AIトレーダー開発ログ #1: LightGBM + LSTMアンサンブルで金融時系列予測は安定するのか？

はじめに 金融市場の予測は、その複雑さと非効率性から、長らく機械学習のフロンティアとして注目されてきました。特に 金融時系列予測 は、ノイズの多さ、非定常性、そして時間と共に変化する相関構造といった固有の課題を抱えています。単一のモデルでは特定の市場環境に過学習しやすく、予期せぬ市場変化によってパフォーマンスが大きく低下するリスクが常に存在します。 そこで今回のAIトレーダー開発ログでは、異なる帰納バイアスを持つLightGBMとLSTMを組み合わせたアンサンブルモデルを構築し、金融時系列予測の安定化、特にドローダウンの低下に貢献できるかを検証しました。 この記事では、アンサンブルモ...