使えるトレーディングシステムを開発するために

金融市場の研究のネタを読みながら、少し考えたことを共有したいと思います。金融マーケットを熟知していて、かつ学術的に落とし込むことに成功しているのが茨城大学の鈴木智也教授（ビッグデータ×機械学習×人工知能）だと思っていますが、教授が論文内で指摘していることで結構大事なことがありました。

我々トレーダーが目指すべきニッチ市場がおぼろげながら見えてくる内容ですので皆様もご確認下さい。

・金融系論文は説明重視のため線形手法での分析が多いが、実市場は線形で説明できるものではなく非線形の方が当てはまりやすい。

・儲かるモデルがあるとして、ランダムデータを当てはめた時に儲かってしまうのはおかしい。

逆説的に、人に説明できないようなモデルでもよくて、市場特化型の（ある銘柄にぴたりとはまる）ようなトレーディングシステムがよいという話になります。私は実務者であるがゆえに、これは実は真なりとも思っています。ですが、人に説明できなくても自分には確証があり、かつオーバーフィッティングをしていないトレーディングシステムであることも条件として含まれます。開発に関してはこのギャップを捉えるのが難しいと言えます。