【要約】「LSTMで株価予測、ほぼ一致」を判定条件を凍結してから検証したら、前日コピーに42%負けていた [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
検証者が、既存の株価予測記事における評価手法の不備を指摘した。多くの記事では、モデルの予測精度が不当に高く見える問題に直面している。
- ・問題の所在: 適切な比較対象（Baseline）が設定されていない。
- ・現象: モデルが前日の値をそのまま出力する「1日遅れの追従」を行っている。
- ・リスク: 予測能力のないモデルを高性能と誤認し、実運用で損失を出す危険がある。
// Approach
検証者が、検証結果の客観性を担保するために「事前登録」の手法を採用した。結果を見る前に、判定基準をgit commitで固定することで後出しの解釈を防いでいる。
- ・検証手順: falsify-ledgerを用い、検証前に判定条件を記録する。
- ・比較手法: 「前日終値をそのまま予測値とする」ナイーブ予測を基準とする。
- ・判定基準: モデルのRMSEがナイーブ予測の1.05倍以内なら棄却（KILL）とする。
// Result
検証者が、特定のLSTMモデルに対してナイーブ予測との比較実験を行った。その結果、モデルは極めて低い予測能力であることが判明した。
- ・定量結果: LSTMのRMSEは2123.49円に対し、ナイーブ予測は1231.02円であった。
- ・判定結果: モデルはナイーブ予測に42%劣るため、検証結果は「KILL」となった。
- ・結論: チャートの一致は単なる前日値のコピーであり、予測価値は存在しない。
Senior Engineer Insight
> 時系列予測の実装において、評価指標の選定はモデル構築以上に重要である。特に株価のようなランダムウォークに近いデータでは、ドメイン知識に基づいた強力なBaselineを設定せよ。単なるRMSEの低減は、モデルが「直近値をコピーする」という局所解に陥っているサインである可能性がある。評価の基準を誤れば、実運用での致命的な失敗を招く。