Python初心者の素朴な疑問：なぜ粒子の動きは予測できて、株価は難しいのか

Pythonといえば、機械学習とデータ分析。データ分析といえば、まずやってみたくなるのが株価の予測です。しかし、本当に株価の予測は可能のなのか？
GPT4oとClaude3.5 sonetに聞いてみました。

ユーザー:
株価の変動と、液体に浮遊している粒子の速度の挙動は、変数が違うだけで同じ数式で記述できる。
この仮説は妥当ですか？

GPT4oの回答

株価の変動と液体中の粒子の運動は、どちらもランダムな動きを確率的に記述する点で類似しています。両者は、ウィーナー過程などを使った同じ数式で表されます。例えば、株価のモデルには幾何ブラウン運動が使われ、粒子の運動にはブラウン運動が使われます。どちらも、平均的な動き（ドリフト）とランダムな変動（拡散）を組み合わせた形で、時間の経過とともにランダムに変化する様子を表しています。

興味があれば、シミュレーションコードの作成もできますので、教えてください。

Claude3.5 sonetの回答

1. 基本的な類似性：
   粒子運動と株価変動は、どちらも確率的プロセスとしてモデル化できます。

2. 予測可能性の違い：

   • 粒子運動：物理法則に基づき、より予測可能。

   • 株価：複雑な要因が絡み、完全な予測は困難。

3. 統計的アプローチ：
   両者とも、個別の動きよりも統計的な振る舞いの予測が可能。

4. モデルの限界：
   粒子運動のモデルは株価予測に直接適用できないが、一部の分析に有用。

5. 実用性：

   • 粒子運動：科学実験で高精度の予測が可能。

   • 株価：完全な予測は不可能だが、リスク管理などに活用。

結論：粒子運動の予測手法は株価分析に 知見を提供しますが、株価の完全な予測は不可能です。ただし、これらの手法は金融リスク管理や投資戦略の改善に貢献しています。

感想

予測可能だしコードも書けるぜ！という自信満々の頼もしいGPT4o。
あくまで慎重なClaude3.5。
それぞれのAIの特徴が出ました。

(実際にはもっと長い会話になりました。記事用に内容を要約してもらってます)