【要約】AIトレーダー開発ログ #10: AIトレーディングシステムの全体設計 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
金融市場特有の性質が予測を困難にしている。主な課題は以下の通り。
- ・統計的ノイズが極めて多い。
- ・市場の統計的性質が時間で変化する（非定常性）。
- ・過去の相関構造が頻繁に崩壊する。
- ・単一モデルでは、特定のパターンに過学習し、市場変化で性能が低下するリスクがある。
// Approach
異なる帰納バイアスを持つモデルを統合するアンサンブル手法を採用。
1.モデル構成: LightGBM（短期パターン）とLSTM（時系列依存性）を併用。
2.アンサンブル計算:
final_prob = 0.6 * lgb_prob + 0.4 * lstm_prob を実行。3.特徴量設計: リターン、ボラティリティ、出来高変化率、RSI/MACD派生特徴量（計49種）を使用。
4.実装:
lgb_model.predict_proba と lstm_model.predict の出力を統合。// Result
AAPLの検証において、以下の成果を得た。
- ・予測確率: 0.723
- ・期待リターン: 3.89%
- ・ドローダウン: -1.57%
Senior Engineer Insight
> モデルの多様性によるリスク分散は、ボラティリティの高い金融現場において極めて合理的な設計である。単一モデルの過学習を防ぐ思想は評価できる。ただし、実運用では以下の2点に注意が必要だ。
- ・推論レイテンシ: 2つのモデルを動かすため、推論パイプラインの並列化が必須となる。
- ・重みの固定化: 今回の0.6/0.4という固定比率は、市場変化に弱い。Market Regimeに応じた動的な重み変更（Dynamic Ensemble）の実装が、商用化への必須条件となる。