フェーズ3: アンサンブル手法の実装

概要図

3.1 基本的なアンサンブル手法の実装

3.1.1 単純平均アンサンブル

単純平均アンサンブルは、各モデルの予測を単純に平均する方法です。例えば、3つのモデルがそれぞれ「上昇」「下降」「上昇」と予測した場合、多数決で「上昇」と判断します。

この方法の長所は、実装が簡単で計算コストが低いことです。短所は、各モデルの性能差を考慮できないため、性能の低いモデルが予測結果に影響を与える可能性があります。

3.1.2 加重平均アンサンブル

加重平均アンサンブルは、各モデルに重みをつけて平均する方法です。例えば、過去の性能が良いモデルの予測に大きな重みを与えることができます。

重み付け戦略として、以下のような方法があります。

• 過去の性能に基づいて重みを決定する
• モデルの種類やパラメータに基づいて重みを決定する
• 人間の判断に基づいて重みを決定する

この方法の長所は、各モデルの性能差を考慮できるため、予測結果がより正確になる可能性があります。短所は、重みの設定が難しく、不適切な重み設定によって予測結果が悪化する可能性があります。

3.1.3 スタッキングアンサンブル

スタッキングアンサンブルは���各モデルの予測を入力として、新たな「メタモデル」を学習させる方法です。このメタモデルが最終的な予測を行います。

メタモデルの学習プロセスは、以下のようになります。

1. 各モデルの予測を入力データとして用意する
2. メタモデルのパラメータを最適化する
3. メタモデルを使用して最終的な予測を行う

この方法の長所は、各モデルの予測を最適に組み合わせることができるため、予測結果が最も正確になる可能性があります。短所は、メタモデルの学習が計算コストが高く、過学習の可能性があります。

3.1.4 実験と結果

上記3手法の実装結果を比較した結果、スタッキングアンサンブルが最も高い予測性能を示したことがわかりました。加重平均アンサンブルも単純平均アンサンブルより高い性能を示したが、スタッキングアンサンブルには到底及ばなかった。

3.2 動的ウェイト調整メカニズムの開発

3.2.1 市場状況の定量化

市場の状況を定量化するため、以下のような指標を使用します。

• ボラティリティ（価格変動の激しさ）
• トレンド強度（価格の方向性）
• 相関係数（異なる通貨ペア間の相関関係）

これらの指標を計算することで、市場の状況を定量化できます。

3.2.2 ウェイト調整アルゴリズム

1. 複数の異なるアンサンブルモデル（個体）を生成します。
2. 各モデルの性能を評価します。
3. 性能の良いモデルを「親」として選択します。
4. 選択されたモデルの特徴を組み合わせて、新しいモデル（子）を生成します。
5. 時々、ランダムな変異を加えます。
6. これを何度も繰り返し、最も優れたモデルを見つけます。

この方法により、モデルの選択と重みの最適化を同時に行うことができます。

3.2.3 実験と結果

動的ウェイト調整の効果を検証する実験を行いました。実験結果は、動的ウェイト調整を導入した場合、予測性能が向上することがわかりました。

3.3 アンサンブルモデルの最適化

3.3.1 遺伝的アルゴリズムの概要

遺伝的アルゴリズムは、自然選択のプロセスに基づいて最適化を行う方法です。個体の特徴を組み合わせて新しい個体を生成し、最適な個体を選択することで、最適化を進めます。

3.3.2 個体の表現と評価関数

アンサンブルモデル���個体として表現するため、各モデルの重みやパラメータを用います。個体の性能を評価する関数として、予測性能の指標（例えば、RMSEやaccuracy）を使用します。

3.3.3 選択、交叉、変異のオペレータ

優れた個体を選択する方法として、ランダムサンプリングやトーナメント選択を使用します。個体の特徴を組み合わせる交叉オペレータとして、実数交叉や整数交叉を使用します。ランダムな変異を加えるオペレータとして、ガウス分布に基づく変異を使用します。

3.3.4 実験と結果

遺伝的アルゴリズムによる最適化の実験を行いました。実験結果は、最適化されたアンサンブルモデルの性能が向上することがわかりました。個別モデルやシンプルアンサンブルとの比較でも、最適化されたモデルが最も高い性能を示した。

3.4 まとめ

フェーズ3では、アンサンブル手法の理論的背景と実装方法を学びました。加重平均アンサンブルやスタッキングアンサンブルなどの基本的な手法を実装し、実験結果を比較しました。動的ウェイト調整メカニズムを開発し、最適化のための遺伝的アルゴリズムを適用しまし���。

次のフェーズでは、この最適化されたアンサンブルモデルを実際の取引システムに統合し、実際の取引結果を検証します。