From：奥村尚
東京のオフィスより、、、
おはようございます。
唐突ですが、
あなたは電車に乗った時
なるべく座りたいと思いますか？
実は最近、
学生のあるエピソードをきっかけに、
「電車で座れる確率、可能性」について
私が持つゼミで検討したことがありました。
具体的には、
「飯田橋で中央線下りに乗った。
その電車で座ることができる可能性(確率)を
上げることは可能か。
それはどんな状況で、
どう行動すれば可能であるか、
制約条件を付けなさい」
といった問題です。
一定の状況を設定して、
具体的に考察しようというものです。
つまり、これにはいくつかの
解が考えられます。
まずは以下のような状況を想定しました。
・乗車時間は任意
・乗車した時点では、すべての座席が埋まっている。
・座るためには、自分より先に降りそうな人の見当をつけて、
その人の前に立っていなければならない。
（その人が自分より先に降りない場合は座れない）
・優先席は座席の対象から外す
しかし、これらだけでは
まだまだ足りません。
学生からは、
「車両をまたぐとややこしいので
隣の車両まで移動しても空いている席は
見つからないことを前提にしてはどうか。」
という意見に対して、
「自分の守備範囲は広いほど有利」
という指摘をする学生もいました。
3人掛け席の前にいるか、
7人掛け席の前にいるか。
また、自分と同じように
近くで席が空くのを虎視眈々と
待つ人がいなければ、
自分の守備範囲は倍増だろう、
といったものです。
確かに、自分の横に立つ人がいると
自分の競合相手となるので不利だね。
では、複数の解があった場合、
競合が少ない席を観点に、ひとつに絞り込もう。
などなど、
こうして制約条件が決まってきました。
このように、課題を定義してゆく過程は、
問題を研究として取り扱う場合に重要です。
定義をあいまいにした問題は
その答えもあいまいになりますし、
そもそも答えに辿り着かないこともあるからです。
みなさんも日常で多くの問題に直面し、
意思決定をすることがあると思いますが、
このように論理的に整理し、
場合によっては数値化したりする
「見える化アプローチ」で
案外解決できたりします。
投資に関していえば、
銘柄、売りと買いの量、
タイミングなどを
あらゆる前提条件の中で
決めなければなりません。
その時の状況
(＝制約条件あるいは前提条件)によって
判断は異なりますので、
条件をきっちり定義しながら
考えてみることは
投資判断力を上げるための
有効なトレーニングだと思います。
では、また次回。
奥村尚
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・ジャパンインベストメントスクール講師
・マーケット アナリスト
・マーケットの魔術師
20兆円もの運用資産をもつ米国大手ヘッジファンド株式投資部門スーパーバイザー、自身も日本でヘッジファンドを主宰。日本証券アナリスト協会会員。
1987年、都立大学大学院工学研究科修了（テーマは人工知能）。日興証券入社。投資工学研究所にて、数々の数理モデル開発に携わる。スタンフォード大学教授ウィリアム・F・シャープ博士（1990年ノーベル経済学賞）と投資モデル共同開発、東証株価のネット配信(世界初)なども手掛ける。
2000年 東証マザーズ上場第一号のインターネット総研で金融事業を統括。
2002年 イスラエル天才科学者とベンチャー企業設立、人工知能技術を商用化し空港に導入。
2004年以降は、金融業界とIoT業界の交点で活躍。最先端の人工知能とアナリストの相場適応力を融合させた投資モデルMRAを完成し、内外の機関投資家に提供する。この投資手法は、最低25%/年以上の収益を「MRAを使う誰にでも」もらたしている(一度も元本割れなし)。
2015年 個人投資家へMRA情報提供開始、さらに投資塾を通してお金の知識を広め、ゆたかな生活の創造に貢献している。
趣味は、オーディオの機械いじり。ワインやウィスキーをたしなむこと。スポーツも好きでスキー、スケートは自称特級(そんなものはない)、エアロビック競技を10年ほどやっている(NAC マスター男子シングル 9連覇中、2014-2016日本選手権千葉県代表)。ただし、「かなずち」であり、球技も苦手である。
