本物に学んだ至高の時間04.強みを活かし混乱す仕事を通じて、自分の強みを活かすことが他者に対して差別性、優位性を確保する源泉であることを悟りました。したがって、トレードにおいても自分の強みであるデータマイニングの技術を用いることで、他の市場参加者に対して圧倒的優位に立てると考えました。他の分野であればこの考え方は極めて合理的であり、適切に技術を転化できれば、唯一無二の存在になれるでしょう。そこでまず、手当たり次第に本を読み漁り、有料無料問わずセミナーに参加することで、トレードに対する勘所を掴んでいきます。その獲得していく知識の中で、これはと思うアイデアを定式化し、データマイニングの真骨頂である「組み合わせ最適化問題」に帰着させて、モデルを構築しました。一例を挙げると、Aprioriや重回帰分析を用いて直近の価格変動に対する説明力の高い変数を見つけ出し、それらの変数に対して因子分析をかけて、変数を純化します。独立性の高い因子を複数用意して、階層型ニューラルネットワークに学習させ、直近の価格変動を予測するのです。このようなモデルを流動性の高い株式毎に用意してポートフォリオを組み、売りポジションと買いポジションの資金をそろえながらマーケットニュートラルになるように仕掛けていきました。相場における帰納的アプローチの決定的問題点は、マーケティングリサーチなどとは異なり、サンプルデータにおけるノイズの占める割合が極めて高く、したがってノイズの因子を抽出して学習してしまうことにあります。(95%以上は確実にノイズ。)ノイズを学習させればモデルは当然ノイズを出力するわけで、細やかな挙動をとらえて組み合わせ最適化を行えば行うほど出力はランダムに近づいていきます。それに加えて、“なぜそういった仕掛けになるのか”といった根源的な問いに対する答えも、結局は独善的な後付けに過ぎず、したがってちょっとしたドローダウンにも狼狽してシステムを信用できなくなり、ついには運用を停止してしまいました。データマイニングという技術を使っていることは特殊かもしれませんが、私も例に漏れず他のシステムトレーダーと同様の袋小路にはまり込んでしまったのです。どのような優れた技術や新しい学問も、過去の先行研究を土台にして積み上げた結果なのであり、トレードにおいても思いつきのアイデアではなく、揺るがない土台を先人に学ぶのが先だろうなと、ここにいたって思い直しました。当時読んでいたトレード関連の本の著者やセミナー講師の中に、本物の技術を持つと感じさせてくれる人材はおらず、ましてや、そういった人物が自分の技術を教えてくれる状況など望むべくもありません。いえ、こういった混乱の中でも、そういった人物に出会えるまでとにかくアンテナを張って行動しようと思い参加した某証券会社の無料セミナーで、ついに私のその後のトレードスタイルを決定付ける師匠に出会うのでした。