登校日Ⅳ（T-レックス）

予定外の「登校日Ⅳ」だ。なにかと予定通りにはいかんぼくなのだ。あと1回あるかもしれん。それに8月は、なにかと寂しい。

T-レックス （TRex）とは、金融市場予測プログラムである。TはトレードのT。まぁ、簡単に言えば、株価予測プログラム。ぼくの新たな目標の一つだ。といっても、主目標ということでもない。金融工学と機械学習を学ぶことの副産物というだけのもの。それに、TRexは、プログラムかも知れないし、方程式かも知れないし、メソッドかも知れない。つまり、TRexは、金融市場で力を発揮するものの象徴なのだ。

（史上最強の肉食恐竜T Rex）

ぼくは、この夏（8月）機械学習とベイズ統計、遺伝的アルゴリズム、そして金融工学（ブラックショールズ方程式=BSEなど）を学んだ（学び始めた）。ただ、お気づきだろうが、手を出したことが多すぎた。予想通りの結果、どれもが不十分となってしまった。本来は、機械学習に集中する予定だった。それでも、これは致し方ないこと。手を出しすぎるのは、昔からのぼくの悪い癖なのだ。

結論を言えば、ぼくは、損得抜きで、金融工学に惹かれたのだ。

（金融工学の女神ことサイボーグ003）

この夏を堺にぼくのメインテーマが金融工学に移ったかも知れない。でも、もちろん、機械学習を止めたりするわけじゃない。アマテラスも生きているよ。

また、ぼくには、BSEを改良するのだという大それた夢もできた。これは、金融市場（株やFXなど）の謎を数理的に解くということだ。ある意味、機械学習どころじゃないが、機械学習は、ぼくの変わらぬテーマとして、取り組み続けたいと思っている。

 さて、この夏分かったことは、機械学習は、問題を解くための一方法、また、一過程であるということだ。万能ではないのだ。従って、いくら、機械学習の知識や経験が多くても、即ち、問題解決に近いとはいえないのだ。ぼくは、見えない敵に怯え過ぎていたようだね。特にBSEに手を入れたい（改良したい）と考えているようなキチガイはぼくの他にはいないことだろう。安心していいよ（→ぼく）

ところが、話には続きがある。金融工学のためには、数学好きのぼくが、聞いたこともないような数学が必要なようだ。例えば、伊藤積分、確率微分方程式など。早速、専門書をアマゾンで調べたが、バカ高い紙の本しかない。まぁ、値段はいいんだけどね。視力の問題でぼくにはキンドル版が必要なのだが、それがない。確率積分や微分方程式についても知識が不足している。常微分方程式は高校時代に自主的に嫌というイほど解いたけどね。年齢に加え、視力障害のハンデだね。視力と気力が、40代のときに比べると大幅に低下している。というわけで、躓くかも知れない。そうなったらそうで、まぁ、仕方がないか。やるだけやってみよう。機械学習についていえば、知識というよりよりも実務（プログラミング、実行環境、効率改善など）だね。そういう意味で、これはこれで面倒だね。泣き言が多いよ！

だけど、お金のためというだけなら、他の方法もあるというわけだ。実際、今稼ぎつつあることに、知識はまったく不要なのだ。まぁ、今までは、勘と運と度胸だけかな。