高配当企業の株価データ分析 その15：分類編はじまります。まだ、すいてます。
ついにこのシリーズも、最終章にはいります。
変動編では、株価変動のリスクは、変動係数を使って表現できることが分かりました。
関係編では、2社の株価変動の関係は、相関変数を用いて表現できることが分かりました。
そして負の相関関係にある企業を組み合わせることで、リスクを下げることができることが分かりました。
ただ、株を買う時は2社の組み合わせで買うケースは少なく、もっと沢山の企業を組み合わせて買うのが通常と思います。
そして、うまく組み合わせることで、リターンを維持しながら、リスクのみを下げることができます。
そのやり方をここ分類編で、一緒に勉強していきましょう。
まずはじめに、そもそも分類とはなんでしょうか？
こういう時はまず天才AI (=chat GPT) に聞いてみるのがよさそうです。
質問者 「分類とは？」
天才AI 「分類とは、データをグループに分けることを意味します。このグループは通常特定の共通の特徴や性質に基づいて決定されます。分類は機械学習や統計学などの様々な分野で使用されます。例えば、画像認識などの画像分類タスクでは、画像を「犬」や「猫」などのカテゴリに分類することが目的となります。また、テキスト分類タスクでは、テキスト文書を「ニュース」や「レシピ」などのカテゴリに分類することが目的となります。」
ということだそうです。
話それますが、天才AI怖いですね。質問があったらまずは天才AIに聞くという行動様式がまもなく当たり前のものになりそうです。そうなると、天才AIが答えることで解決してしまう仕事はだんだんなくなっていっちゃいそうです。
第3次AIブームがはじまってだいぶ経ちますが、ついに本格的に人間の仕事への浸食がはじまったと実感しています。ただ、これは逆にいいことでもあり、天才AIには答えられないこと、つまりまだ世の集合知でコンセンサスがとれていないこと、それに人間は注力できる時代という捉え方もできると思います。
ここからの急激な変化を楽しみにしていきたいと思います。そして、この天才AIをどのベンダーが制するかのバトルも個人的には楽しみです。今はMicrosoftが第3コーナーを回ってトップにいますが、Googleの追い上げと、今水面下にいる第3の勢力の末脚がどの位なのか、競馬予想屋の腕が問われます。
話戻します。
天才AI曰く、
「分類とは、データをグループに分けることを意味します。このグループは通常特定の共通の特徴や性質に基づいて決定されます。」
共通の特徴や性質に基づいてと言っていますが、どの特徴や性質を用いるといいのでしょうか？
例えば一般消費者向けのマーケティングであれば、性別、年代、住んでいる地域、年収、更にはライフスタイル等、分類のための色々な特徴や性質があると思います。
この中のどれを使うのが一番いいでしょうか？
これには答えはないですね。マーケティングの目的、商品の属性、市場の状況等に応じてベストのものを選択することが必要となります。
ここは人間がやるべき重要な判断だと思います。
それでは、株価データの分析において、複数の企業を組み合わせてリスクを下げることを考えた時に、どの特徴や性質で分類するといいでしょうか？
これは天才AIもまだ答えをもっていない、まさに人間が考えるべき問いになります。
是非、次回までに考えていただけますと大変うれしいです。
それでは、See you next time!
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