津田式「統計手法」

ブラッド・ピットと統計の密な関係

あなたは「セイバー・メトリクス」という言葉を聞いたことがあるでしょうか?

映画「マネー・ボール」の題材にされたので、ご存知の方も多いかも知れません。(ブラピ主演の映画です。)

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「セイバー・メトリクス」というのは「野球理論」のひとつなのですが、「野球のデータ」を「統計学」から客観的に分析し、選手の評価や戦略を考える…という分析手法です。

言葉だけではわかりにくいかも知れませんが、その実、大変な威力を持っています。

事実、オークランド・アスレチックスというメジャー球団が、1998年から行った球団改革で「セイバー・メトリクス」をフル活用しました。

その結果、それまでは予算も限られた「貧乏＋弱小球団」であったチームが、「セイバー・メトリクス」ひいては「統計学」をうまく活用し、大リーグでプレーオフで優勝争いに絡むまでに至りました。

この改革を行ったのが、アスレチックスのGMである「ビリー・ビーン」。(映画では、ブラピが扮しました。)

彼が1997年10月にGMに就任してから、2007年度シーズン終了時点までの10年間に積み上げた公式戦での勝利数は、ヤンキースとレッドソックスに次ぐアメリカン・リーグ3位の901試合で、この間、彼はチームをプレーオフに5回導いています。

しかも、この時の選手の年俸は非常に低かったにも関わらず。(ここが大きなポイントです。)

象徴的なのが2002年。

その年、アメリカンリーグ「東地区」で地区優勝したのが、ニューヨーク・ヤンキースで、103勝58敗という成績。

同じく、アメリカンリーグ「西地区」で地区優勝したのが、オークランド・アスレチックスで、103勝59敗という成績。

双方ともに驚異の勝率を叩き出して地区優勝したのですが、当時の選手の「年俸総額」は、

ヤンキースが「1億2000万ドル」でアスレチックスが「4000万ドル」。

実に、アスレチックスは、ヤンキースの「1／3」の年俸で同成績をあげた訳です。

…なんという費用対効果。

「ビリー・ビーン」がGMに就任した際、アスレチックスは弱小だった上に予算が限られていました。

したがって彼は、低い年俸でも優れた成績を残す可能性がある選手を獲得しなくてはならなかった訳です。

そこで彼が利用したのが、統計学を最大限に活用する、「セイバー・メトリクス」でした。

これにより、過去の野球に関する膨大なデータ分析から、「得点期待値」という値を設定して、これを上げるための要素を持つ選手を良い選手としました。

では、彼が具体的に何を行ったか?なのですが、わかりやすいところで言うと、

• 打率よりも、四死球も含めた出塁する率である「出塁率」
• ボールを見極め、四球を選び、出塁率を上げる「選球眼」

といったこれまで比較的重視されてこなかった要素を軸に、選手を起用したのです。

彼が重視した要素は、これまでの大リークではあまり重視されなかった要素ですので、結果、年俸は低く抑えられました。

逆に、大リーグ（日本でも同様）で重要視されている、「打点」「得点圏打率」「バント」「盗塁」といった項目を、彼は重視しませんでした。

その理由は、その場の状況に左右される要素だという理由であったり、「アウトカウント」が出る、あるいは出やすい要素であるため、「得点期待値」が下がるからという理由でした。

こうして「ビリー・ビーン」は、無駄な要素を極力省き、低予算でチームを強くすることを、「セイバー・メトリクス」を利用して実現した訳です。

近年、アスレチックス以外の球団も、「セイバー・メトリクス」を採用する球団も増え、相対的にアスレチックスの成績も低迷した時期もありますが、いずれにせよ、「ビリー・ビーン」が目指した球団作りは、「セイバー・メトリクス」で実現されたと言えます。

このように統計学というのは、「蓄積されたデータがあれば強力な力を発揮する」ということがおわかりいただけたと思います。

スポーツの世界でも、勝負の世界でも、商売の世界でも、投資の世界でも。

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実は、国内外の様々な企業が「統計」を取り入れています。

「Microsoft」は、自社の採用活動に、統計の力を持った人間の採用を強く推進していますし、

「Google」のチーフエコノミストのハル博士は、これからの10年、統計業が最も魅力的な職業だと言っています。

「Amazon」でよく見るおすすめ商品を表示する仕組み…「レコメンド」にも統計が大きく関わっています。

「IBM」も、統計に関係する仕事に従事させるため、4000人に及ぶ人員の募集に踏み切りました。

古くは「ジョン・スノウ」という疫学の父と呼ばれる医師が、イギリスでコレラが発生した際、統計を利用した手法で画期的な解決策を提案しました。

挙げればキリがありませんが、蓄積されたデータがあれば、統計学は大きな力を発揮してくれるという訳です。

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統計について盛り上がったところで、少しだけ、津田式「統計手法」に触れてみます。

例えば、コインをポンと上に投げて、表と裏が出る確率を数えてみたとしましょう。

投げる回数が10回程度であれば、表と裏の確率が5回ずつになる可能性はさほど高くありませんが、100回、1000回、10000回と母数が増えれば増えるほど、双方の確率は50%に近づいてきます。

あなたもご存じの「大数の法則」です。

しかし、これがそのまま為替に当てはまってしまっては、全ての時間の確率が50%に近づいてしまいます。

そうなってしまった日には、取引をすればするほど勝率は50%に近づいてしまうので、取引をする意味がありません。

しかし、津田式「統計手法」で相手をするのは「為替」です。

為替だからこそ「かたより」が発生するのです。

この「かたより」に着目し、「セイバー・メトリクス」というところの「得点期待値」…これと同様に為替における「期待値」の高い部分を、徹底的に攻めることで、驚くべき結果が出る。

これが、津田式「統計手法」な訳です。

これまでのあなたの人生において、月利100%をゆうに超えてしまうトレード手法など、存在しましたか?

しかも、月利「100%」の翌月が、月利「-100%」なんてよくある話ですが、 そうとは決してならず、仮に「1ヶ月間、全敗」してしまったとしても十分に耐えられるという「リスクも徹底」されている。

…こんな手法ありましたか?

すべては「統計」です。

「統計」を最大限に活用し、上手に料理したのが、津田式「統計手法」なのです。

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津田式「統計手法」 津田良平 無料オファー 特別報酬.comアフィリエイトセンター ｜ 2014/08/24