人は学習した知見を脳に記憶する、機械学習では学習した知見をどう記憶すれば良いか - Qiita前回は機械学習による未来予測の例として、決定木アルゴリズムで株価の予測をする話をしました。このように直近のポートフォリオの変化をあらわす数列の並びから次の数値の上げ下げを単純に予測するといった場面では、複雑なアルゴリズムに頼らずとも決定木のような単純明快な方法で低コストかつそこそこの精度による予測を実現することができます。 機械的な予測はたとえば短期のトレードにおいて威力を発揮するでしょう。週よりも日、日よりも時や分のように短いレンジのほうが向いているでしょうから、現物よりは信用取引などのほうが向いているかもしれません。もし中・長期的な投資をするならば、やはりファンダメンタルズが優良で PER が格安 ROE が良好な銘柄に投資するといった基本的な姿勢が大切になると思います。 テクニカル指標の一覧を見ればわかりますが、そもそも古くから伝わるこれらの計算式は決して複雑ではありません。またその
