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書評「Pythonによるファイナンス第2版」―データ駆動型アプローチに向けて(オライリー・ジャパン)

書評「Pythonによるファイナンス第2版」―データ駆動型アプローチに向けて(オライリー・ジャパン)

好意的なレビューも多くあるものの、本書の優れているところははっきりいって”ない”。Pythonの基礎およびある程度の金融の基礎知識を抑えた本のようだが、アルゴリズム取引の項目を代表として、数理モデルおよび金融の基礎技術にによりすぎていることが本書の欠点である。今、金融部門に注力しているGEは、「株式市場にいる人々の表情から未来を予測できないか?」といった奇抜な着想で取引基準を定めようとしているし、各種金融ベンチャーのトレンドはテキストマイニングによって市場の未来の分析を行うことである。そのためのデータベースの開発もスピーディーだ。

「金融は見えない未来を見ようとするプロフェッショナルのいるところ」で、いまさら本書のような基礎的なファイナンスの知識を得たところで、応用性があるとは言えない。今、金融イノベーターの流行に共通しているのは「新しい斬新で突拍子もないアイデア」だ。そのために重要なのは、本書の提示するような、典型的なコンピュータファイナンスではない。本書に沿って市場分析に時系列解析を応用するのであれば、他の本からルーツを辿って、応用性を金融の世界に見出すことのほうが重要だ。今、金融セクターで重視すべきなのは明らかに「意思決定」の部門である。そういう意味では、『Rとトレード』のほうがまだまだ基礎的な「意思決定」に関する知識を提供してくれる。

こちらの書籍は多くのレビューで「そこらのトレーダーの講釈話をまとめたトンデモ本」と評価されているようだが、金融モデルによりすぎているあまたのPythonの本を読むより、このR本とまったく違った領域に適用できる統計処理の書籍(時系列処理の専門書や非金融セクターのテキストマイニングの書籍)をあたって、あわせて読んだほうがいい結果に帰結するはずだ。

なんにせよ、今、情報技術を金融に応用したいのであれば、そのために情報数理的なファイナンスの基礎を学ぶのではなく、他の本をたどって、基礎的な人間の判断力の解析に力を割くことのほうがずっと重要だ。我々は見えない未来を見ようとしている。であるならば、一番いいのは「誰もが使っていない新しい指標を作ること」である。その次にいいのは、「他の専門領域から金融セクターに応用できる技術を培うこと」だ。確かに統計”自体”は嘘をつかないだろう。だが、統計の内部には”嘘つき主観”が介在するのが常々だ。

まともなレーサーであれば、決してバックミラーだけをみながら車を運転しない。

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