ChatGPTさまに、ベクトル（内積）が株価予測に役立つ根拠を教えていただきました。
Q:ベクトル（内積）が株価予測に役立つ根拠を教えてください。
A：ベクトル（内積）は株価予測に役立つ場合があります。以下にその根拠を示します。
１： 類似度の算出：株価の変動には、多くの要因が関与しています。財務諸表、業界トレンド、市場の状況など、様々な要因が考慮される必要があります。ベクトル（内積）は、これらの要因を数値化するために使用できます。株式価格の動きを表すベクトルを生成し、財務諸表などの情報を表すベクトルと内積を取ることで、それらの間の類似度を算出することができます。これにより、株価の変化がどの要因に影響を受けるかを特定し、その情報を株価予測に役立てることができます。
２： 動向の把握：ベクトル（内積）は、過去のデータから株価の動向を予測するのに役立ちます。ベクトルを用いることで、過去のデータを数値化し、現在の状況と比較することができます。これにより、過去のトレンドが現在も続くかどうかを判断することができます。また、過去のデータを用いた予測は、より精度の高い予測を可能にすることがあります。
ポートフォリオの最適化：ベクトル（内積）は、株式ポートフォリオの最適化にも役立ちます。投資家は、複数の株式を所有していることがありますが、それらの株式がどのように相関しているかを知ることは重要です。ベクトルを用いることで、株式間の相関を数値化することができます。これにより、ポートフォリオ内の株式を選択するときに、相関性を考慮した最適なポートフォリオを構築することができます。
以上のように、ベクトル（内積）は株価予測に役立つことがあります。ただし、株価の予測は複雑な問題であり、多くの要因が関与するため、単独での使用に限界があることに注意する必要があります。
