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【第２回】「日経平均株価をAIで予想するプログラムを作ってみよう！」 ー（AIブームなのでマクロ経済学を考えてみよう！）
お決まりの例題ですが、
答えは毎回、予想ができない！相関関係はない！
などという結果が出るだけです。
それは当たり前のことです。
なぜ、AIを使っても日経平均の当たりを予想することができないの？
どんなに優秀なAIモデルを使っても当たりを見つけることはできないはずです。
その理由として、まず、「ノイズ」が挙げられます。
これは、どんなものにでもあるのですが、正確なデータ測定を不能にする１番やっかいなやつです。
普通はこれをフィルタリングしてノイズを除去してからデータを解析して、どういう数式に当てはめられるかを考えていくのです。
ただし、条件があります。
情報の大部分がノイズで出来ている！
こういうケースの場合は分析が不可能になってきます。
たとえば、
以前はTwitterといったり、Xといったりしていたものがありますが、
もっと昔の日本にあった掲示板サービスの２ｃｈというものもありました。
これらの情報を解析しようとしても全く歯がたちません。
それはノイズが多すぎるからです。
大昔の日本には便所の落書きがたくさんありました。
その内容を真に受けて信じる人はいないように、そのようなノイズデータを解析しても意味がないということです。
そして、
日経平均株価からノイズを除去したらどうなることでしょうか？
おそらく、何も無くなってしまう？？
気がします。
以前の国債価格のようにずーっと同じ線であるときピッと上がったりしてまたずーっと真横に伸びて、また、ピッと上がって、階段状になっているような感じです。
これでは、日銀の政策がそのまま反映されただけのつまらないデータになってしまいます。
それなら、解析するまでもなく日銀の政策を聞いてそのとおりに動けばいいわけです。
日経平均株価は日銀の政策では決まりません。多少は影響されますが。。
つまり、
この課題の答えは、
ノイズしかないので解析する意味がない！
という答えになると考えます。
まず、はじめに、適切な解析対象を選ぶことが大事です。
次回へ続く
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