ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3

前回まで

ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2

ネトフリは面白い

僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも
リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や

AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。

投資思考では技術力UPは悪手

投資思考って事業でも人生でもとても大事です。

例えば、収入に不満を持ってるエンジニアの皆さんも多いんじゃないでしょうか？
だから、殆どのエンジニアは頑張って技術の勉強をして、技術力を高めようとしてますよね？

でも、それって投資思考で考えたら、

効率がとても悪い
戦略として投資対効果がとても低い

ものです。
僕もフリーランスで現場に出て10年近くになり、1年ですぐに年収1000万を稼げるようになり、2000万になり、経営者となって今では年収も一億にまで到達しましたが、
普通に会社員エンジニアで働くとなれば僕は

年収5、600万

がいいとこです。
実際に転職ドラフトで以前やってみたところ、そんなもんでした。

何故、そんなことになるのか？というと

日本の給料は他国に比べて全然上がっていない様に
そもそも会社員エンジニアとしての給与にはアッパーがあり、
技術力に対して評価されて給与が決まるわけでもなく、
中級レベル以上からは技術力の過多なんて給与を決めている上層部からしたら鼻くそみたいなどんぐりの背比べでしかない（突出した才能なら別だけど大抵は給与にもちろん大して反映されもしない）

からです。
僕も雇う側で報酬を決める側になってもよく思います。
半年、一年頑張って技術を身につけるのと投資を身につけるのとでは投資対効果は雲泥の差と言ってもいいです。
マーケティングで言えば、

ROIがめちゃ低い

という事ですが、そんなダメ戦略を皆さん実行してるんですから

そりゃ一生無理よ

ってわけです。
なので、ある程度行ったら

技術磨く時間あったら投資なり営業やマーケを学んだ方がROIは高い

ですよ。

仕事には2種類ある

世の中の仕事には簡単に言えば2種類あります。

利益を上げる仕事

と

利益を維持する仕事

です。
後者の利益を維持する仕事では、当たり前ですが、給料なんて大して上がりません。
それは、その人の仕事が利益を生まないわけなので、利益が現状維持な以上は会社としてその人に払うお給料も増やせないからです。（あなたがあなたのポケットマネーで誰かを雇うと考えれば当たり前に考えられる話ですよね）

もちろん、会社なので他の営業なり職種の人が利益を上げてくれて、会社として利益を増やせはするのでその恩恵は受けられますが、それでも配分としては利益を上げた当事者でない人に対しては微々たるもんですよね。

逆に前者の仕事というのは、営業であったりマーケッター、コンサルであったり、ファンドマネージャーやら経営者であったりです。

利益を上げる分、利益を上げただけ報酬に反映されるわけで（勤めているのが悪徳会社でもない限りは）、そりゃ後者の人と同じ努力、同じ人生の一度しかない時間を使って一日8時間以上働いたとしても、

お給料は青天井

なわけです。
ちなみに利益を上げるのは売り上げを上げるだけでなくコストを下げるものも含まれます。

じゃあ、

エンジニアという仕事はどっちでしょうね？

まぁ、ここまで言えば分かりますよね。
職人技を磨いていても一生お給料は大して上がりません。

ITエンジニアは才能なのか？

皆さんは、行動遺伝学の本を読んだことはあるでしょうか？

学問としてきちんとしたもので、

人の行動がどれだけの割合で遺伝子に起因しているか

というのを研究しているものですが、実は

音楽や数学は才能が9割

を占めるというのが既に研究で分かっています。
じゃあ、

プログラミングはどうでしょうね？

音楽や数学なりというものは既に基礎教育に組み込まれていてそれだけの膨大なデータが取れて結果を出せますが、プログラミングに関してはまだまだ研究されている段階です。
でも、たぶん皆さんならわかるんじゃないでしょうか。
ある程度以上行くと才能だ。って。

そんな才能起因のものを頑張って伸ばそうとしてお給料が上がっていく事を期待しているんですから、

そりゃ一生無理よ

って話で。

短期投資はゼロサムゲームだし勝てない

まぁ、あり難いことにしょうもないお頭のお猿さんがこの記事を見てキーキー言ってき出しましたね。
有名になるほどそんな金魚の糞的な人間は寄ってきてしまうのでまぁ仕方ないですが。
タイトルの通り、こういうお馬鹿さんがいるんですよね。
だから、結局は金融知識が日本人は低いわけで。
勝てないのはあなたが勝てないだけ。

テクニカルで勝てたら世話ない

そもそも、負ける人間ってテクニカルで負けてんじゃないんですが、、

最初の記事で話した通り、勝つ人は大きく勝つんじゃなく負ける率と金額を少なくし、少しでも利益を出すのが鉄則です。
そのためにはテクニカル、確率、期待値計算なんて当たり前にやるわけ。

っていうか、テクニカルで買ってる人達の話をしたはずだが、、（読解力すらないんですよね、こういう人達、、基礎教育受けてないんじゃ？）

こういうこと言ってる人って、

ポーカーで勝てなんかしない

パチンコで勝てなんかしない

って言ってるのと変わらない事にも気付かないわけです。
ポーカーなんかも同じく、確率と期待値計算なり統計が多分に関係しているし、ラスベガス行った事ないん？

大抵は負けてる人間達って資金管理が疎かになって負けてるんですよ。（その背景には心理的に弱いとか熱くなりすぎるってのがあるわけです）

こんな香ばしい記事がいいね多いのが分からない

なんか、どこぞの経営者やらがそんなツイートしてましたが、
だから、

君は貧乏経営者やってんじゃね？

っていうね。
マーケティングが分からない人間っているんですよ、ホント。
経営者でこういう話やマーケティングが分からないってもう経営者として終わりです。

口ばっか動かしてないで、はよ成果出せ。

ChatGPTのCode Interpreterを使ってデータサイエンスしてみよう！

しょうもなコメントしてくる人達への回答はこのへんにして、
最近、ChatGPTに「Code Interpreter」機能が使えるようになったようで、
CSVなりファイルを学習させて、そのデータから色々な解析が出来るんでちょっとした解析ならそれをやってみましょう。

Settingsで「Code Interpreter」をONにして、チャットでGPT-4から「Code Interpreter」を選べばOKです。

ゴールデンクロスで上昇する確率は？

CSV形式にした株価のデータを読み込ませたら、指示をしましょう。
今回は証券コード：1407のウェストホールディングスにしました。

するとこんな感じで回答が返ってきます。
「上昇トレンド」という曖昧なものも、汲み取ってくれてますね。（すげー

求めてる答えと同じなのか聞くとちゃんと答えてくれます。

今度は条件を変数にして、全パターン精査させてみるとまたいい感じですね。

なので、この銘柄だけで言えば

SMAのゴールデンクロス後に上昇する確率は多くても3%程度

って事がわかりましたね。

zipファイルにすれば、複数ファイルもいけるので（サイズ制限が確か512MBくらいだったはず）、ランダムに1500銘柄を読み込ませて、1500銘柄で再度テストしてみるとこんな感じ。


データが多すぎると最適化する方法も教えてくれます。

パターンを多くしてもやれるのか試してみましたが、XとYの変数パターンで180通りでも、10銘柄しか実行してもらえませんでした。
やっぱ自前で作らないと難しいみたい。

投資クオンツシステムとしての実用性は低いですが、個別銘柄を一つずつバックテストするくらいならこれで十分なので、まずはこういうのを有効活用してきましょう。

因みにうちで使ってるクオンツシステムを今一般向けにリニューアルしてUIもいい感じにしてる最中なんですが、例えば

「三菱UFJ銀行」

の銘柄も「2001−04−02から現在」までの株価データで分析すると

火曜日に買うと72.2%の確率で、平均で11.3円上昇する

ってことなんかもわかります。

もちろん、実際には平均だけではなく、標準偏差（やったのって中学だっけ？）を計算した上で、
10%の確率で○円上がり
20%の確率で○円上がり
みたいに出すと確率としての信頼度が上がりますね。

他にもバックテストで戦略を作って全銘柄をテストし、
各銘柄ごとの勝率や損益、各銘柄ごとのトレード内容も見れます
（ここらへんはTradingViewでも1銘柄ごとならバックテストできます）

因みに上記画像の例では、

【IN戦略】
・直近20日間の出来高が平均30万以上
・出来高が前日より300%以上
・その日の終値で決済

【OUT戦略】
・IN価格より1%以上

【LOSS CUT戦略】
・IN日前2日間の最安値以下になったら

という簡単な戦略になります。

細かく見るとわかるんですが、同じ戦略であっても、

何年も前にすごいトレード数が多くて、最近はトレード機会がない（IN戦略のシグナル点灯がない）

ものも多くあって、そういう銘柄でトレードしてもしょうがないので、そういうところも考慮する必要がありますね。

このシステムは今年中には公開するんで遊んでみてください。
因みに自作するのであれば、機械学習用のハイスペックなグラボを使ってPythonとtensorflowなりでGPU処理させないと全銘柄テストするのに2,3日はかかるんで注意しましょう。