梅雨入りが近づき、身体が気圧の変化を感じる季節になりました。そんな最近、気象予報が劇的に進化しているそうです。AIの導入により5日予報の精度が2000年当時の3日予報並みに向上し、2週間先のサブシーズナル予報や街単位の超局地予報もあります。
とはいえ、大気の予測には常に不確実性がつきまといます。ごく小さな変化が将来の天候を大きく変える。カオス理論で知られる「バタフライ効果」であり、蝶が羽ばたく程度の出来事が一週間後の嵐を引き起こす可能性すらあります。
トランプ大統領の突発的な発言がマーケットの気象を変動させます。こちらも複雑で、完全な予測は不可能です。気象モデルが複数のアンサンブル予測を用いて不確実性を示すように、株価も単一の未来を語るのではなく、確率的に捉えるべき対象です。
株価はランダムウォークとも言われます。将来の新情報にランダムに反応するため、過去の情報からその動きを完全に予測することはできないとする理論です。ただし、これは予測が無意味ということではないでしょう。
実際、AIによる株式市場の分析では、過去の市場パターンを学習して『兆し』を捉える取り組みが進んでいます。気象予報と同様、市場予測も複数の可能性を想定し、備えるわけです。
気象予報がここまで進化した今、株価予測にも同様の進歩が期待されます。ただし、精度の向上と同時に大切なのは、予測の限界を理解し、不確実性に備える柔軟な姿勢ですね。
気圧配置と株の気配値をかけたタイトルにしましたが、「読み」が外れていたらごめんなさい。
