【結果】2022年株投資報告
さてさて、今年はどうだったかな～（絶望）
結果
・現物
・信用
・配当
87,788円
投資資金: 約6,000,000円
キャピタルゲイン: 204,951円
インカムゲイン: 87,788円
2022年 投資収益 +292,739円(+4.9%)
現損益: +40,720円
感想
昨年の投資報告にあるように、今年は魔境の相場だったのは間違いなく、
この結果は辛勝といったところだろう
今年一番の穴場だったアドバンテストは、
年初来安値でつかんだものわずか+60kほどで手放してしまう大ポカをやらかしたことで、
＋200kのチャンスを逃してしまったのが悔やまれる
損切の代表格は、
野村ナス(1545) -76,650円
API(3279) -63,288円
QDレーザ(6613) -47,260円
これだけで-180kくらいあるので、今年変な掴みしなきゃ年利+10%は堅かった気がするぞ。。。
ただ、そうは言ってもこの相場の読みにくさを考えたら、信用取引をしなかったのは大正解だったと思う
もし手を出していれば、これは損切ラッシュでマイナスゴール確実だっただろう
ポジションをあまりとらなかったことが幸いしてこの結果なのだ、だから利益も少ないのだ。。。
さて、
この相場感から来年を予測（願望）すると、うーん、、
まあじわじわ上がってくような感じなのかなあ
去年から今年にかけて企業が投資をしてきた、
これを回収するには消費が活発にならなきゃいけないわけだけど、
例えば大型の消費財代表の車は、電気にするのか水素にするのかで、国が決めあぐねている感じが強い
言ってしまえば、補助金だよ、これがどうなるかで消費の方向性が変わってくる
で、この決断がおそくなればなるほど、企業は首がしまってくる
投資対効果が薄く、金のまわりが遅くなる
ってなるかなーって考えると、大幅な利益は確保できず、
また今後に見込める算段も立たない感じで株価はもみ合い
来年、後半に何かしら決まるとしたら、そこで少しづつ持ち直すような
そんな雰囲気なのかな
【論文】WaveFit
論文読み感想、的な
浅い感想になると思う
一番に書きたいことは理解できてないところについて
まあこれは見る人がみれば「何言ってんだ」ってなるかもしれない
概要
DDPMベースのボコーダー(InferGrad)が敵対的生成学習(MelGAN)と共存できるという内容のもの
https://arxiv.org/abs/2210.01029
内容
DDPMは音声のノイズ除去による学習で、
入力"メルスペクトル"と"完全なホワイトノイズ"と"ノイズレベルt"から出力"音声"を取得するもの
以下が論文
https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
音声の場合、以下適当なスライドを参照
https://speakerdeck.com/yumakoizumi/kuo-san-que-lu-moderutoyin-sheng-bo-xing-sheng-cheng?slide=27
DDPMベースボコーダーが一番優れている点は、
ターゲットから任意のノイズレベルのノイズを加えた"音声t"から任意ノイズ量デノイズされた"音声t-1"を学習する際、
それに対応した"モデルDt"が介在するのではなく、モデルは１つしか存在しない点
対応する"モデルDt"は、ノイズレベルtの変換(positional-encoding)をし、モデルの計算内に埋め込みを行い内部でこれを表現する
同モデルにホワイトノイズを通し、tステップデノイズを複数回こなし最終的に完全な音声を目指す
実際の推論ではT=1000としても1000ステップ推論を行うのでなく、6回程度の推論でほぼ完全な音声になるため、推論時間を短縮できる
・wavegradhttps://arxiv.org/abs/2009.00713
InferGradは回数に的を絞って最適だと思われるノイズレベルパラメータについて議論されている
PriorGradとSpecGradは入力メルスペクトルをもとに初期の音声にアタリをつけて学習させるらしい(あんまり読んでない)
GANは画像生成で有名な敵対的生成学習で、
生成モデルと識別モデルの２つのモデルを同時に学習させる
GANベースのボコーダーが一番優れている点は、
感覚的な話になるが、識別有利のモデルが組める点じゃないか？
音声生成が画像生成に比べて最も難しいところは、
次元が１であるが、前後する情報がFTレベルで成り立たないといけないところだ
これが振幅(パワースペクトル)だけなら容易かっただろうが、問題は位相の方
そもそも、音声合成の分野で(振幅)メルスペクトルが使われているのは、虚数成分を持たず規則性があるからで、
かつ、ターゲット音声波形から計算することが容易く、
推論するのに格好の緩衝材料だったからだ
もちろんターゲット音声波形から位相スペクトルは簡単に計算できる、が、そこには規則性がない(実際にはわからない)
規則性があり、簡単に文字列などの情報からメルスペクトルだけでなく位相を推論できたのなら、そもそもボコーダーなど必要ない
逆FTを計算すればいい話だろう
話を戻して、
音声合成は生成側が圧倒的に不利な学習になるのは間違いなく、
識別側は、「どうやってもいい」ので真偽を判定することができるのが強み
(もちろん識別するのも難しいとは思う)
MelGANにいたっては、
音声波形を時間単位で生値に対して平均を計算し、それに対して識別を行っている
はっきり言って、生値に対して平均をとるなんて型破りにもほどがある
逆計算が成り立たない一方的な計算に意味などないと思う
それは本当にその点では意味はないのだろう、だが、識別の１点においては優秀なのだろう
さらに、生成モデルなど、なんのひねりもない
UpSampleとバイパス付きのConv1dを数回繰り返すだけ、こんなの、現代の買い物で「これで頼むわ」と金貨を渡すようなものだ
通用してくれ感が否めない
しかもこれでほぼできてしまうし、なんならCPUで推論できるほどに計算が軽い
本当にGANには驚かされることばかりだ
理解できていないところ
さて、本題
俺が理解できていないところは式(17), (18)のところ
損失関数にSTFTの差と識別モデル算出結果の差について計算するところは理解できる
けどこの書き方だと、ホワイトノイズから１つ目のデノイズ音声波形YT-1からターゲット音声波形であろうY0までが計算範囲じゃないか？
それってなんというか、そこ計算する必要ってある？って話
ホワイトノイズから１つ目のデノイズなんて全然音声として成り立ってないじゃん
それのSTFTなんてノイズだらけなんてもんじゃないじゃん
複数回の推論で完成させるって設計上で、それとターゲット音声波形のSTFTの差ってすごいあるじゃん
まだ、ターゲット音声波形にT-1レベルのノイズを足したXT-1とYT-1の差なら理解できる
ただこの式の通りだとT-1レベルデノイズがなかなか収束しないように思えるが？
それどころかTステップの計算、いるか？って感じがする
これは実際に論文内の図２にも書かれている通りで、
Wavefitは６回で完全音声を目指す推論の3回目で、振幅メルスペクトルのエラーが最も低く、ほぼ収束してることを主張している
そりゃそうだろうよ！
計算設計上で損失が１回目でほとんどを占めてるだろうから、こうなるのはむしろ想定内だよ！！
InferGradが3回目で収束しないのは、損失計算上どうやってもそうならないように設計してるからだよ！！！
まず比較対象として選ぶのがおかしくねえか！！！？
DDPMの損失計算の狙いって、どのノイズレベルにおいてもほぼ同じロスになるように、
つまり、すべてのノイズレベルにおいてロスの分散を低くして、t-1とtの間のロスの平均を下げることだろ
WaveGradに限って言えば、T＝1000なら1000回推論で完全な音声を目指すんだから、
1000回の間のロスそれぞれに偏りないようにそもそもがそうやって設計されてんじゃん
t=1の推論したって完全な音声にならないのは当然なんだよ、だってホワイトノイズから0.0000005(桁間違えてるかも)とかのデノイズしかされないんだもん
InferGradの損失は６回推論の果てにできた完全な音声であろうX^と実際のXのロスで、しかも、パワースペクトルと位相スペクトルの両方の差を計算する
おそらく、WaveGradにはなかった、位相スペクトルを損失計算に取り入れたのが有効だったのか、
MOSがだいぶ向上していることがわかる、これはかなり有益な情報だった
じゃあ、WaveFitは？
ターゲット音声とT-1デノイズから0までそれぞれの損失計算？？
T-1デノイズでターゲット音声目指すの？？？しかも、同時に逆伝播すんの？？？
じゃあ複数回推論する意味は。。。？T-1以降GANのそのほとんど効果失ってるのにわざわざ計算量(重み)増やすの？
ごめん、理解できん
重要事項として「出力信号 yt−1 が常に入力信号 yt よりも x0 に近いことです」とか主張してる割に、
「yTがyT-1よりもよりホワイトノイズに近いこと」は無視すんのか。。。？？？？ってのが理解できない
それとも、それを無視してDDPMと共存できてるって？こんなん海外の人みたら笑うんじゃないの
もし俺の考えが合ってるなら、わざわざ英文にして世界に公開するべきじゃなかったはずだよ
おわり
まあでも逆に考えれば、よ
GANの力があれば同モデルの１回推論でそこまで持って行けるってことだ
おそらく音声合成にGAN使うのは自然な判断だと思われり、収束させるの難しいかもしれんけど
これにロスの計算の仕方を若干変えるだけで、
とんでもクオリティの音声ができるんでねーの
【結果】今更だけど、2021年の株投資報告
ものすごく久々にブログを更新する
結果
・現物
・現物（NISA)
・信用
・配当
現物 29,400円
信用 9,670円
NISA 21,588円
投資資金 約5,000,000円
キャピタルゲイン: 564,475円
インカムゲイン: 60,988円
2021年 投資収益 +625,463円(+12.5%)
感想
まあ、うまく出来すぎたってのが所感で、
かつ、
出来たにしては、足りないような気がする
もっと稼げたと思う
…あとからならなんとでも言えるから、あんまりグダグダ言わないことにするケドさあ～
この年、一番反省しないといけないこと、というか
取引で失敗したなーって思ってるのが、エデュラボ(4427)
英検って資格（？）が収益の柱なので癒着がありそうで
長期的に安定なのかなーとか思って買ったが最後、-138,405円で損切をした
こいつだけで収益の数％持ってかれている
次点で、
星野リゾート(3287)-98,249円
野村HD(8604)-38,595円
JR東日本(9020)-38,113円
じゃあ何でプラスとったんだ？っていうと、
現物では、
投資法人みらい+121,747円
三井不動産ロジスティクスパーク投資法人(3471)+75,411円
ダイフク(6383)+61,379円
三井住友FG(8316)+60,036円
SHIFT(3697)+53,357円
…三井系強すぎるなっ
まあ、2021年はどの株でも軒並み右肩上がりだったから、
適当に買っても意外と収支はプラスになってたのかもしれない
おわり
2022年、今年、魔境の相場となっている
あれだな
去年はおそらく仕込みの年で、
今年は資金繰り的には反動を食らう場面になってると思われ
実がなるのは来年以降ってとこだろうな
2021年、対戦ありがとうございました
死とは何か考えたあれこれ
大切な家族の死を経験し、死とは何か、魂は何か、死後どうなるのか、とても気になった。
次の適当な前提を立てた。
【前提】
・精神と肉体は別
・精神＝魂
・魂は歳を取らない（三次元のものではない）
・魂は物理量ではない
→死とは、魂が肉体から解放されること。
話はそれるが、死にそうな人の体重を測り、死んだ後に再測定したら１グラムだったので、魂の重さは１グラムといった研究があったが、個人的には魂は三次元のものではないので物理量では語れないのではないかと思う。１グラムは体から水分やら空気やら抜けたからじゃないの？と思う。
→魂は何か？これは答えが出なかった。
ただ、魂なんかなくて脳の信号だっていうのは違うと思う。じゃあ、臓器移植した人間がドナーの人の記憶を引き継いでいたという話はどうなる？前世の記憶があるとかも。
→死後どうなるかは、やっぱりあの世っていうものがあるんだと思う。というか基本的にどの宗教でもあの世の存在は謳われているし、臨死体験とかでもやっぱり三途の川は共通してみていたり。何かしらはあるのかと。
→死んだら大切な人に会えるか？会えると信じてる。亡くなったもののことを覚えてる限り、その魂は自分の魂と繋がってると思うから。亡き者の魂は分魂って形で一部が自分の中に宿っていて、自分も死んで魂という状態になった時、生前に覚えていた大切な者の魂もようやく認識できるようになると思う。
→死の意味は、やはり何かしらの役目を終えたからと思う、その役目っていうのはこの世ではきっと理解できない理由なんだろう。道半ばの死であったとしてもそれによって何かを全うしたんだと思う。あるいは、誰かにその死を経験させるという役割があったのでは。
→輪廻転生はあるのかなと思う。仏教で言われてる
やつだけど、輪廻転生を繰り返し、レベルアップすることで魂として涅槃（全てが満ち足りて悲しみも何もない状態）状態になる。
ニキビやニキビ跡、肌荒れを治したい人におすすめ
まだ一か月経ってないけど、結構改善されている気がするので更新
肌荒れ
遺伝なのかなんなのかわからないが、
20を超えたあたりから肌荒れが酷くなった
これは10/31の右頬
見ての通りのあり様で、
画面中央より少し上の黒くなっているところがニキビ跡で凹んでいる
このころはだいぶましになった方で、
毎日コンビニのツナマヨおにぎりを食べていたときは、
ニキビがなくなることはなかった
ちゃんと朝は顔を洗って、
食生活は毎日玉ねぎを使った料理を自炊ようになり、
ここまでようやく改善したが、、
ニキビ跡治したい
芸能人をみて、一番に思うのはやっぱり肌のきれいさ
それがたゆまぬ努力の上にあるのだとわかるのは、
皮肉にもこういうことになってからなのが残酷だ
で、
まずニキビを改善するために皮膚科に行ったところ、
”過酸化ベンゾイル”なる化学物質が入ったクリームを処方された
10/31の上の写真はそれを使い始めてから、
ちょうど2週間くらいが経過したころ
ケミカルピーリングとかいう手法での改善らしく、
これはニキビに効くものであって、ニキビ跡には効かない
ニキビ跡改善を調べ、ダーマペンなるものを知った
これはいくつかの細い針を肌に刺して真皮を刺激し、
その回復をもって肌を正常なものにするという手法らしい
中には、本当かよって思うほどBAの画像があったりする
とりあえずこれをやってみることにした
楽天で購入したところ、
どうも詐欺られたらしく「チップが5個入り」の表記にもかかわらず、
2つしか入ってなかった
そのときは、まあ、使えるのでよしとした
医療の知識はないが、使用には注意して、
消毒用のエタノールと綿、それから医療用のゴム手袋を用意した
その日のダーマペンを使用した直後は、このように真っ赤になった
深さ1.5mm程度に設定したのだが、血はでなかった
どうも皮膚が固いのか強いらしい
針の先端に皮膚のカスがついていた
施術後は、[KAIIAGE] SP FACE MASKなるパックを使用
人生初めてのフェイスパックだった
ダウンタイムとして数日おいた11/5がこれ
ちょっと撮影ロケーションが違うため見え方が変わっているが、
なんとなく改善されているような、しないようなといった感想
目立たなくはなっていると思う
実はこのダーマペンを使用時、
こんなものを同時に使った
ダーマヒール
Dermaheal（ダーマヒール）HSR
Dermaheal HSR は、老化した乾燥肌を若返らせるための、肌を若返らせる、しわ防止、保湿のソリューションです。
1％（10mg / g）のヒアルロン酸が含まれています（他の利用可能なメソセラピー溶液の2倍の濃度）。
真皮の再水和とふっくらを介して提供する水中で自重の1000倍を結合します。
真皮コラーゲンの強力で自然に発生するリビルダーである組換えヒト成長因子が含まれています。
こういった謳い文句の商品で一般に販売されているようだ
使い方を調べたところ、
日本のサイトではこのダーマペン施術のあとに塗るようだったが、
海外では皮下注射(?),皮内注射(?)による施術が一般的（？）なようだった
ダーマヒールは高価なもので、通販で買っても1万円はくだらない
瓶は10個入っているので1本1000円以上だ
偽物に注意なんていうタイトルで出品している人もいる
とりあえず、これをアマゾンで購入し手に入れていた
ダーマヒールのおかげか、跡は目立たないようだったが、
調べた限りで自分の目を信じるのであれば、
やはり、皮下注射をするべきだと思った
思ったので、
ダーマヒールをセルフ注射する
学生時代、家庭科が得意だった
それは手先がそれなりに器用で、
裁縫なんかをするのが好きだったこともある
お隣の国、中国から注射器を仕入れた
というかアマゾンで買ったら中国からの発送だった
100本入り25Gという針径の注射器だ
下記URLによると外径0.51mmで動画にあるよりも少し太いのかもしれない
https://www.sus-yamatoku.co.jp/pdf/P082.pdf
注射の知識なんて当然ないので、適当なサイトで付け焼刃の知識をつけた
chikun.jp
おそらくだが、
深すぎない皮膚裏に注入できればいいものだと判断し決行した
クレータになっている部分や気になるところを重点的に、
数か所ダーマヒールを注射した
特に、クレーターがなくなるまで皮下に注入して穴を持ち上げ肌を平らにすることを意識した
11/7の様子
はっきり言って、
めっちゃ難しいし、結構痛かった
風呂場にある鏡で立ってやるのはあまりよくないかもしれない
病院でやってもらうときは、
プロがやっているという安心感が働いて痛覚が鈍っているからだと思う
対して、これは明確な自傷行為で、安心できる要素がない分痛く感じるんじゃないか
動画の人は全く動じてなかったから、痛くないものと思っていた
顔に注射をうつ前に怖かったので腕に試したのだが、
よく漫画とかで見るような「薬物やりました」みたいな赤黒い跡ができた
え、これ顔にやって大丈夫な奴だよな！？ってなったけど、問題なかったらしい
あと、注射をうつときのコツというか、
刺す場所の精度を保つために初めは両手で注射器を持ってやっていたが、どうも片手でやるのがいいようだ
空いている方の手で皮膚を引っ張るように押さえてやると針が入りやすいことがわかった
注射はダウンタイムを気にして週1ですることにした
また、注射をするのでダーマペンはお蔵入りとなった
11/13注射をしたあとが少しのこっている
そして今日11/20
どうだろうか
ほぼほぼなくなったような気がするし、
心なしか肌がきれいな気がする
…相変わらず黒ずみはあるけど、、
これはどうやってとるんだろう
おわり
ダーマヒールを持っているのなら、皮下注射がいいのだと思う
ダーマペンは2回ほど使用しただけだが、注射の方がはるかに効果を実感している
ただ、自分でやるのは怖いって人は、
やっぱり然るところで施術を受けるのがいいのだと思う
【レビュー】ヤリス ハイブリッドに乗ってきた
タイムズカーシェアにヤリスのハイブリッドがあったので乗ってみた
ヤリス、いいじゃないか
乗ったのはたぶんこれ
所感は「まあ、普通にいいじゃん」って具合
比較でいうと、アクアよりも重さがある感じがする（？）
アクアは密閉感が弱く、ヤリスはその軽い感じがない
度合いは、"スイフト ＜ アクア ＜ ヤリス"の順
ただ、Mazda3よりは密閉感は弱い
走行性能は、安定感があって個人的には好感
グッと踏み込むとかは、カーシェアでは減点対象なのでしなかったが、
市街地～郊外を走行するのには十分だった
あんまり踏み込まなくても40キロはサクッとでるし、
速度メーターの横にあるECOとか書いてあるやつのおかげで
自分がエコな運転ができているかどうかも分かる
で、
驚いたのが燃費
今回は25キロほど走ったのだが、
燃料メーターがピクリとも動いてなかった
燃料タンクは36L、カタログ燃費は35km/Lだそう
そうか、、、ちょっと走る程度では1Lも使ってないのか、、、
いや、ちょっとどころじゃなく、割と走ったなーってイメージだったんだけど、、、
ヤリススゲー
実家のセレナ、実燃費9km/Lだぞ？
しかもヤリスハイブリッドなんて新車200万きるんだぞ？
…安くないか？
軽の新車でも150万はするし、新古車ならヤリスも150万くらいになりそう
大衆車で、移動手段としてしか車を使わないんだったら、十分すぎる性能
駐車場代がかからないとこに住んでいたら買ってたと思う
難点
2時間ほど借りてみた中で、う～ん、と思う点がひとつ
ドアのでっばりが気になった
ちょうど丸で示したあたり、スピーカーがあるところが、
降りる際に足がちょうどあたるように出っ張っている
乗るときには気にならないものの、降りる際は必ずあたる
俺の足が悪いのか、設計が悪いのか
参考
www.youtube.com
carwowで詳細レビューがある
今回乗ったのとはグレードが違うが、言いたいことはだいたいあってる
参考までに
負けを目指す試合などない
俺は勘違いをしていたらしい話
友人卓はあくまで"お遊戯"らしい
とある集まりの、とあるイベントにて麻雀をすることとなったのがことの始まり
イベントの概要としては、カンとか鳴きまくるも良し！みたいな感じ
みんなで楽しくやりましょうねーと言った誘い文句だった
それなりの人が集まるため、卓を囲む参加者と観戦者でVCの部屋を分け、観戦者は配信を通して観る
集まる人は本当に初心者の人からそれなりにやってる人までさまざま
自分は卓を囲む中ではそれなりと言ったところ
始まった友人戦
カンを狙う人や役満を狙う人、雑談をしながら進行していく
トップでリーチを張ったそのときだった
「この牌？」
当たり牌を探りながら出し始める人がいた
は？
この辺で興が冷めた
その後も、その人はインパチを喰らうと自棄になったようにわざと箱にした
負けにいくゲームなどない
これは完全に持論だが、
ゲームはそこに参加するみんなが少なくとも勝ちを目指すから面白いのだと思っている
あそこでこうしていれば、とか、
俺もそういうふうにプレイしたい、とか
そういった理想を求めて、
負けたときに悔しいと思えるプレイをするのが、
あらゆるゲームの醍醐味だ、と
何故、進んで負けることをする？
しかも、この麻雀に至っては観戦者がいるんだぞ？
観てる側がそれで面白いと思うのか？
負けた時にヘラヘラしてるのは、まあまだ分かる
恥ずかしい気持ちを誤魔化したいとか、そんな感じだろう
けど、プレイから負けを目指すのは、
もはや荒らしに近い行為だ
俺の持論では、あり得ない
許し難い心構えだ
人は選べる
コミュニティに入っているとき、困るのがそういったことを楽しむ人が少なくはないというところ
ピシャリと、俺が言ったことで場まで冷ますことはない
俺は真面目すぎるんだろう
たかが麻雀、たかが友人戦だ
楽しければいいと言うのは俺だって同意できるところ
違うのは、俺には悪質に見えるそれを楽しいと思える感性を持っているかどうかだけだ
つまり、
俺にできることは、
勝ちたいと思ってやってる人がいる、
そういう人を大切にするべきなんだろう
おわり
次も、イベントには参加するつもり
ただそのときはこう言うのだ
「〇〇さんがやらないなら入りますよ」
楽しくないことがわかってるなら、
事前に回避するに限る
親マンが確定している状況でツッパることはない
そういう話だ
