【1】AI で淘汰されるプログラミング 淘汰されるのは以下のレイヤー： ❌ A. コーディング（手を動かす作業） CRUDアプリ Webフォーム CSS調整 API連携 データ加工 小規模スクリプト 単純なバックエンド処理 これは全部 AI に飲まれる。 「作業・オペレーション・反復・ノイジーな処理」だよね。 → 完全に淘汰される。 → これに時間投資しても意味は薄い。 (さらに…)

  予算が決まってる中で、最適な組み合わせを考えるのは典型的な線形代数問題。 アウトプットが線形結合の結果であり、予算と、係数あるいは変数の方が指定されており、その条件式が連なる。   これをベクトル化して考えた時、行列式は複数の条件式の間における多変数成分の散らばりを見ていて、対角成分に集約される場合と比べると散らばりがある方が行列式は小さくなる＝固有値は小さい。   (さらに…)

  数学的操作 相場での意味 微分方程式を解く ❌ 無意味 初期値問題 ❌ 不安定 解析解 ❌ 幻想 分布を仮定 ⭕ 妥協 条件付き期待値 ⭕ 実務 不等式評価 ⭕ 生存戦略 上界・下界 ⭕ リスク管理 👉 「解」ではなく「評価」 相場はwell-posed な微分方程式では (さらに…)

トピック 応用性 なぜか？ 二項定理 高い 代数 ↔ 確率 ↔ 組合せ 生成関数 非常に高い 離散 ↔ 解析 ↔ 確率 ↔ 微積 フーリエ変換 異常に高い 時間世界 ↔ 周波数世界 ラプラス変換 解析・制御に必須 微分方程式 ↔ 代数方程式 PCA / SVD 応用統計の王様 行空間 ↔ (さらに…)

  分散投資の効用を理解するためには、 ５＋３は８ではない という例で挙げた、 「確率・ベクトル系」 の特徴・基礎的な数理感覚を理解する必要がある。   この企画ね↓   高校数学と大学数学を架橋する二本柱（ツインタワー）　「確率型」「微積分型」     これを理解するかどうかで、 おうちでスマホぽちぽちして稼ぐか、 それとも汗水垂らして革靴すり減 (さらに…)

定期的にゲームを終わらせておく（利確）することによって、そのポジションタイムにおけるマイナスγのヘッジになるわけで、それの積分が将来におけるショックを耐える保険になる。加えてリバランスすることでデルタリスク（モメンタム）をうまくカバーリングできる。アルファリスクも。ベータリスクに対してはこれはカバレッジの問題。それにしても、経済というのは歪む、慣性の法則が働く。これはオシリスウでも触れた。 ＝＝＝ (さらに…)

巷に現れる、ありとあらゆる投資手法、投機手法がある。しかし、これらを片っ端から集めて、因子分析にかけることによって、結局は10以下の因子でほとんどすべてを説明できることが数理的にわかっている。よって、全てはそこなのであり、瑣末な現象や、表層の次元であれこれラベリングされた話を追いかけるだけ無駄なのである。その投資の本質を掴んでいる人間が、因子とそれにまつわるリスクプレミアムを引き受けて、リスクを背 (さらに…)

  社会全体が成長していて、景気が良い時、会社での給料は上がり、株も上がるだろう。下手すると、不動産も上がるかもしれない。 よって、 サラリーマンが 上がっていく給与を 株や不動産にも分散して 結果的にショックが起きて全ダメージをくらう ということがあり得る。   アメリカの大恐慌の時、リーマンショックの時は、 株と労働所得が同時にダメージをくらう、 ということを人々は知ってい (さらに…)

  工学システムと違い、生体システムは外乱、内乱に対応するロバスト性を保つためにスパース性とモジューラビリティを持っている。さらには、同じ神経回路に同じ信号を流しても同じ反応しない『ゆらぎ』が存在する。ゆらぎや曖昧さは脳🧠の機能である。たとえば白黒を判断するような2値性が脳にある場合、そして『黒しか判断できない』という場合、境界にてエラーを起こすからこそ、確率的な揺らぎに (さらに…)

  – 総試合数100、勝利69、引き分け14、敗戦17、総得点245、失点70。   2018-2019年（1-19試合） 【1 ○】🇯🇵3-0🇨🇷 コスタリカ 2018.9.11 パナソニックスタジアム吹田 親善試合（キリンチャレンジ） オウンゴール、南野拓実、伊東純也　森保ジャパン初戦・初勝利 【 (さらに…)