相場が大きく動いた。
経済ニュースではシリアへの軍事介入を理由に挙げているようであるが、シリアのニュースがなくとも相場は大きく下落したと思う。
最近、ビッグデータなるものが流行っているが、非常に面白いと思う。
面白いというのは、大量のデータを解析できることを面白いと言っているのではなくて、因果関係のこと。
今までは、理論的背景が前提にあって、それに基づいて結果が形成されると考えてきた。まさに、シリアの軍事介入で相場が下落した、というのがそれにあたる。何らかの納得できる理論的な背景でこうなったんだと結論付ける。
そして、理論的に説明できないものは排除される。例えば、過去8月28日は下落確率が非常に高いなど。
ビッグデータという概念は、理論的背景はさておき、とにかく大量のデータを使い相関性を導き出して、将来の動きを予測する。予測に重点を置いている分析方法ともいえる。理由が何であれ統計的に相関性が高ければいいのである。
最初、この考え方に接した時には、胡散臭いと感じたが、よく考えてみると非常に合理的である。科学ならまだしも、将来変動する経済においてどんなに理屈を考えても あまり意味がない。その都度、うんちく理論を考えても、明日には違う話になってしまう。数年間、あれだけ問題になったユーロ危機は現在の相場にどれだけ影響を与えているだろう。。現在のシリアの話も1週間後にはどれだけ相場にインパクトのある話なのか全くわからない。
理論的背景による予測の場合、大半は将来を予測できない。
理論的らしいけれども、それが正しいのかもわからないし、将来どのようになるのかとその将来的なインパクトを予想するのが難しいからである。
例えばストキャスで相場を予測する。仮に予測ができたとしよう。
個人的には理論的にどうしてストキャスで将来が予測できるのかよくわからない。しかしながら、相場では勝ち続けているとしよう。
理論的に考えると、どうして勝てるのか理屈がわからないと使えないかもしれない。 ただ、過去から現在にわたって勝っているのであれば理論的な背景なんてどうでもよくて、純粋にそれを使えばいいのである。
人を好きになるのには、理論的背景は必要だろうか。
単純に、好きだから好きなのであって、理論的背景は正直どうでもいい。
もちろん理論は非常に重要だけれども、経済のように変動が大きいものについては、理論的なアプローチというのは昔の産物になるのかもしれない。
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