バックテストにおける機械学習：機会と課題
2026-02-25
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機械学習と金融の出会い
金融市場への機械学習の応用は大きな関心を集めていますが、独特の課題も伴います。
特徴量エンジニアリング
価格ベース、出来高ベース、ファンダメンタルの特徴量カテゴリがあります。
一般的なMLアルゴリズム
ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワークにはそれぞれ長所と短所があります。
金融におけるMLの落とし穴
オーバーフィッティングの増幅、非定常性、低SN比、データ漏洩が主な課題です。
免責事項：本ガイドは教育目的のみです。
本レポートに含まれる情報は教育目的のみであり、投資助言として解釈されるべきではありません。過去のバックテスト結果は統計データとして提供されており、将来のパフォーマンスを保証するものではありません。
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