私は金融学ではなく,数学を専攻したコンピュータを学び,何世代にもわたって傷つけてきた,非常に有害な話を聞いた.
エドワード・ソープという名の有名人がいます. 彼は数学者でしたが, 10歳の頃から賭博に夢中になりました. しかし,彼はとても頭が良く, 数学の正規教授になりました. 素晴らしいことです. しかし,正規教授になってから, 数学をあまり研究しませんでした. 彼は賭博を研究していました. 彼は,賭博のあらゆる種類のゲームで, 勝算の可能性を研究しました. そして,ほとんどの賭博の勝率は, 48%から49%の範囲にあることがわかりました.
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なぜ? 賭博の勝率が50%以上なら 大数法則で賭場だから 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は必ず君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場の勝率が50%以上なら 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対に君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲けさせない 賭場は絶対君に金儲け
最後に彼は,世界にあるほぼすべてのカジノの問題を解析し,別の数学者の影響を受け,モンテカルロのカジノという言葉は,今や金融界で有名で,すべての道が一度に試すという意味で,カジノの名前だった.以前,モンテカルロに数学者がいると,すべてのダイヤの数字が出現する確率を計算した.最終的に彼は,モンテカルロ全体に8個のダイヤの数字が出現する確率が均等でないことを発見した.なぜなら,当時のダイヤは,主に木工の手作業で作られていて,非常に正確であることを保証する方法がなかったからである.彼は,モンテカルロ全体に8個のダイヤの確率分布が問題だと発見し,彼は8人を雇い,この問題のあるダイヤに継続的に賭け,一晩で100万ドル以上を稼いだ.
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ソープは,このことに特に興味を持ち,現代のカジノの問題を研究し始めた.現代のカジノのロシア回転は,デジタル工業化まで精密化されているが,ルールの上で問題があることに気がつきました.彼は,21点というゲームが,実際に高い勝率を持つ法であることを発見しました.つまり,我々がカードを振った場合,我々は,一定の時間内に勝率がほぼ56%に上昇することを発見することができ,彼はカジノを勝つことができたのです.
このアルゴリズムとアイデアを数学論文に書き込みました その論文は”21点の必勝法”と題されていて 想像してみて下さい 数学論文の題名は”21点の必勝法”と題されていて アメリカ数学者会に提出されました しかしこのアルゴリズムが 公開された後 致命的な欠陥がありました 50%以上の確率で 勝ったとしても 自慢を保たれなかったのです なぜでしょうか?
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もしラッキーが悪かったり,連続で負けたり,大数法則が効くまで待たず,儲けたお金が枯渇してしまったらどうする? 例えば,私が今手に100万ドルを手にしている,私は毎回20万ドルを賭けて,私の勝率は56%,しかし私は5回連続で不運に間違えたらどうする? 実際には大数法則が効くまで待たず,光を失って,私はテーブルを降りて,あなたは賭けを続ける方法がない,これは期貨の道理と同じである. 取引システムの成功率は60%という高さがありますが,もし失敗し続けてしまうと,破綻するかもしれません.破綻しない限り,自分の心態は耐えられないかもしれません.実際のところ,彼は,高勝利率の場合でも,儲け金の分配の問題が存在することを解決する方法がありません.あなたが無限資本を持っている場合を除き,あなたは毎回賭けの数は同じです.何万回か練習し,大数の法則が作用します.あなたは儲けることができます.しかし,実際には誰も無限資本を持っていないので,この問題はボトルネックに遭遇しました. 瓶に遭遇したらどうする?大神を探せ,数学界の大神,科学技術系の人たちは,香を知っておくべきだろう,その時は神一般の存在だった,コンピュータ系の人たちは,彼をとても尊敬していた.ソップは21点必勝法の数学論文を持ってシャノンを見つけ,この資本分配の問題の解決方法について言った.シャノンは数学界の泰斗として,このような荒唐な若い数学者が21点必勝法の数学論文を持って,半日考え,そしてドアを閉じて,彼らは1ヶ月間,ギャンブル問題を研究した.
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シャノンは,この貯蓄分配の問題を解くのに数週間を費やしたでしょうが,その後,シャノンが管理する,ベル・ラボという研究室に,非常に若い実験研究員,ケリーという人がいたのです. 彼は,もし,我々が内部情報を持っていたら,今日のメジャーリーグのサッカーの内側を知っていたが,内側の精度が限られていたら,どうやってスポーツの宝くじを買って,お金を得られるのか,という問題に取り組んでいたのです. 数学者は,我々が想像したとは全く違って,ケリーは,彼が考え出した方法を見つけました.
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勝負の確率がBで 勝負の確率がPで 負ける確率がQで 負ける確率がPで 負ける確率がPで 負ける確率がPで 負ける確率がPで 負ける確率がPで 負ける確率がPで 私は,モンテカルロの方法を使って,このケリー公式を試しました. そして,市場にある全ての公開された資金配分方法を使って, 1000回目に実践した後,ケリー公式の賭け方法,つまり資金配分方法は,他の賭け方法の何倍ものものものになります. そして,ケリー公式は,あなたの資金は決して尽きないことを自分で決めることができます. これは,数学的に厳密に証明できます. シャノンは数学に精通しており,個人的に参加するのが苦手だったので,ソップは自宅でケリー公式を素早く計算する練習をすることにしました.この公式は,実際はかなり簡単です.彼は1週間練習した後,ケリー公式を素早く計算する練習をすることにしました.そして,夜にはラスベガスへ出かけました. その夜,数百万ドルの賞金を手にし,翌日,数百万ドルの賞金を手にし,また別のカジノで,数百万ドルの賞金を手にし,そのゲームが終わったことに気がついたので,彼は『を倒す』という本を書いた.この本は,その年の北米でベストセラーになった.この本は,ギャンブルを利用してカジノ内の資金を自宅に持ち帰る方法を詳細に説明している.この本は,非常に非常によく売れた.その後,彼は黒い社会に襲われた.カジノは,犯罪の背景があり,毒殺や暗殺事件があまりにも多く,彼は人生を賭けとして使って,カジノで金を稼ぐのを続ける必要がないと感じた. ウォール街のカジノを数学的に解いた後,彼は,ウォール街でずっと遊べるカジノがあるか考えました. そして彼はウォール街に行きました. ウォール街に来た後,彼はウォール街の漏れを研究し始めた.最終的に,彼は可換債券配当が高い勝率の方法であることを発見し,賭けはケリー公式でも使った.彼はヘッジファンドを組織し,ケリー公式の可換債券配当を専用にした.その年の彼のヘッジファンドの業績はウォール街で最高のものとなった.その後,彼はという本を書いた.この本は北米でその年のベストセラーとなった.彼はカジノを数学的に解いた.彼は数学的に金融を数学的に解いた.彼はそれがほぼ同じだと感じ,彼は再び数学の研究に戻った.私は一度,高勝率加えたケリー公式に無限の勝率があるという正の予想のシステムがあると考えていたが,その年,私もそれを試みた.しかし,その背後には大きな問題がある. 皆さんのように,私が投機に触れたとき,私は多くの神のようなシステムに触れた. 波の理論,ビル・ウィリアムズなど,私はそれについて好奇心があり,混沌の数学を再学習し,混沌の取引システムと混沌の数学は全く関係がないと結論付けました. 私は哲学を体系的に勉強し 証明可能な偽善という概念を 持つべきだと気づきました カーサガンのガレージにある という有名なものを お見せしましょう これは哲学の歴史の中で有名な例です カール・サガンは,私の家のガレージに,火を噴き出すクジラがいる,と発表しました.
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信じられないけど,ガレージのドアを開けてくれた人が,僕たちにをくれたって言ったんだ.僕はまだ竜を見たことがなかったから,見てみたい. 残念なことに,この竜は隠蔽的なものだ. ドアを開けても,君には見えない. この物語は皆に馴染みのある話ですが,火を噴き出すという話ではありませんか? 申し訳ありませんが,火は冷たいので,火を噴き出すと,あなたはそれを感じることができません. しかし,私のドラゴンは本当に存在し,隠れています. ギャラージュに塗装してみると ドラゴンが現れましたね? 申し訳ないですね 申し訳ないですね ドラゴンは塗装に耐えるので 見えませんけど 信じてください 存在しているんです 憶測する人はご存知でしょう 最悪なのは,この不可解な理論を,たとえで徹底的に批判した,ラッセルです. 彼は,もし私が火星と地球の軌道に質茶が飛んでいると言ったら,それは銅ではなく,ではなく,であり,茶の体積はあまりにも小さくて,最も強力な望遠鏡でも見ることができないので,誰も私の主張を否定することはできません,誰も私を否定することはできません.それはあまりにも小さくて,見えないので,あなたはそれが存在しないとは言えません,そうですか?あなたは私の存在を証明してください,申し訳ありません,それはできません,あなたは私の存在を否定することはできません.
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これらの理論は不可偽証の理論と呼ばれています.私の見解は,不可偽証の理論はすべて流であり,何の意味も持たないということです.それは非常に強力に見えますが,それはカル・サガンの龍とは実際には意味があります.市場にはこのようなものがたくさんあり,黄金の12宮の変化を暗示し,動きは天と人間の統一的な外表であり,信者はたくさんあり,大通りは回転し,繰り返される表情です.そして古典の山を出します.私は古典を研究していることに偶然ですが,通常,法は理にかなわないので,証明できない理論はすべて流です.
私は,多くの失敗を重ねて,彼らの理論の技術について詳しく調べましたが,基本的には,彼の理論から得られた具体的な操作方法については,あまり言及しません. 偽証可能な基礎分析システムを全部数学的に計画する,数学的に計画するとはどういう意味ですか? 例えば,私の手にはいくつかのリソースがあり,それを最大限に活用するには,実際には数学を学ばず,経験によって自分で操作する,実際には運行計画学では既に定説があります,運行計画学の数学的な計画公式のシリーズを通して,私は手にあるリソースを最大限に活用して,私は,少なくとも50%以上の実績を記録したすべての利用可能な技術分析をすべて運行計画学上の計画で実行し,私はこのようなシステムを得ました.私は,彼らが怒った後に,市場には偽証可能な技術分析手段はありませんでした.はい,私はコンピュータで情報を処理することができます,私は,統計的に提供可能なすべての偽証可能な技術指標をすべて考慮して書き込みました,私は狂ってすべての技術指標を検索しました,しかし,私はすべての技術分析指標を長い間調べましたが,私はすべての偽証可能な方法を見ましたが,それは偽証可能なことを証明するために非常に長い時間を費やしました.そして,私は,本当に,すべてのデータを誤って判断し,それらが誤ったものであることを証明するために,それらがすべて間違っていることを証明するために,それらが単なる記録であり,それらがすべて間違いであることを証明するために,それらがすべて
私が見つけたのは 計算可能な 信頼性の高い 歴史的価格です 私はそれをすべて反省しました 市場上の取引システムと比較する必要はありません なぜなら反省すれば 誰もそれをよりうまくやれないからです ケリー公式を使うように 資金配分プログラムには ケリー公式を上回るものはありません 運送学の中の線形計画が 数学的に厳密に証明できる最良のリソース配分方法です この種の資金には 調節表に 調節表という用語がありますが 単純です 私が最初にこのものを使って作ったモデルはこうです この表の主な変化は 限界が常に破られていて 市場上の証明可能な偽の技術指標情報を計画することです 資金の規模に応じて 私はケリー社のシステムを用いてはいません なぜか? 私がキャリー公式を使って反省したとき 資金配分プログラムは ソフトウェアが耐えられる限界を突破しました
その後,この取引システムを現場で稼働させると,お金は稼げましたが,歴史上存在しなかったような大きな撤退がありました.これは,このシステムが存在すべきでない状況でした.私は,このシステムで何が問題なのか,そして,私はどのような前提を立てたのかについて,何度も考えました.
私は,技術指標が有用である,という仮定しか持っていなかった. これは私の唯一の仮定であり,この仮定の後に,すべてのステップが間違っていないので,私はその最初の信念を揺るがすようになりました.
グラフ8

理論上,任意の関数に近付くような, ニューロンのネットワークのアルゴリズムを使っています. これはどういう意味ですか? もし,あるものが変数ABCDによって引き起こされたら, そのABCDの関係がどう存在するのか, 私は実際の方法を知らなくてもいいのです. 単にそれをアルゴリズムの中に投げ込むだけで,私は関数を得ることができます. もし,結果Rが,ABCDEの任意の要因によって引き起こされたら, その関係が,以前科学者が実験をしたのは,例えば,ニュートン力学の実験です. ニューロンのネットワークの中に 将来の価格と関連付けられるように 膨大な技術分析データを与え 膨大なプログラミングを重ねました
過去の価格が未来に何の影響も及ぼさないという結論は,技術分析をやっている人にとっては耳の聞こえないようなものですが,過去の価格を使って将来の価格を推測することは,すべての技術指標の前提です.この技術指標が偽証可能か偽証不能か,これは彼らの共通の前提仮定であり,ほとんど自明ではありません.それは,過去の価格が未来に指針的であることを教えてくれます. しかし ニューロンのネットワークを 回して 結論にたどり着きました それは関係なく 私の世界観は崩れ落ちました 私は疑問に思いました 技術指標の奇跡的な組み合わせが まだ見つかりていないのか それとも 歴史的経験の帰納が 生まれつき不十分なのか なぜなら全ての技術指標は 歴史的経験の帰納だからです 私は自分の仮説を 層層へと押し下ろし 技術指標自体が問題なのか それとも 歴史的経験の帰納が 間違っているのか 疑問を投げかけました それは数学の問題ではなく しばらく哲学を学びました
金融情報量化に関する全日制の講演会より