2026年9月末頃投資状況
今月の取引
買い なし
売り なし
保有株式
3482 ロードスターキャピタル 7200株 ＠2560
3177 ありがとうサービス 1800株 ＠5060
4685 菱友システムズ 2000株 ＠2772
6797 名古屋電機工業 6000株 ＠1195
6603 愛知電気㈱ 1200株 ＠8950
7320 Ｓｏｌｖｖｙ 4000株 ＠1415
7849 スターツ出版 1500株 ＠3005
9432 NTT 10,000株 ＠171.6
持株時価総額 62,877,500円
買い付け余力 9,037,408円
今月のコメント
雨が降り電車も止まってしまい水の災害の多い月となりました
持株はAI・半導体株が少し失速してくれたおかげで、下がり続けていた持ち株も持ち直してくれました
まあ、ありがとうサービス以外はいまいちというのが実情ですがｗ
今月読んだ本の感想 (まぐれ ナシーム・ニコラス・タレブ)
とにかく読みにくくて難しいというのが第一印象の本ですね
投資本を読むことが趣味でない限り途中で投げ出すと思います
タレブは数学の教授であり、トレーダーでもあるため、両方の専門用語が使われており本の中で注釈があまり無いのが読みにくさに拍車をかけている気がします
まあ、私自身にとっては難しいのですがタレブにとっては当たり前の事なのかもしれません
話は変わりますがAIは学習する際にタグをつけて、これは犬これは猫と学習させ、ではこれは何ですかみたいなタグ付けの学習法
もうひとつが、画像や名前などネット上にあるデーターの名詞を特徴で、数値に変えて自動学習する方法があるそうです。
色や形、味や地域など数値に変えて、出力するときは数値の近いものを出力するようです。こちらの学び方がディープラーニングというんでしょうか
AIが学んだデーターを使用者が質問をして絞り込んだり加工する
チャットGPTでは深津式やパワハラプロントとか言って使用するようです
これらのプロント(命令文)の行使は取り込んだ数値のデーターの優先度や範囲を効率的に絞り込むために使用されているのではないかと個人的には感じています
間違ってたらすいません
ところで、タレブは20世紀の学者の考えは帰納法と演繹法で発達してきたと言っています。
帰納法⇒個々にあった特殊な事例から原則や法則を導き出して一般的なものにする
演繹 (えんえき)法⇒一般的な事例から特殊なものへと変える。例として三段論法
学者が昆虫を見つけて特徴を見て名前を付ける。似てたらモドキとつけてわけのわからない長い名前の昆虫がいたりしますが、これが帰納法なのかなっと思います。
①英雄は色を好む②僕も女がすきだ③だから僕は英雄だ
学生時代に習った詭弁の三段論法です。詐欺師の手口ですね
おかしなことを言っても３段論法にすると、なんだか論理的に正しく感じてしまう
この帰納法と演繹法はAIの学びと出力によく似ているんじゃないかと個人的には感じています
AIは帰納法でディープラーニングをし、演繹法でプロントを行使しているのではないかと、感じさせられます
そこで私は、AIとは学者の思考モデルを参考につくられているのではないかと妄想しています
個人がネット上の情報をすべて使い学者の思考法で個人的な問題を考えてもらい聞くことが出来る
これがAIの強みなのではないかと、思えました
では、逆説的に考えれば弱みも学者的思考法の弱みと同じになるのでは？
タレブはこの本の中で銘柄を探す際にはモンテカルロシュミレーション(理論上の分布どおりに乱数を振って、その結果をたくさん集めて統計を取ることで本当の分布や確率を近似的に知るという手法。コンピュータに同じ状況を何万回もシミュレートさせる ことで、おおよその分布や破産確率を測る使い方)や帰納法を大いに使うべきだと言ってられます
しかし、リスクやエクスポージャー(リスクの量)を管理するのに使わない。私が知っている生き残っているトレーダーは全員そういうやり方をしている。と言ってられます
なぜ、リスクやエクスポージャーに帰納法を使わないかの理由をブラックスワン(初めて又は稀に起きる事だが内容が重大な事の金融用語)がやってきたときに飛ぶ(破産する)からだといっています
学者の帰納法がAIの思考法のベースとして使われているとしたら、AIにリスクやエクスポージャーをまかせるのは危険なのかもしれないと感じさせられました
まあ、AIをまったく使っていない私の妄想の感想です
とりあえず、わたし自身が現場仕事でAIにほとんど触れていないのでAIを使えるようになるのが先ですね
専門家を信じるという間違いを、何度繰り返したことだろう ジョン・F・ケネディ
会社では偉くなるほど報酬が高くなる。でも、会社で偉くなるほど貢献したという証拠が見られなくなる。私はそれをさかさまの法則と呼んでいる ナシーム・ニコラス・タレブ