日経225をAIで予測する方法 — 機械学習モデルの仕組みと精度

AIによる株価分析とは

近年、機械学習（AI）を活用した株価分析が注目を集めています。従来のテクニカル分析やファンダメンタル分析に加え、AIが大量のデータを統合的に処理し、人間では見つけにくいパターンを検出することが可能になりました。

Kabu Predictionでは、日経225構成銘柄（約200銘柄）を対象に、4つのタイムフレーム（3営業日・1週間・1ヶ月・3ヶ月）で統計分析を行っています。

使用しているモデル

4つの異なるモデル（LightGBM×2、Ridge回帰、XGBoost）の予測値を、Ridgeメタラーナーで最適な重み付けで統合するスタッキングアンサンブルを採用しています。

単一モデルよりも複数モデルの組み合わせの方が安定した予測が得られることが、実験で確認されています。

79の特徴量

モデルは79種類の特徴量を使用しています。テクニカル指標（RSI、MACD、ボリンジャーバンド等）、ファンダメンタル指標（PER、PBR、ROE等）、マクロ指標（VIX、ドル円、日経平均等）、クロスセクション指標（市場全体との相対位置）を統合的に分析します。

方向的中率52〜57%の意味

「52〜57%」と聞くと低く感じるかもしれませんが、株式市場では50%を超える予測力があれば統計的に有意です。カジノのルーレットと同様、わずかなエッジが長期的には大きな差を生みます。

重要なのは、この数値が66,000件以上のバックテストで検証された実績値であり、理論値ではないということです。全ての過去の分析結果と答え合わせを公開しています。