解析学と言葉は難しそうですが、当ブログでも解説しているフーリエをイメージ

してください。といってもイメージが難しいですよね　(;^_^A

わかりやすいように例を載せます！

例えば下図のような時系列データがあるとしましょう　(^-^)/

　

　

　

　

フーリエでは上図の時系列データ区間を周波数で示すわけです。同時に、上図

の時系列データは分解された周波数で構成される時系列データということになり

ます。

　

　

参考　：　フーリエに関する記事

　

　

フーリエでは、上図の時系列データ区間以外の区間は、

　

　

上図の繰り返し　o(^▽^)o

　

　

とみなします。つまり、

　

　

　

　

こんな感じで繰り返すってことですね　(^-^)/

でも・・・実際の変動は・・・

　

　

　

　

繰り返していないですよね　・°・(ノД｀)・°・

フーリエで主要周波数を取得しても未来予測には使えない良い例です。もちろん、

同じような周波数が続けば精度高く予測はできますが、

　

　

複雑に変化するデータには役に立たない　( p_q)

　

　

というのが実情です。ということで、

　

　

解析系の技術は過去の動き、もしくは繰り返しの変動となる動き

を説明するには適しているが、

未来の予測には適さない

　

　

ということになるのです。ちなみに、価格変動が数式して記述できる動きであれば、

その記述内容を盛り込むことで精度高く予測できると思いますが、現時点では価格

の動きは記述できないことから現状の解析では未来予測の精度は低いと言わざる

をえないでしょう。

簡単な例題ゆえに「解析学」の役割が小さく思えてしまいますが、勘違いしてはいけ、

ないのは「解析学」が役に立たないものではないということです。解析学は、

　

　

　

関数を様々な技術で拡張して関数の特徴を解析する　(ﾉﾟοﾟ)ﾉ

　

　

　

分野であり様々な事象の解析に役立つものです。特に、特徴ある動きをする事象に

対しては有効的な解析結果を導きます。対して、特徴が見出せない価格変動のよう

な複雑系に対しのアプローチとしては不十分です。不十分というだけであり役に立た

ないというわけではありません。異なる技術と組み合わせることで十分になる可能性

もあるということです。

ということで、

　

　

何をもってすれば十分となるのか？

　

　

が課題となるでしょう。前の記事では以下のようなヒントを書きましたよね　('-^*)/

　

　

参考　：　記述可能な価格変動と繰り返し

　

　

　

実は予測できないということを前提とする

分析もある　Σ(ﾟдﾟ;)

　

　

何かよくわからないけど、価格変動を説明しそうな何かを探して解析学と組み合わせ

てみるということが大切になる可能性があるのですねえ。

ここで、ここまでの内容で示したヒントをまとめてみましょう　(^-^)/

　

　

ⅰ）　繰り返しのような動きは価格変動にはない可能性

ⅱ）　過去の時系列データの解析は、結局は繰り返しある動きを前提としている

ⅲ）　価格の動きが数式で記述可能とされるのであればⅰ・ⅱの可能性は否定される

ⅳ）　解析学を複雑系に純粋に適用しても良い結果は得られない

ⅴ）　複雑系の特性を考慮しつつ解析学を用いるのであれば良い結果が得られるかもしれない

　

　

ということです。これらはフーリエに対する理解にもつながりますし、具体的な解析学

の使い方にもつながる内容でしょう。

まだ、ピンとこないかもしれません。ちょっとくどいかもしれませんが、次回で予測に関し

ての補足を行います。そうしたら先が見えてくると思いますよ　(^O^)/