株式市場は考えるだけ無駄?

TwitterでTim O’ ReillyのTweetから。Patterns and the Stock Market

毎日、ニュース番組には株式アナリストが登場していろいろコメントしています。

「昨日行われた大統領選挙への期待感から市場は大きく値上がりをしましたが、今日は実質経済の指標が発表されたのを受けて投資家が落胆し、あわてて売りに転じる展開となりました。」などのように言っているやつです。

いつも思いますが、精神薄弱な子供の日記を読んでいるようです。

今回はあれは無駄だよという話です。

ちなみにこれは株式だけなく、例えば営業・マーケティング部が毎月の売り上げの数字を社長に報告したりするときにも、全く同じように行われています。人間は本質的にランダム性の取り扱いが苦手で、統計的に理解しようとしないようです。

The market, after all, is a classic example of a “random walk,” since the past movement of any particular stock cannot be used to predict its future movement. This inherent randomness was first proposed by the economist Eugene Fama, in the early 1960’s. Fama looked at decades of stock market data in order to prove that no amount of rational analysis or knowledge (unless it was illicit insider information) could help you figure out what would happen next.

株式市場は結局は「ランダムウォーク」の典型例です。ある銘柄の過去の動向を元の、その将来の動きを予想することは不可能だからです。このランダム性を最初に主張したのは1960年代はじめのEugene Famaです。Famaは数十年間の株式市場のデータを分析して、合理的な分析や知識(インサイダー情報以外の)をどれだけ当てはめても、次の値動きは予想できないと証明しました。

Alas, the human mind can’t resist the allure of explanations, even if they make no sense. We’re so eager to find correlations and causation that, when confronted with an inherently stochastic process – like the DJIA, or a slot machine – we invent factors to fixate on. The end result is a blinkered sort of overconfidence, in which we’re convinced we’ve solved a system that has no solution.

残念ながら、人間の脳は、物事に説明を付けないではいられません。その説明が無意味であってもです。実質的にはランダムな現象であっても、関連性や因果関係を探そうとします。それがダウ平均株価であってもスロッタマシーンであってもです。我々はいろいろな因子を発明して、それに注目します。その結果、我々は本来的には解が存在しないシステムであるにもかかわらず、解を導いたと信じ込み、一時的な自信過剰になるのです。

Look, for example, at this elegant little experiment. A rat was put in a T-shaped maze with a few morsels of food placed on either the far right or left side of the enclosure. The placement of the food is randomly determined, but the dice is rigged: over the long run, the food was placed on the left side sixty per cent of the time. How did the rat respond? It quickly realized that the left side was more rewarding. As a result, it always went to the left, which resulted in a sixty percent success rate. The rat didn’t strive for perfection. It didn’t search for a Unified Theory of the T-shaped maze, or try to decipher the disorder. Instead, it accepted the inherent uncertainty of the reward and learned to settle for the best possible alternative.

以下のエレガントな実験を紹介します。T字型の迷路にネズミをおき、右側もしくは左側にエサをおきます。エサを置く場所はランダムに決定されますが、60%の確率で左側におかれるようになっています。さてネズミはどのように反応したでしょうか。ネズミは左側の方が分がいいことをすぐに理解し、その結果いつも左側に行きました。その結果、成功率は60%です。ネズミは完璧を求めませんでした。「T字型迷路の統合原理」を発見したり、この乱雑さの裏に隠れた暗号を読み解こうとはしませんでした。ランダムさをそのまま受け入れ、そしてできうる限りの選択をしました。

The experiment was then repeated with Yale undergraduates. Unlike the rat, their swollen brains stubbornly searched for the elusive pattern that determined the placement of the reward. They made predictions and then tried to learn from their prediction errors. The problem was that there was nothing to predict: the randomness was real. Because the students refused to settle for a 60 percent success rate, they ended up with a 52 percent success rate. Although most of the students were convinced they were making progress towards identifying the underlying algorithm, they were actually being outsmarted by a rat.

同じ実験をYale大学の学部生で行いました。ネズミと違い、彼らのでかくなった脳みそは、褒美の位置を決定するパターンを、無駄に探そうとしました。予想を立てては、予想と現実のずれから学習しようとしました。問題は、予想するべきものが何もなく、真にランダムだったということです。学生たちは60%の成功率に満足できなかったがために、結果として52%の成功率になってしまったのです。学生たちは、裏に隠された原理の解明に向けて少しずつ前進していると確信していましたが、実際にはネズミに負けていたのです。

So don’t listen to those talking heads telling you why the market rose or fell. They’re just like those Yalies, convinced they’ve found a pattern where none exists.

ですから、株式市場が上がった原因や下がった原因をしゃべっている頭でっかちの解説者の言うことを聞いてはいけません。彼らはあのYale大学の学生と同じです。パターンが存在しないにも関わらず、パターンがあると確信してしまっているのです。