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確率統計について

今は確率統計について勉強中です。
なかなか面白い内容でしたが、これが株の値動きに使えるかというと結構微妙だったりします。

確率統計はあくまで母集団が存在しているという前提のもと、標本データを取得して、その標本から母集団を推測するというのが主な使い方です。しかし株の値動きという母集団は前日の終値などに起因してある規則的な動きをするため、分散という概念自体に意味がないような気がするのです。

標本も任意の点から抽出するものなので、株価が時間軸に影響される点を考えるとやはり何か間違っているような気がします。

これら統計などはツールなので、使う人次第で効果を発揮ししそうですが、私には今のところは使えるのかどうかわからないといったところです。
とりあえずは知識としてほしかっただけなのでこれでOKです。次は重回帰分析を勉強中です。本命はこちら。
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登録日時:2008/07/08(08:21)

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このブログへのコメント

1~2件 / 全2件

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    2008/07/08(11:04)
    おはようございます。勉強されてますね~私も確率統計は数年単位で見るデータとしては役に立つかとは思いますが、個々の銘柄には適応しづらいのではないかと思ってます。学者用のデータかな、と。
    あ~私も勉強しないと!ですね!
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    2008/07/09(00:05)
    数年単位で見るとは株価は短期では振れ回るが、長期では本来の価格に収束するという考えですね。

    それでも本来の価値はその価値に収束した数年後には更に変化しているので、それから更に数年後の実際の価値に収束した際にもまた実際の価値が変化して・・・と繰り返していくのでしょう。これは確率統計でいうところの母集団が絶えず変化していく不可思議な(想定していない)状況なので、本来の意味での確率統計は恐らく使えませんね。あるときでは答えが5だったのに、5と答えた瞬間答えが3に変化していたら何と答えたらよいものか分からないのと同じだと思います。

    それでも答えが変わらない内に判別すればいいという考えのもと、過去のデータ(実現値)と直近3日間くらいの標本(実現値)を使用して平均値の差の検定を行い、両者に違いがあるかどうかをある有意水準を設けて検定し、違いがあった場合に反対売買をしてどうなるかという条件を色々設定して最も期待効果の高い条件を探るという方法がまず思いつきました。
    この辺は時間がかかる作業ですし、それを行うツール(マクロ)を作成していないので、それを検証する手立てがないのが現状です。

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