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？
この記事で分かること
LightGBMとLSTMをアンサンブルしたモデルで金融時系列予測の安定性を検証する開発ログ。単一モデルでは捉えきれない市場パターンを補完し合うことで、予測のブレを抑えるアプローチが得られる。具体的には、異なる特性を持つ二つのモデルを組み合わせる際のアンサンブル比率や、過学習を防ぐための検証方法が実践的な参考になる。
詳細要約
金融時系列予測では、単一モデルよりLightGBMとLSTMのアンサンブルが予測の安定性を高める可能性がある。実際の開発では、LightGBMで非線形な特徴量とLSTMで時系列パターンをそれぞれ学習させ、両者の予測値を平均または加重平均で統合する。注意点として、モデル間で学習データの期間や特徴量を揃えなければアンサンブル効果が低下するため、共通のバリデーション期間を設定して過学習を防ぐ設計が重要となる。