こんにちは、nonoです。
私は、業務の中で複数のジャンルの仕事をしています。一つはネットワーク管理やサーバ管理）、技術計算機の管理、サービスデスク対応などのITサービスです。そして、もう一つの顔として、汎用工学シミュレーションソフトウェアを使って物理化学現象のシミュレーションを行っています。
特に、電気化学シミュレーションが専門です。ジョン・ニューマンという有名な研究者が構築した数理モデルを用いて、例えば二次電池、腐食やメッキ、金属成長などを３次元モデルで解析しています。
こういうシミュレーションというのは、実現象を再現するのはなかなか難しいのです。特に現象が複雑に成るほど、自然界に含まれる道のパラメータが増えてくるため、すべてをモデル化するのはとっても難しいのです。
しかし、条件を限定することによって、非常に精度よく実現象を予測する数理モデルもあります。数理モデルの設定や計算に使うアルゴリズム、そして計算機のスペックなども重要な要素になってきます。
シミュレーションで実現象、例えば実験データを精度よく再現できた時はとても嬉しいものです。そして、シミュレーションの本当の目的は、ここから始まります。
条件を限定した実験データを再現した数理モデルと物性データを用いて、モデルを拡張します。つまり、実験はできないような複雑な形状にしたり、サイズを変えたり、条件をいろいろ変えて、性能が良くなる最適解をシミュレーションによって探求していくのです。
実際に、このシミュレーションにて得られた結果が良いものであれば、製品開発で生かされることになります。シミュレーションで最適解を提供することによって、より良い製品が開発されたら嬉しいものです。
私は、実際に製品化に反映されたところまでは、まだ見たことはないのですが、実際に客先殿では製品開発の設計の参考にされていると伺っています。
前置きが長くなってしまいましたね。
私が言いたかったことは、つまり数値シミュレーションというのが大好きな仕事の一つです。数値シミュレーションにて実現象を再現し、最適解を見つけることができたら達成感もあります。
そこで、経済についても、経済変化を予測する数理モデルというものがあるということを最近知りました。業界では一般的で非常に有名なモデルとのことですが、「ファクターモデル」というものがあるとのことです。
数値解析で市場変化や株式の将来をどのくらいの精度で予測可能なのかにとても興味あります。数値シミュレーションの経験上、数理モデルがいかに優れていて、プログラミングが完璧でも、現象を予測するにはパラメータが重要な要素になります。
パラメータをどのように決めるのか、これは株式市場の前提条件をどのように仮定するのかによって結果が全く変わってくるものなのです。
結果としては、市場予測のモデルの精度を高めるためには、数理モデルだけでなく、地道に経済の勉強、例えばファンダメンタル分析（企業四季報、財務分析）やテクニカル分析の考え方の勉強が必須になるのだと思います。
経済の勉強はもちろんするとして、市場の数理モデルを自分のプログラムで予測してみというのを、プログラミングの勉強の目標にしたいと思います。
いままで、プログラミングを何のためにするのか明確な目標がないことが挫折の原因の一つでした。市場の数値シミュレーションは、自分の興味（お金・投資と数学）がぴったり結び付いたよい目標だと思っています。
プログラミングの技術をつけることと、いずれは自分の投資にも生かせるよな数理モデル、プログラムの構築を目標に頑張ってみます。
どうもありがとう。
