「購入者が学習する製品は再現性が低い」と言われたので、整理します

購入者側で学習するタイプの製品について、「人によって結果が変わるから再現性が低い」という批判があります。うちの『GENSEN-AI』はまさに購入者が学習する製品なので、正面から答えます。この批判は「再現性」という言葉を1つの意味でしか使っていません。意味は2つあります。

意味1：結果の再現性。全購入者の成績が揃うか。固定ロジックの製品は全員が同じ計算を動かすので、これは高い。認めます。ただし固定ロジックが再現するのは「作られた時点の相場に対する挙動」です。以前の記事で書いたとおり相場は必ず変わり、変わった後は全員の成績が揃って劣化します。劣化まで含めて全員一緒であることを「再現性が高い」と呼んでいるのが意味1です。そして劣化した時、固定ロジックの購入者にできることは、出品者のアップデートを待つか、買い直すかの二択です。

意味2：手順の再現性。同じ手順で同じものが作れるか。うちはこちらで設計しています。学習→ふるい落とし→配置の3工程は全購入者で共通・固定で、変わるのは入力データ、つまりあなたのブローカーのローソク足だけです。同じデータで同じ手順を踏めば、同じ結果になります。

では購入者ごとに生き残るAIが変わるのは欠点なのか。以前の記事で書いたとおり、むしろ逆です。あなたのスプレッドとレートで検証して生き残ったAIは、他人の環境で選ばれたAIより、あなたの口座に対して正確です。「全員同じ」と「自分に合っている」は両立しません。うちは後者を取りました。前者が欲しい人は固定ロジックを買えばいい。ただしその場合、相場が変わった日から全員一緒に待つことになります。