予想外であるが、自分のプログラムで、意外なことを見つけたようだ。簡単に言うと25日移動平均線など旧態依然の疑念と別の人種の人間が巨大な金の流通を司っているということだ。教師あり機械学習でサンプル数を増やせば、急激な変化がなく、機械学習の推定値内でおさまってしまうことだ。
彼らの取引アルゴリズムは不明である。
当時、マルコフ連鎖モンテカルロ法などで、大量のデータを解析し、量子力学をモデリングし、数学的処理、人工知能などのデータ処理、その結果から取引を始めたのだろう。それが、経済人には理解できなったのだろう。周波数スペクトラム分析、フーリエ変換を行えばその軌跡を察することができたのだが。
時系列データ分析系経済工学研究者と25日移動平均線トレーダーは閑職になるだろう。分析とモデリング、実装が出来るエンジニアや科学者の社会になるだろう。高度の専門分野と他分野の造詣が必要となる。
今でも、そのクオンツ系の通常の経済流通と別の取引が行われると思われる。

その高度の手法を解析し、同様の取引を可能とする、機械学習は経済活動の改変につながると考える。証券会社のインチキな情報番組や情報は影を潜めるだろう。代わりに、インターネットによる膨大なデータ解析推定データの提供や RESTful API による取引に変わるだろう。証券会社間の単純な評価比較ができ、太刀打ちできない証券会社の消滅を意味する。

これは元エンジニアの予感だが、
1 確率と認識・行動を考える
直感による判断を確率を基準にする認識・行動に価値観を変えること
選択の科学 コロンビア大学ビジネススクール特別講義 (文春文庫)/シーナ アイエンガー

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2 高校の数学統計を思い出すこと
正規分布、偏差が大切。

3 ベイズ統計学の概要を学ぶこと
アマゾンででも、「ベイズ」でも検索。
要は、確率の高い判断を繰り返すと、最終的には想像以上に確率が上がること。

4 教師あり機械学習を学ぶこと
アマゾンで「本」「コンピュータ・IT」の分野で「機械学習」とでも検索。

5 対象商品の価格情報を手に入れること
最小値、最大値しか使わない。大きな山2つ、谷2つがあれば推定値が向上する。サンプル数が多ければ、良いが、推定演算時間を要する

6 教師あり機械学習の環境整備すること
オープンソースでソフトウェアは揃う。実行環境を整備する

7 取得データを教師あり機械学習で処理し、推定値を求めること
現在の確率分布と将来の確率分布がわかる。平均値を比較し、上昇か下降か判断できる
確率分布が正規分布状になっていると考えれば、値を理解しやすい。
平均値が一番確率が高くなる。なるべく、平均値から離れた値から取引を開始し、平均値あたりで、取引を終了する。
ベイズ統計学から順張りにすること。
値はブラウン運動のような移動を繰り返す、大切なのはシミュレートを繰り返し、最新の結果を確認すること。

シミュレート確率分布から取引すれば、勝つ確率は上がる。ただし、これも確率の問題。負けることもある。シーナ アイエンガーの本を読めば人間の心理や行動ついて分かるだろう。

面倒ならプログラム作っておいたので、こちらを使って欲しい https://github.com/iuraiura/raijin 。確率向上、高利益、対応証券会社の増加に努めたいと思う。ただし、これも完全ではない。それは、肝に命ずること。
投資本何冊か読みました。講演会の案内状ですね。中身がない。
基本的モデルが間違えているようですね。
彼らはまだ電子の軌道が土星型モデルだと信じ込んでいるのでしょう。
それであれば、線を引けば次の軌道の漸近線になりますね。
でも、為替や株が物質波のように確率分布しか知ることができないのであれば、線を引いても役に立たないと思います。

教師あり学習で解析すると、その確率分布を推定することができるのです。このプログラムはその確率分布推定から取引をしています。

線を引くのは昔のトレーダーの手法だと思います。
今、取引手法は類推することが、できます。
為替の終値を1000程度エクセルでヒストグラム表示してみたらわかります。
本来であれば正規分布のはずですが、ツノが観測できるはずです。
それが、確率分布から取引している跡です。

この本には、昔のトレーダーとエンジニアの格差について書いてあります。
多分、仕事にあふれた昔気質のトレーダーが一般向けに伝授した手法が取引方法として広まったのでしょう。
フラッシュ・ボーイズ 10億分の1秒の男たち/マイケル ルイス

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