AIができるのは、次のとおりである。

①自然な文章を生成する。（大規模言語

モデル　トランスフォーマー）

②データを分類・回帰する。

③画像を生成する。

④歩いたり自動運転をする。

⑤データの関性を発見する。

⑥精密な画像を生成する。

ビックデータの登場により、学習の制度が高められるようになったのである。

AIの進化は指数関数的で人間の予測を上回る。

②以下の箇条書きのメモを正確に文章に変換してください。

③次の文章を１００字以内で要約してください。

④以下サイトに記載されている内容を１００字以内で要約してく

　ださい。

⑤以下のURLの英文記事を日本語翻訳し１００字以内で要約してく

　ださい。

AIがデータによる学習を繰り返して、パターンやルールを学ぶ仕組みである。一定のパターンやルールを「モデル」と呼んでいる。

機械学習には

①AIに問題と解答を与える「教師あり学習」

②AIに問題だけを教える「教師なし学習」

③目標だけを教える「強化学習」がある。

機械学習で注目されているのがディープラーニングである。

これから、重要になるのは、他者を思いやる気持ちや社会性を持つことであったり、人間しかできないゼロから何かを生み出すクリエィテビィブな力なのである。

AIは「強いAI」と「弱いAI」がある。

「強いAI」とは「意識を持っていると感じぜざる得ないような「自立型AI」である。

「弱いAI」とは人間がプログラムした能力しか発揮できないAIであある。chatgptのような生成AIは弱いAIに分類される。強いAIとは鉄腕アトムのような自立性があるAIであるが実現に至っていない。

我々人類はまだAIの入り口に立ったままである。

オプションは有望な金融取引であるが、具体的にどのくらい損得が発生するかは、原資産の値動き次第である。プットオプションは、原資産が行使価格を上回ると価値が出始める。オプションは金融市場版保険商品のようなものである。

オプションには

①欧州型（満期日のみオプションが行使される。）

②アメリカ型がある。（途中でも行使できる。）

がある。

株価が下落するような場合は、プットオプションを購入しておけばよい。

また、オプションは、レバレッジを効かせた投資の手段にもなる。例えば、株価が１００円の銘柄に対してコールオプションが

１円で売られていれば、１００円の元手でコールオプションを１００枚買うことができる。株価が大きく上昇すれば、投資額の

何倍ものリターンを得ることができる。

オプションは、リスクヘッジの手段として優秀である。

次に株式であるが、問題は株式には満期がないということである。

デリバティブは、株や債券から派生して生まれた金融商品である。ビジネスにとって重要なのが「先物取引」である。デリバティブの公正価値求めるときも「無裁定条件」が大前提となる。

先物取引とは将来の特定の日時に、あらかじめ決めておいた価格で資産を売却するということを約束する契約のことである。

将来の価格変動リスクに備えるのが先物取引である。先物取引はバラェテイに富んでいる。

先物取引の２大目的は「リスクヘッジ」とスペキュレーション（投機）である。

先物取引であれば１００万円分の現物に投資する場合は実際に必要なのは１００万円であるが、先物であれば１０００万円分の取引ができる。これが、いわゆるレバレッジである。

つまり、「平均的な見込み（期待値）」をどう評価するのかが重要になる。将来のキャッシュフローを求め、それを、割引率で割り引くという形が採用される。

ところが、キャッシュフローが確定的でない場合は、「期待値」に差し替えればよいということにはならない。投資家は、儲かるかもしれないし損するかもしれないというリスクのある状況自体を嫌いなのである。つまり、リスクを債券の公正価格に反映しなければならないのである。

キャッシュフローが確定的でない場合対応であるが

①将来のキャッシュフローの期待値を用いる。

②割引率にリスクプレミアムを上乗せする。

リスクプレミアムは投資家の投資実務に直結している。要するに投資家は将来キャッシュフロー不確定な資産に投資するなら、投資家は無リスク金利よりも高い収益率を求める。つまり、期待収益率基づいて投資を判断する。