このうｐ主は仕事でPythonやその他プログラムで生計をたてているかたですが、株投資のプロではありません。
株投資は個別銘にしたら、その銘柄の多方面からのちょうさから入らないと、プログラミングで勝てるわけはありません。
基本日経平均とか指数扱いの
株価でやるのが妥当であり、日経平均採用銘柄や日経平均寄与度数の高い銘柄でやるのがいいでしょう。
しかし、長期にしたらリスクが高くなります。
短期にしたら難しくなります。
短期投資と長期投資は考え方が異なります。
この動画方曰く、なかなかAiで簡単に儲ける事は難しいと言ってます。
株価は、長期でみたらコロナ危機の時期が最も儲かった時期ですが、折り返し点を誤るととんでもない損失になりましました。
まだ下げる、もう上がるの見解でした。
で、これらは罫線理論とかが
ネックになり、タイミングがずれて大損に繋がってしまいました。
私は達観するに、時代時代において、予測のやり方は流行があり。
昔は平均線やらストキャスティクスやら、平均足やら。
波動理論やら、フィボナッチやらでしたが。
今はAi並びにPython言語を駆使してになっています。
更には上記の指数でPythonで絡められるものを使ったやり方もあります。
Python分析現状は深層ラーニングを繰り返し、予測の精度を上げるのが大道であり。
以上の過去のトレンド達の入る余地はないようです。
Pythonは、私から言わせたら力業的な手法であり。
反復検証ですね。
エジソンのやり方、正解を見つけるまで同じやり方で果てしなくやればなんとかなる。
智弁学園野球と似てます。
だめなら練習回数を増やせばなんとかなるです。
Pythonの利点は繰り返せば精度が上がるであり。
逆に欠点として根本的な疑問点に気付くとかの転換まではやりません。
私も今はデータ数が少ないから正解が出ないんだと、言い訳やら慰めやらしていた時期がありました。
これらのコンピューターの弱点は、時代の変化による流れ迄予測は無理です。
何故ならPythonですらじだいの流れで生まれたものだからです。
色んなタイプの恐竜や生物が現れ消えるのと同じ。
Pythonは今はティラノサウルス的な位置づけですが。
新しい技術や発想や理論が、彼らを淘汰します。