AIについて

当ブログで紹介しているAIは、「機械学習」というジャンルのものです。

機械学習とは

いわゆるディープラーニングと言われる、自動車の自動運転やアルファ碁のようなジャンルではなく、統計的に将来を予測するような手法となります。

ご存じない方のために、機械学習による予測方法を簡単にご説明します。
以下にゴルフのスコア表があるとします。
（ゴルフに興味がない方、申し訳ありません。。）

ID1～5までの過去スコアに対して、ID6のスコアを当てるのが、機械学習の基本的な使い方となります。
人が目で見ても、このくらいの件数であれば「体調とスコアは関係なさそうだ」「熱い日は苦手なのか」などの推測をして、予想スコアを立てることができます。
機械学習は、膨大なデータ量の中から各条件の関連性を探し出して、スコアを予測するようなことができます。

予測の精度を高めるコツ

機械学習による予測が当たるようにするには、コツが必要となってきます。
一番重要なポイントが、「どのような条件をもとに予測するか」を考えることです。

例えば、上記の例でいうと、実は「朝コーヒーを飲んだか？」が当日のスコアを決める重要な要素だったとすると、「天気」「気温」「体調」でスコアを当てることは難しくなります。
株価の予測をするのも同じで、「三日以内に値上がりする」という銘柄を予測するために必要な「条件」を考えることが、AIの一番のキモとなってきます。
単純な例でいえば、「ゴールデンクロスしたか？」「3役好転したか？」などを条件にすることもあるでしょう。
当ブログのAIも、この条件の考慮と、検証に2か月以上の時間を費やしました。

どのような条件か？

どのような条件かについては、「アルゴリズムについて」のカテゴリをご覧ください。
もったいぶっているわけではなく、この条件については、常に更新しているため、最新の考え方についてはそちらを見ていただいた方がよいと考えいるためです。

ただし、今のところ不変の条件として考えているのは以下のポイントです。

1. 終値が過去何日分の最高値であったか
2. 現在ボリンジャーバンドのどこにいて、過去数日はどこにいたか

それぞれの詳細な説明については、やはり「アルゴリズムについて」のカテゴリでご紹介していこうと思います。