値動き予測とは、ひたすら、板回転読みを根拠に押し目・戻りを当てに行く作業であることは、これまで述べた通りである。 そして、それらは、視覚的に、すべり(バイイングクライマックス、セリングクライマックス)として認識されることも述べた。 すべりとは、結局、買い出来高が売り出来高を上回り、値を上げる現象。 あるいは、逆に買い出来高が売り出来高を下回り、値を下げる現象である。 これらをAIにディープラーニングさせるなら、三つの変数、時間、売り出来高、買い出来高を用意した三次元グラフを学習させることになる。 どのようなグラフを描くかは、実験するまでもなく、空間に浮かんだランダムな点の集合体。 そこには、何の規則性もない。 言うまでもないが、時間軸がシャッフル役であり、時間の流れが無限である限り、両者出来高のバランスも無限に変化する。 それなら、すべりから得られる結果の方、すなわちローソクと指標の変化をAIにディープラーニングさせれば良いという発想に落ち着く。 そして、またまた過去分析では未来の値動きを予測することはできないことを悟る。 しかし、AIディープラーニングするターゲットの指標を入れ替える、あるいは組み合わせるなら、無限数の「最先端のAIディープラーニング技術を駆使した、EA・EAやシストレ」が誕生する。 ところが、どこまで行っても、その分析対象は過去であり、長期安定する結果を残すことはない。 一方、右脳の分析対象は、常に今に繋がる未来であり、長期安定する結果を残すことができる。 後者については、現在、本戦略「板読みデイトレ225」で証明中である。