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構造、パータン、法則、関係性の発見方法

明けましておめでとうございます。
今年も新たなサービスを提供できるようにしてまいりますので、本年も本ブログ共々NET Trade PROを宜しくお願い致します。

以前ご紹介を致しました動画「アルゴリズムが形つくる世界」Kevin Slavin(TED Talks)の中でウォール・ストリートの物理学者がやっていることはブラックボックス アルゴリズムトレーディングの解析であり、巨大なデータに対し、名前とストーリーをつけることだと話していました。

では、どうやって見つけ解析をしていくのでしょうか。

ここで出てくるのがデータマイニングです。

データマイニングとはコンピュータに格納された大量データに潜む有用な構造、パターン、法則、関係性を発見するためのプロセスです。
様々なデータをいくつもの組合せや角度等、客観的な視点で分析を行うことにより、人が行うと思い込み等の主観的なもので見えなかったものが出てきます。
データマイニングで出てきたヒントを元に洗練させていくことにより、古くても新しいトレーディングストラテジーが出来上がることもありますし、全く新しい視点でのストラテジーとなるかもしれません。

大手金融機関、投資銀行等の機関投資家は高価なハードウェア、ソフトウェアを使用し、行なっていますが、依然お伝えした通り、機関投資家では様々な制限により利用出来ないストラテジーや、まだ見つかっていないストラテジー等様々な宝(ストラテジー)が存在している可能性は充分にあります。

データマイニングは高価なハードウェアやソフトウェアがなければ出来ないといったことはなく、エクセルと少しのVBAの知識と時間があればかなりのデータを様々な角度から分析することが出来ます。

昨今の科学技術の進歩や政治的な要因によりマーケット環境は日々変化していますので、今のマーケット環境を知る上でもデータマイニングは非常に重要なこととなります。

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