AIによる株式投資3カ月で100万円上級【リスクは何でしょうか? 投資家が気をつけなければならないことや、注意すべきことはありますか?】

機械学習にとって、ファイナンスはプラグアンドプレイの対象ではない。金融データのモデリングは、車の運転や顔の認識よりもむずかしい。

その理山は、裁定行動や非定常なシステムの結果として、金融データのS/N比が非常に低いからである。

機械学習はその計算能力と機能的な柔軟性によって、たとえそのパターンが永続的な現象の結果ではなくまぐれで生じたものだとしてもデータのなかに必ずパターンを見つける。

経済理論から切り離された予測を行うためにアルゴリズムを開発するような「お告げ(Oracle)」アプローチは、誤った発見をもたらす可能性がある。

科学者が「理論は忘れて、何でも答えられるお告げがあるんだから、もう考えるのはやめて、何が出てきても盲目的に信じよう」というのを聞いたことはないであろう。

投資家は、機械学習が経済理論にとってかわるのではなく、経済理論を構築するための強力なツールであることを認識することが重要である。

より優れた金融理論を開発するために機械学習が必要であり、また、機械学習のオーバーフィットの傾向を制限するために金融理論が必要である。

この金融理論と機械学習の相互作川がなければ、投資家はハイテクな占星術に信頼を置いていることになる。