新投資理論

AI理論を取り入れた新投資理論誕生


2008年のリーマンショック防衛策として、欧米が取ったのは「異次元金融緩和」でしたが、日本は日銀総裁の頭が固くて取り残されていました。その日本が欧米を真似て異次元金融緩和を行ったのが2013年でした。

リーマンショックからの異次元金融緩和は2018年で10年続いていますが、アベノミクスが始まるまでは対岸の火事でした。しかしアベノミクスが始まりますと、そこからの日本経済と日本の株式市場は「過去の学者が作ってきたモラルハザードが偽物だった」事を示すと同時に、利己的政策はその国にとってプラスだったという結果まで残してしました。

私が株式投資の研究を始めたのが1984年ですから、既に34年が経過しています。バブル相場は1986年から1989年の4年間、ITバブルは1年半ですから、今回の世界の異次元金融緩和の10年は過去最高と言えますし、アベノミクスの5年は「想定外の事ばかり」でした。

つまり、過去の研究を根底から覆してしまったのが世界的な異次元金融緩和でした。

◆そこで異次元金融緩和時代に株式投資で勝つ方法を色々と考えました。異次元金融緩和は、株式投資を研究している人達に「新しい株式投資の方法を考えるチャンスを与えてくれた」とも言えます。

◆ケンミレでは何が変わったのか
ここまで追い込まれなければ、これほど必死になって「新しい投資方法」を考えなかったと思います。30年以上の投資の研究とは「別世界の研究」を行い、色々な成果が生まれました。

ケンミレの新しい投資手法

コロンブス・エッグ投資手法が発端でしたが、このコロンブス・エッグ投資とは何かと言いますと、投資家が時間を使って、勉強をして、銘柄探しをしても「プロには勝てない」のだから、投資銘柄をコンピュータが計算すれば良い、投資家はコンピュータが選んだ良い銘柄の中から「買う銘柄を選べば、少なくても駄目な銘柄を買ってしまうリスクを無くすことが出来る」という考え方です。

ケンミレは「よい銘柄を探すための投資ソフトを沢山作ってきました」が、どんなソフトを作っても、最後は「知識や技術やチャート知識を要求されます」から、個人投資家らは「超えられない壁」が有りました。

しかし、良い銘柄をコンピュータがピックアップするのであれば、一番大変で、一番重要な銘柄選びという作業を省略出来ましたので、これは投資の世界では「一つのエポックメイキング」になったかもしれません。

 

★★第一次AI理論の誕生★★

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個人投資家が株式投資の勉強をする意味はほとんどありません。仕事をして、プライベートに時間を自分の時間をつかって、残った時間で株式投資の勉強をしたとしても「一応の知識」にはなりますが、株式投資で勝つために十分な知識や技術は身につきません。

その程度の知識で他の専門知識を持ち、高度な情報収拾能力を持ち、独自のルールに基づいて投資をしている投資家達と互角に戦える訳はありません。つまり、負けるレベルの知識を勉強して、自分は投資知識があると錯覚して投資すれば、その投資家は専門家達の餌食になるだけです。

それならば、専門家以上の知識をソフト化して、専門家よりも高い分析を行った結果だけを投資家が使う方がはるかに有意義だと思います。問題はソフトが分析したデータを投資家が使えるかどうかです。

◆そこでケンミレの第一次AI理論の出番になります。
投資家が100%理解できる言語で分析すれば、誰でもソフトの分析をつかう事が出来ます。

そもそもAIとは何か
コンピュータが人間の脳と同じ事を人間に代わって行う事です。ATには「汎用型」の人間の単純作業
を代行するAIと高度専門知識を駆使して、レベルの高い人間の能力を超える事を行うAIにわかれます。
私はこれに加えて「人間だけが出来るあいまいな事に結論を出す」という高高度なAIもあると思っていますし、今現在、高高度のAIソフトの開発の真っ最中です。

端的に言いますと、人間の脳の働きをコンピュータが行う事なのですが、2016年の秋に日経新聞で報道された事がAIの基本です。新聞では、1000台のコンピュータを3日間回したら、猫の顔が判別できたと言っていました。
そして、猫の顔が分かったのは「脳を階層化したから」とも言っていました。

人間の脳の働きは「色々な役割を与えられている階層事に動き、その結果を連結して一つの結論を出す」事なのですので、この人間が持っている階層のうちで、株式投資に必要な階層だけを使って、その階層を動かし、結果をチェックするプログラムで結論を出す事が出きれば「それはもう、立派なAIソフト」と言う事になります。後は「瞬時に色々な事を認識し、それを瞬時に集計して、総合的な判断をする」プログラムをどうやって作るかと言う事になります。

この一つ一つの判断が「脳の階層化」であり、沢山の階層を作り、その階層をつなぐプログラムによって「人間の脳と同じ働きをさせる」のがケンミレ流のAIです。


◆AIの欠点
いまのAIは「結論だけを押しつけるAI」になっています。どうしてそういう結論になったのかを教えてくれません。従って、誰もが「AIレベルまで達していなくても、わが社のAIによりますと」と言う言い方が出来来てしまっています。

つまり、ブラックボックスのAIを信じろというのが、今の企業の言っている「高度AI」「と言う事になります。しかし、それでは大切なお金を掛ける決断はなかなかできません。

そこで今、ケンミレが研究しているAIは「脳の階層化」に加えて「スケルトン化」にもトライしています。ケンミレではスケルトン投資と仮に読んでいます。
具体的には、どうして「その銘柄が良いのか」「どうして、今が買いタイミングなのか」「どうして、この株価で買うのか」という株式投資の三要素が「目で見て分かる」ようにしようと考えています。
目で見て分かるので「スケルトン投資」と仮称を付けました。

◆ほとんどのAIは「AIとは言えないレベルのAI」というのが、今のAIの現状です。心ある専門機関のコメンテーターがテレビで「わが社のAIもどきのAIコンピュータによりますと」と注釈を付けて、AI分析結果を発表していましたが、大手の研究機関でもAIのレベルはまだまだその程度の二レベルと言う事になります。

因みに、昔から私のレポートを見ている方は「ケンミレの人工知能的人口知能ソフト」という言葉を覚えていると思いますし、脳を階層化して人工知能的人口知能ソフトを作っているという事を読んだ方もいると思いますが、ケンミレが「脳の階層化の研究をスタートしたのは2000年」でしたので、業界のなかでは相当早い方だと思っています。

 

★★第二次AI理論の誕生★★

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第一次AI理論は、優秀な人間が行う株式投資で勝つための基本的な作業をコンピュータが行う事でした。それも投資理論や投資技術を全く知らなくても大丈夫なように「答えを数字で表現する」という方法を取りました。

たとえば、転換点平均上昇率を数字で表示すれば、投資家は「大きい数字の順によい銘柄だ」ということが分かりますし、ここからの下落余地を数字で表せば「数字が小さいほど良い銘柄だ」ということが分かります。

つまり、投資の知識や技術を使ってゼロから分析するのではなく、必要な情報をコンピュータが想定して提供するというのがケンミレの考える「第一次AI理論」でした。

◆ではケンミレの考える第二次値に理論とは何か
それは第一次AI理論で作ったデータを人間に代わってコンピュータが行って、何時買うか、何を買うか、幾らで買うか、幾らで売るかという投資の全ての結論をコンピュ―が行う事です。

それぞれのデータをどのように使えば良いのかというノウハウを人間に代わってコンピュータが行うのが第二次AI理論となります。

◆第三次AI理論とは何か
コンピュータに人間が勝てないのは「曖昧模糊とした分野」です。「曖昧模糊とした分野」がどうしてコンピュータは苦手なのかと言いますと「答が沢山ある」からです。

つまり、明確な方程式がないので、コンピュータの心を映像にすれば「パニックに陥っているコンピュータが見える」と思います。

ケンミレの投資ソフトを使っている多くの方が良く分からないと思っている事は「曖昧模糊とした分野」ではなく、投資レベルの問題です。

あいまいな事までコンピュータが解決出来たら怖いかもしれませんが、ケンミレのAIは「人工知能的人口知能ソフト」ですから、最初から「曖昧模糊とした分野」に挑戦していたと言えば挑戦していたと思います。

 

★★目指すは第三次AI理論★★

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ユビキタス・オンディマンドの復活
ユビキタスとは「何時でも、どこでも」という意味で、オンディマンドとは「要求に応じる」と言う意味で、出来上がれば「究極の武器」になります。

ケンミレの考えるユビキタス・オンディマンドのための武器は「最適化」です。そして人間の頭脳が凄いのは「常に最適化を行い続けている」事です。

「何時でも、どこでも」投資家の要求に応じるためには「常に、全ての事項を最適化し続ける」以外に有りません。そして、何時でもケンミレの研究の中心にあったのは「最適化とシミュレーション」でした。

◆ケンミレ最適化は、何が最適化なのか
たとえば、波動ラインを引くための基本的な数値は「最適化して、その時の確定」させると同時に、これからの数値については「確定後に最適化し続けます」ので、波動ラインは、一つのデータで作り続けるのではなく、常に最適化し続けて、最適な値をもとめて、最適な値で波動ラインを引き続けています。

つまり、最適化によって確定した数値は「核ていした時に過去になりますので確定され、確定した瞬間から新しい最低化の歌いを探して、その値でこれからの波動ラインを認定し続ける」と言う事を、全ての株価指数、全ての個別銘柄、全ての経済指標で、毎日行い続けていると言う事になります。

こんな事を書いても誰も理解できないと思いますし、一部の人は「自分が改名してやろう」と張り切ると思いますが、これを掛ける事で「ケンミレのソフトは裏側で膨大なデータの計算をし続けている」と言う事を知っていただき、信頼しても良いかと思っていだたくために、ここまでの長い説明をして参りました。

◆第三次AI理論の「あいまいなAI投資」とはどんな投資方法なのか

二つのAI理論は、株価の動きを元に作られましたが、第三次AIとは、株価の動き以外の株式市場内部要因と株式市場外部要因が株式市場に与える影響という視点での研究に成りますし、まだ誰もしていない分野だと思います。

2018年8月30日の木曜日に「発見したターゲット」ですから、ケンモミレでもこれから研究を始めると言う段階にあります。

但し、ケンミレでは一時、この研究を行ったことがあります。研究参加者は私を入れて5人でした。
まずはノーベル物理学賞の江崎玲於奈氏、東大大学院の教授で流体力学では世界的権威だった桑原教授、材料工学で泣くプラスチックの研究をしていた名古屋大学大学院の武田教授、物理学者で論文枚数日本一と言われていた長澤氏、そして私の五人でした。

研究題材は「私が一人で研究していた経済の近未来予測」でした。その時の研究は成功しませんでしたが、今回の第三次AI理論の根底をなすものは「この時の研究」になります。

勿論、研究で終るのか、それとも入口で終るのか、途中までいけるのか、成功するのかは分かりません。
それ以外にも、経理知識が乃全くいらない経理ソフト、経営分析・管理会計の知識が全くいらなくてもできる「経営戦略分析ソフト」の研究も来年からスタートさせます。こちらは大分理論としては進んでいますので、一緒に仕事をしてくれるシステム・エンジニアが見つかればスタートします。

このどちらの研究も「人工知能的人口知能ソフト=AI」を使った研究になりますので、興味のあるかたで、自分の能力を発揮してみたい方はご連絡ください。

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