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株価のニューロネットワークによる予測

のためのシステム構築を考えている。主観を入れずにある一定のアルゴリズムに従って機械的に売買するためだ。株価（正確には4本値）と出来高のベクトルX、Yに適当な関数関係を定義して指標Z＝f(X,Y)が作れる。これもfの定義次第でいくつもできるわけで、これがまたベクトルとなる。かくして生のデータベクトルと指標ベクトルでひとつのマトリックスMができるが、このMからこの株が上がるか下がるかを判断するためのアルゴリズムが必要となる。現在はこのアルゴリズムは各人の直感に任されており、ここで主観的遥動因子が入ってしまう。

このためには統計的処理はあまり適切ではないために、ニューロネットワーク（NN）に入れてやろうとしているわけ。NNは人間の脳のニューロンの機能をシミュレートしたもので、経験を積んで自律的に学習することができる。統計的処理とNNによる学習によって株価の運命を予測するわけだが、さてどうなることやら。

実は脳波の処理法にESAMと言うのがある。これは武者先生が提案した手法で、生の脳波から喜・怒・哀・楽の4つの感情スペクトルを抽出するものである。各部脳波の相互相関係数を取り、これをベクトルとして、これにあるマトリックスをかけて１次変換してやると4つのスペクトル成分が得られる。この手法の問題はマトリックスの係数の決定が恣意的になることだが、実はここにNNを適用してやれば良いのではないかと考えている。株価分析も同じ手法で強気・弱気のスペクトルを抽出できるのではないか？ちょっとしばらく試してみよう。