現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ の感想
参照データ
タイトル | 現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ |
発売日 | 販売日未定 |
製作者 | 横内 大介 |
販売元 | 技術評論社 |
JANコード | 9784774163017 |
カテゴリ | ジャンル別 » 科学・テクノロジー » 数学 » 確率・統計 |
購入者の感想
今となってはアホみたいな恥ずかしい話ですが、AIを使って為替を予測できるはずと本気で思い、ディープラーニングで思考錯誤してましたが全く思い通りにいかず、色々調べていたところ時系列分析の世界があることを知りこちらの本を見つけ熟読しました。
Python 、ディープラーニングはある程度経験ありましたがRやARCHは初めてでした。本書は初心者向けにわかりやすく書いてあることもあり、この手の本には珍しく苦もなく最後まで読み通すことができました。
システムトレードでは、何かしらの法則さえ見つければ、その法則が生きている間は期待値をプラスに持っていくことも可能なので、AIが法則を考えてくれることはそんなに難しい事ではないだろうと思っていたのですが、そんなことは天才の先人たちがとっくに考えているわけで、時系列を分析し予測することは桁違いに困難ということが理解できたことがこの本で得た最も大きな収穫です。
ただ、GARCHやARCHはAIというより予測モデルの1種なので時系列に特化したディープラーニングが出現し時系列分析の世界がひっくり返ることを密かに期待し、引き続き勉強は続けていきます。
Python 、ディープラーニングはある程度経験ありましたがRやARCHは初めてでした。本書は初心者向けにわかりやすく書いてあることもあり、この手の本には珍しく苦もなく最後まで読み通すことができました。
システムトレードでは、何かしらの法則さえ見つければ、その法則が生きている間は期待値をプラスに持っていくことも可能なので、AIが法則を考えてくれることはそんなに難しい事ではないだろうと思っていたのですが、そんなことは天才の先人たちがとっくに考えているわけで、時系列を分析し予測することは桁違いに困難ということが理解できたことがこの本で得た最も大きな収穫です。
ただ、GARCHやARCHはAIというより予測モデルの1種なので時系列に特化したディープラーニングが出現し時系列分析の世界がひっくり返ることを密かに期待し、引き続き勉強は続けていきます。