WARCRAFT 3 The Frozen Throne 拡張版 英語版(日本語マニュアル付き)
このゲームに必要なのは、長時間の単純作業を経て手に入れたレアアイテムでも、コツコツ貯めた経験値でもありません。
このゲームに必要なのはプレイヤーの腕。卓越した技術だけです。
その点ではゲーセンの格闘ゲームに近いものがあると言えるでしょう。
しかしあなたが操作するのは一人のキャラクターではありません。
それは軍隊なのです。
この手のＲＴＳにありがちなトロさを廃した、スピーディなゲーム展開はアクション性を重視した作りになっています。
それはこのFrozen Throneになってからも変わりません。
韓国では賞金付きの大会が頻繁に開催され、有名プレイヤーはスポンサー契約の元、ＣＭ出演などもしています。
世界中を熱狂の渦に巻き込んだこのゲームを、ぜひあなたもプレイしてみてください。
となりのバフェットがやっている凄い投資
山崎元氏があるネット証券のコラムにて、本書を薦めておられたので、購入しました。
結論的には、本書は「この人は、こんな変わった投資戦略で、こんなに儲けた」という週刊誌的内容を越えていないと感じました。各投資家の、実際の売買記録やポジションの取り方、ポートフォリオ、戦略変更のタイミングなどの情報が不足しています。また彼らの戦略に関する記述も抽象的すぎると思いました。
短期トレーディングがほぼゼロサムとすると、大多数の負け組の裏側には、大もうけする勝ち組がいるのはつきもの。なかにはＦＸで数億儲け脱税でご用となった主婦もいます。勝ち組の戦略が良かったのか、市場に住む偶然の女神のせいなのか弁別するのは実に困難です。かのバフェットすら偶然の女神が生み出したヒーローかもしれないのです。
例えば、本書では、オプションではロング（買い）の投資家が儲かっていないことから、オプションのショートを投資に組み込んだクレブス氏の方法が紹介されていますが、これって、ボラティリティの変動予測、投資期間、保証金の管理法などを抜きにしては語れないはずでは？
クレブス氏をまてね、ネイキッドのプット売りを今してみたら、ギリシャ国債と同伴して昇天するでしょう。また、その確率は、資金ショートの確率などに依存するはず。
クレブス氏の成功と失敗を分けたのは、彼が語る「戦略」なるものではなく、実際の投資行動にあるはずですが、その「キモ」の部分を推測・検証する情報が本書にはほとんどないのです。
誤訳と思われる部分も散見されました。
金鉱まで残り3フィート
■成功するか失敗するかは、求める結果にたどりつくまでに
何度ノーを食らう覚悟があるかどうかで決まる。
受けたダメージなんか感じないし、覚えてもいないし、
感じるのは、勝ったってことだけさ。
■断られてもめげなかった回数が多ければ多いほど、
ますますタフになり、有能になり、
いつの日か結果が出る。
挫折を重ねれば、成功という報いがある。
■決してあきらめるな！
「最大の成果をあげるのは、一番苦しいときである」
いま苦しい ＝ 最大の成果をあげる「大切な何か」をためている
あきらめこそが、失敗の最大の原因です。
松尾さんの本にもありましたが
「批判される人のほうが、批判する人よりも能力がある」のです。
今に見ていろ！相手が間違いであることを証明してやる！
と、批判を見返す力に変えることで、情熱的になり、
成功しやすくなります。
相手の態度をひとつの挑戦と受け止めると有効です。
■できると信じればできる
自分の運命を支配しているのは、自分自身です。
自分の考えと心構えは自分でコントロールできます。
外的要因はほとんど関係がありません。
だから、他人のせいにする他責は気晴らしにはなりますが、
全く意味がありません。
周りからの無責任な批判が多いでしょう。
それは挑戦しているからです。
批判がない ＝ うまくやれていない
大成功を収めるまでには、必ず一時的な敗北を経験するものです。
私は大成功を収めたとは言いませんが、
一時的な敗北を期した（ある面では勝利しましたが）経験は、
今の成功につながっています。
今言えることは、
「挫折しても落ち込むな。今持っているものに目を向け、
自分を支えてくれる人を大事にせよ」
です。
■自分が受けるダメージばかり気にするな。
今に集中し、殴り返すことだけを考えよ。
なぜこうなってしまったかというよりも、
次どうしたらうまくいくかを考えるほうが人生にとって
プラスです。
自分の目標にたどりつくまでに、
何度ノーを食らう覚悟があるかで、結果が決まります。
断られてもめげなかった回数が多ければ多いほど、
ますますタフになり、有能になり、いつの日か
望む結果を必ず得られるのです。
できると思えばできると、自分を後押ししてくれる本です。
金鉱を掘り当てる統計学―データマイニング入門 (ブルーバックス)
入門とのことですが、文系の人間には内容が難しかったです。データマイニングを利用する立場で読む人にはあまり向いていません。あくまで、統計学から派生したデータマイニングを学問的に考察するための入門書です。
