AIによる株式投資3カ月で100万円上級【経済・金融理論の発見に役立つ機械学習ツール】

成功する投資戦略は、一般的な理論の共体的な実装である。

理論的な正当性を欠いた投資戦略は偽物である可能性が高い、

したがって研究行は、投資戦略のバックテストよりも、理論の開発に力を注ぐべきである。

機械学刊はブラックボックスではないし、必ずしもオーバーフィットするわけでもない。

機械学習ツールは、占典的な統計耳去を置き換えるのではなく、袖完するものである。

機械学桝の強みは、分散の判定よりもアウトオブサンプルの予測において、

①可能性に焦点をヽliてていること、

②澂値計算をjljいて、非現実的かもしれない仮定に依存しないようにしていること、

③高次元空間における非線形、附川的、非連続な框㈲訓ljを含む複糾な仕様を「学習」する能力、圃多覗共線性や代替効米に対してロバストな方法で、変数探索と仕様探索を切り離す能力、などがあげられる、