しつこいけどw相変わらず平均への回帰について
ウィキぺディア読むと元来、生物データから見出された現象であり、その最初はフランシス・ゴルトンにより1877年に発表された種子の重量に関する結果である そうで、、
（ただwikiの説明だと種子の重量じゃなく直径のように読めるけど、まあいいや）
乱暴に書くと
- スイートピーを育てて種を採り、親と子の種の重量（直径？）を調べる
- 子の平均直径は親の直径と比較すると、より全体の平均直径に近づく傾向がある
という結果が得られ、最初はこれは「いわゆる先祖帰りのような生物的現象」と考えられたが、その後この効果は「生物的なものでなくデータの扱いの結果」であることを発見し、、、
ということらしい
結局面白いのは、研究対象にある有意な現象が発見されたんじゃなくて、統計的なデータの扱い方で起こる現象でした、ちゃんちゃんってこと
しかし、見かけ上だけじゃなく実際に起こるので、活用は可能だと、、、
株トレードにおいて、ある現象が起き、これが、
「投資家心理で説明できる現象」のようであっても、実際は「単なる統計的なデータの扱い方で起こる現象＝平均への回帰」でした、だとしても、現象が起き、それをトレードを有利に行うように利用できればいいわけで、、、
で、どのように利用するか？ が結局腕の見せ所になるわけですが、、、
自分の頭にある戦略は
- 平均への回帰は必ずしも「平均値」への回帰ではない、という理解（仮説？）
- 分布がわかれば「平均への回帰」がどう働くか？がわかる
- うまく「平均への回帰」が利用できるパラメタを創出できれば、、、
って感じで、まだもやもやしてます（なので、そのもやもやがすっきりするような新システムを構築しようとしてます）
で、こう書きました
予測できないということはランダムで、多分あるものが正規分布に従う
ということは〇〇への〇〇が成立する
もちろん、データをとったら少し歪んだ分布をしているかもしれない
でもそうであれば、何らかのトレンドが発生しているわけだからうまくそれにのればいい
〇〇への〇〇は勿論「平均への回帰」ですが、ここから最近は更に進歩（迷走？）してて
- 特に正規分布である必要はない
- ただ分布は確認しないと、、、
- トレンドも平均への回帰の考えで利用できるパラメタはある
となっています
石の上にも3年といいますし、あと1年半くらいで、うまく纏まるように頑張ろうかと、、、
