# ai

根本原理から考える：なぜ #AI Trading は価格上昇・下落を予測すべきでないのか
一、まずAIを解剖：大規模モデルは一体何をしているのか？
多くの人は大規模モデルを「思考するブラックボックス」とみなしているが、その計算の本質から見ると、やっていることはたった一つ：
高次元ベクトル空間での類似度計算。
すべての入力（#token 、画像、時系列）はベクトルにマッピングされる；
すべての「理解」「推論」は本質的に ベクトルの内積 + 非線形変換。
Transformerの核心は「知能」ではなく：
入力をベクトルに圧縮
ベクトル間の類似度を計算
類似度に基づいて情報を集約
確率分布を出力
これが意味する重要な事実：
LLMの能力はパターン認識であって、予測ではない。
言語のシナリオでは、パターンは十分に安定しているため、「予測のように見える」；
しかし金融市場では、この点が根本的に崩れる。
二、「AIを使った価格上昇・下落予測」がほぼ確実に失敗する理由
金融市場と言語には三つの根本的な違いがある。
1️⃣ 信号対雑音比が極めて低い
自然言語には強い統計的規則性がある；
市場の短期価格は ≈ ランダムウォーク、上昇・下落はほぼ50:50。
モデルが学習するのはしばしば：
平均回帰
ノイズの平滑化
であり、あなたが本当に関心のある極端な変動やリスクイベントではない。
2️⃣ 非定常性