
ってのを分析技術の本来の役割と位置付けています。
じゃあ、次に来るのは「何に騙されないようにするためでしょうか？」ってことに
なりますが、これは簡単で、
パターン１・・迷信的、他人の意見などの誤った情報
・ 一般的に言われている傾向でも調べたら違ったとか
・ 講師の誰々が言っていたから正しいとか
パターン２・・・根拠がハッキリとしない分析などの誤った情報
・ 普段使っているテクニカル分析は使えない代物だったとか
・ 一般的に言われている使い方が実は間違っていたとか
・ 名のある誰かが作ったすごい指標とか
ということになるでしょう。誤った分析技術を分析技術で排除するって不思議な
感じがしますが、覚える必要がある最低限の技術ってのがあるわけで、それさ
えマスターしておけば、今後に出会うだろう様々な分析技術が本物なのか、胡散
臭いものなのかが判断できるのですねえ。
もちろん排除率１００％ってわけではありませんが・・・ (ﾉ_-｡)
で、どのような分析技術を覚えれば良いのかってところで役に立つのが、一般的
な学問の範囲で使われる技術なわけです。ざっと紹介すると、
■ 傾向・関連性を確認するための技術
・ 分布調査
・ 回帰分析
これらはイメージ的にもわかりやすいですね！
誰かが、「こういう傾向がある」と言ったら、上記の方法をもって誰にでも簡単に
調べられます。時系列データの加工やダミー変数を使うなどすれば、シーズナ
ルの調査やアノマリーの調査も回帰分析によって行うことができます。
間違った情報かどうかなんて直ぐにわかりますね (^-^)/
■ 近似モデルにより変化を定式化する技術
・ 回帰分析
・ フーリエ変換
これはちょっと高度ですが、テクニカル分析なんてのは基になる時系列データ
の近似系でなければ使えたものではありません。両者の近似具合をモデルに
して起こして比較したりする場合は、近似モデルあ波形分析などが役に立ちま
すね！
と分析技術は大枠では二系統にわかれると思います。
でも、上記のような分析技術に対する考え方ってピンと来ないのではないでしょう
か？騙されないように？誤った情報を見抜く？
どちらかといえば、
分析技術って聞くと、「儲かるための技術」 ( ´艸｀)
って結びつける方が一般的ですよね？そうしたことから分析技術に対する
見方ってのも一般的に偏りがあって（青字部分）、
分析 ⇒ 儲かるポイントのような解答がでてくるものと思っている
実際には分析とは仮説に対する検証方法でしかない。売買戦略っ
てのは仮説に対する検証によって得られた結果を応用したもの
なんて思われているときもありますし、そもそも、
分析 ⇒ 結果論でしかなく役に立たない
実際には分析とは何らかの結果を導くものである。そして、その結果
に普遍性があり、その普遍性にどのような根拠があるのかという理論
的背景まで与えるものが分析を行う範囲
と思われている方も案外多いのですね。けど、実際の分析技術の役割って
のは赤字部分で書いた内容であるはずです。数学や物理学では少なくとも
分析技術ってのは赤字の範囲で使われています。
ということは、これを機に、
分析技術≠儲けるための手段
と考えを改めておくと良いです。（生意気な表現で申し訳ないですが・・）
で、悔い改める（？）と得することもあるわけですよ！
実は、その方が自由な発想が湧いてでてくるのですよ♪
やっぱり、一般的な分析技術への理解ですと、どうしても
高度な分析技術＝大きく儲けるための技術 ( p_q)
と理解してしまう傾向があることから、視点がポジションのEntry・Exitに直ぐに
目が行ってしまい、肝心の普遍的な現象の検証が疎かになり、実は有効な結
果が導かれていても気付かずに手放してしまうという悲しいお話になってしま
うのです。精神論を論じるつもりはないのですが、
分析 ⇒ 騙されないようにする知識
と分析の役割を明確にしておけば、多角的な視点を維持したまま分析を行う
ことができます、また、分析に対しての期待度を最低限まで下げておくことで、
得られた結果の応用への発想が膨らむはずです。
ということで、分析技術ってのは「騙されないようにする範囲で必要な知識」で
あり、そのように理解することによって円滑な分析を行うことができるということ
になりますね (o^-')b
多少、精神論が入りましたが、こうした考え方は複雑な分析技術であればある
ほど必要な考え方です。分析技術の高度さに酔いしれても結果はでてこない
ということなのですね！
当ブログでも徐々に難しくて複雑な分析技術を扱っていきますが、くれぐれも
自己満足の世界に陥らないように注意してください！
