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人工知能が得意なことと苦手なこと(FX)

人工知能はあたかも万能なように表現されていますが、
機械にも苦手なことがあります。

人工知能は、画像認識を中心として発展してきましたが、
その中心となっている画像認識が実はもっとも苦手です。

だからこそ、人工知能の成長を測るマイルストーンとなり、
コンテストなどでも課題になります。

FXや株の場合は、チャート分析がこれに当たります。

移動平均線やRSI,MACDなどの数値計算は大得意ですが、
ロウソク足分析やチャートの波形をとらえることはあまり得意ではありません。

得意でないというよりも、
チャート分析そのものが定義があいまいで、不確実であるという性質を持っています。

例えば、チャートを見たときに、上昇トレンドが発生しているように見えたとします。

しかし、チャートのスケールを拡大すると、
大きな下降トレンドの戻りであることは多々あります。

見方によって、結果が変わってしまうということは、
それだけ不確実であり、機械が苦手とする分野です。

しかし、人工知能(機械学習)の発展のおかげで、
チャートの波形をコンピュータに認識させることは可能になりました。

それぞれの波形を分析、カテゴライズ、統計を取ることは、
現在ではそれほど難しいことではありません。

しかし、この画像認識の技術は、
ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク)とはまた別ものです。

ディープニューラルネットワークは、多くのデータベースから特徴をつかみ取りますが、
その際に利用するデータは、単純なヒストリーデータであり、

波形パターンのデータは一般的には抽出項目に含まれていません。

もし、人工知能でディープニューラルネットワークを行い、
さらに波形分析をさせるには、

一度、人の手で波形分析のデータを蓄積、出力し、
それをデータ化する必要があります。

(ディープラーニングに直接波形分析させるという方法も、不可能ではないかもしれません。)

しかし、その場合人の手が入ってしまうので、
やはり人間の意図が入ってしまう可能性が捨てきれません。

今後、解決すべき課題の一つだと言えるでしょう。

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