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斬新な切り口から実証的株投資実験を開拓するアイデア

斬新な切り口から実証的株投資実験を開拓するアイデア

GEは株式市場の人々の顔表情から株価の予測ができないか?と考え顔画像処理に躍起になっていると聞く。GEは金融市場にも乗り出し、様々な改革決断で経済をけん引してきた世界最強のコングロマリットとして名高い。

このGEの試みは「斬新な手法で株価予知を行うことができる」という大きい前提にある試みだが、それ以前に文章で表されたネットノーツを意思決定プラットフォームとして表すことを個人的にあたしは目標としている。

例えば、それらをゲーム会社の株価予測に応用できないだろうか?すでにTwitterと株価の相関はある、という先行研究は既存のものであることは有名だが、一般意思のようなものが普遍的に社会にあるのであれば、それは我々のブログやノーツに現れる指標である、という考え方も十分できる。

DNA情報のようなマクロ的見地だけではなく、ミクロな世界から株価の予測を行うわけだ。そのために重要なのはサイモンといった意思決定の大家の著述を当たり、そのメカニズムを裏付けることは必須である。そして、正確な情報に基づいて新しいメディアを構築し、それらが社会に一定の影響力を持つことを実証する。そのうえで意思決定および実証実験を行うのだ。

例えば、仏ゲーム会社UBIのF2Pゲーム「ブロウルハラ」関連の日本語ツイッターデータをtw2csvから引き出し、ネガポジ語の甲乙をR言語で解析した結果である。

この統計モデルで考察できるのは、以下のようなものである。

・常識的なワード・フレーズが多く、特殊な単語などは一向に含まれていない傾向にあること

・特定の単語にネガポジフレーズ度合いが集中し、それ以外が主のものに次いでいること

・ネガティブワードのほうが、正規化を試みたうえでもポジティブワードよりも弱い要素であること

・また、ポジティブワードのほうが汎用性があり、広域にわたって高めの分配で分布する単語が多いこと

確かにこれだけでUBIの株価の予測および投資実証実験が正確にできるとは到底考えられない。だが、ほかにも考えられることとして、「比較してみる」といった見地でも実効性は十分ある。日本のメディア/ジャーナルは権利関係に厳しいが、北米やEUのメディア/ジャーナルは権利関係に甘い。これを比較文化の観点から言語を超えて紐解くことも可能ではないか?

このように「部品」を集めてゆき、データの中から、さらに「生きたデータ」「生きた知識」を抽出し、それらを意思決定の理論と併用して、株価の予測と投資に当てるのだ。

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