ビッグデータに逆行する考え方

ビッグデータという用語がフィンテックブームの頃から騒がれていました。当ブログはシステムトレードがメインテーマであるためデータの重要性というのは認識しています。そしてビッグデータ解析、人工知能、AIを駆使すれば相場は当たりまくる。・・・そういう考えにはやっぱりいたりませんでした。

ビッグデータ×AIというのは一種のバズワードで、このような用語を絡めるとトレーディングシステムなんかは売れると思います。ですが、ただこれだけでは絶対に相場に勝てないです。GIGO(garbage in, garbage out):つまりはゴミを入れてもゴミしか出てこないという意味で、やはり使うデータが最も重要でありシステムトレーダーのセンスが問われるところです。センスがあれば入力するデータは一つでいい。そして、センスのある人は入力データを極限まで削るだろうからです。（とはいっても、ビッグデータというのは別の意味もあり、なんでもかんでも入れるというわけではなく種類は限定された、過去これまでに処理をすることが困難だった大量データという意味もあります。）

さて、ビッグデータによる機械学習というのができればそれはそれでOKですが、もっとフォーカスするべきがデータの質です。これまで、価格データのみ（＋出来高も考慮する人はいたが）で分析していたのがシステムトレードでしたが、今後はもっと重要なデータを選択する必要があります。ファンダメンタルズ分析で使うような数字ではなく、もっと直接的で良質なデータです。例えで言うと、月の満ち欠けなんかはそんなバカな、というような例ですがデータの根本理由はさておき使い方は合っていると思います。ここは私も勉強中でまだ明確な解答も得られていなく、かつ発見したとしても見る人にとってはヘンテコなデータかもしれませんし、やはり公開するとなると今度はエッジが効かなくなるというところで、なかなか人に言えるものではないでしょうね。そこまでの情報を握れば、あとはきっちりと相場に反映させる（トレーディングをする）だけです。

ここまで出来て初めて、ビッグデータ解析・AIが活用できるようになります。ビッグデータ解析・AI・機械学習は幅が広いですが当ブログでもここだというパートは取り上げて皆さんと勉強できればいいなと思っております。よろしくお願いします。