ケセラセラフィロソフィー

ギリ社会人してる不適合者のつぶやきです

心機一転

これまで「日経新聞を読まない証券社員の戯言」というタイトルにしてたけどそもそも証券社員じゃなくなったので改名。これまで通りの泡沫ブログとして頑張る所存です。

当初は金融のこと書こうかなとか思っていたはずなんですがそれも吹き飛び、何も書かないまま終わってしまいました。まあいいか。面白くないし。

タイトルは格差社会において勝ち組でも負け組でもないという自意識と負けはしないけど勝ちきれないマリノスを思い浮かべてつけました。いやほんとは勝ちたい。彼女欲しい。

とりあえずは今日から初出勤なので、日記のように書いていこうかなと。

毎日書けるくらいマメになってモテたい←

独り言

自分のやりたいことをやり切れているか?
最近そんな疑問が浮かぶ。確かに土日はサッカーとフットサル三昧の生活をしていてこれ以上ない生活だと思う。週末は。
やっぱりどうにかすべきは平日だなぁ。
もやもやしている。
来年度の仕事は(個人的には会社にとってとても基本的で重要だと思うけど)あんまり費用対効果の良くない開発案件しか残ってない。予算の関係もあってそもそもから開発できるかも分からないし、何より誰も重要性を理解していない。
そういう意味でも僕の仕事はもうない。

ここを出て行こうと思う。けどどこへ?
まだもやもやはここで止まってる。

マネーショート

先日、映画「マネーショート」を見てきました。アカデミー受賞作なんですが、日本ではあんまり受けないだろうな、という印象でした。

実際、金融商品知識がない、というだけでこの映画の面白さを味わうテンポが遅れてしまう。ちょうど通訳を介してジョークを聞くような、そんな空気が。。
 
ただ、思うのは「通訳が必要」も程度問題かなと。映画としては面白かったけど観れる人が絞られちゃうのは残念。
 
デフォルト率上昇のニュースが流れた直後の混乱するシーンはそれぞれのプレイヤーの内部事情が想像できると最高の心理サスペンスです。まさにライアーゲーム
 
どうしてリーマンショックは起こったのか事前に予習して楽しんでほしい作品でした。
 
でも日本語サブタイトルの「華麗なる」はただの釣りです。ショートふった4者のどこに華麗さがあったのか。
 
 
2017/6/15追記
この映画を見たときの感想のメモも貼っておく
自分、いいこと言ってんじゃん。でもほんとにやれてんの?というブーメランが痛い
 

何回shitfuckを聞いたかわからない

 

CDSMBSCDOがどんなものなのかというのが本編内で理解できないとぽかーんになる。

本編内で解説の時間がある珍しい映画だが、それでも日本人には伝わりにくいし、アメリカでも伝わるのか疑問。

 

実際に起こっていたこととしてサブプライムのデフォルト率が上がっているにも関わらずCDSのプライスがそのままというのはどんなライアーゲームかよと思ったよ。

あれは明らかに価格操作、隠蔽。百歩譲ってもプライシングモデルが想定してない状況になっていることを認めるべきだったろう。しかもそのあとCDSの価格じわじわ上がってたし。どんなライアーゲームだよ。

 

格付け機関はあてにならない。S&PがダメならMoody'sに行ってしまうだけ、というのもさもありなん。

 

事実を数値で、実物で検証すべき。それが不都合な真実だったとしても。

それは単純に人を信用するなと言っているのではなくて、その背後の理屈が正当なものかを確かめるべき、ということ。

残念ながらこれをちゃんとやる人は嫌われ者だ。

善意が人を地獄に落とすこともあるのだ。

 

familiarであることが必要だとすれば僕もあのファンドマネージャーのようになるだろう。そのときに運用益489%を叩き出せるかは分からないし、それが幸せなことかもわからない。

 

http://usami-noriya.blog.jp/archives/4728873.html

 

http://www.bustle.com/articles/136706-what-is-a-bespoke-tranche-opportunity-the-big-short-ends-with-a-big-warning

 

証券会社のシステム部門という、中の人でありながら直接の当事者ではないという立場は実はものすごくいいのではないか?仕事はクソだけど。

当事者たちを冷静に観察できる。

 
 

気になる週刊誌

普段雑誌なんて滅多に買わないんだけども、これは買ってしまった。

dw.diamond.ne.jp

センテンススプリングではないのでゴシップは登場しない。

 

自分は理工学系だったというのもあり、登場する方程式や問題が色々出てきて懐かしい。読者層柄だと思うが純粋数学の話は少なく、「課題解決に使える!」みたいなトーンで書かれているが、自分の研究分野をべた褒めしているみたいで非常にいい気分。

 

でも、これをわざわざダイヤモンドで特集するのもどうかなぁ、という気もしてる。

どれくらいこの特集を見て「そんなん当然でしょ」と思ってくれる人がいるのかな。

個人的にはそういう人と仕事したい。

データの読み解き方

http://laugh-raku.com/archives/20344
ちょっと前にライフネットの岩瀬さんの発言で炎上と聞いたけどやっぱただのメディアのねじ曲げでした。

それはそうと単純作業について。
岩瀬さんの言うことはものすごく同意。特にデータの整理とかは発見の宝庫。断片をつなぎ合わせたときに全体像と法則性が見えてくる。

僕なんかデータをひっくり返すだけで(大げさかもしれないけど)課題も解決策も見つけて自分で仕事作ってきたかな、ってぐらい。それだけで十分「代えのきかない人」になれる。

そのとき注意したいのが「データの読み解き方」だ。データ整理といったほうがいいかもしれない。データマイニングとかそんな高度なことではなくてなんだ当たり前じゃん、というくらい平凡なことだ。

1.関係するデータをなるべく一覧化するように並べて眺める。
項目ごとの単位とか基準も忘れず揃える。
2.結果を眺める。
その時にガチャガチャ項目をソートしてみるといい。
3.なんとなくの相関関係のある項目を選ぶ。
この時にはピボットテーブルを使えると関係が見えやすい
4.相関関係の把握
イメージした相関関係は見えてきたか?大雑把に見えてくればそれでよし。
相関から外れたデータは個別に外れた理由を調べればいい。特殊性やもう1つの相関の軸が出てくるかもしれない
5.因果関係を探る
ここまでで得られたものはあくまで「相関」関係だ。もし3の段階であてをつけたのがAとBの2軸ならばAとBには相関関係があるかもしれないが、
①Aの結果としてBなのか、
②その逆なのか、
③はたまた全く別の原因でパラレルに動いてるだけなのか
なんてところを調べていけばいい。
こうして得られたものが「法則」だ。

こんなことだけで「自分しか知らないこと」なんかいくらでも増えてくる。


ノブレス オブリージュの誤解

http://dutoit6.com/183

以前「ワナビーの何が悪いのか」という記事を書いたことがあるのだけど、それとつながる話がFBでいいねされてた。

(自分の記事がいいねされてた訳ではない)

こういうことを考える人ってやっぱいるんだなと思うと同時に、考え方が自分と似てるというのはそれはそれで「自分が何者でもない」ことを改めて突きつけてくるので痛い。

2015年振り返り(仕事編)

2015年は仕事面ではとても平坦だった。

1年半越しのプロジェクトのど真ん中だったので、他の案件に首をつっこむことがなかった。でもこれが果たして幸せかというと違う。

 

一年中一人でアリゾナの荒野をさまようような気分だった。

 

誰も問題となっている計算機能のどこがどう問題なのか説明できない。

当然のことながら解決策も出せない。

しょうがないから、その「変だ」という結果を報告してもらって情報を集め、

問題が発生するパターンを突き止めた。(これも複数パターンがあったけど)

 

そして、今度はどうすれば「正しい」結果になるのか、という「正解探し」について

日々悩み、どうにか答えを見つけられた。でも、自力でわかりそうになったところでBloombergのページに答えがあったりして、最初にこれ見てればよかったじゃないかと徒労感ばかりが募ったりしていた。

 

 そして答えが出たところで、やっと開発に移れるのだけれど、正直なところ、長期の案件を担当するのは好きじゃない。

長くても4〜6ヶ月ぐらい(工数6〜10人月、費用でいうと1000〜2000万円ぐらい)の案件のほうがいい。

 

理由は単純だ。だらけるから。当初の納期通りに収まりはしないし、前提の要件定義のハードルも上がる。2016年はこんな1年になりそう。