🤖 AI予測モデルについて

当サイトでは、複数の技術手法を組み合わせたアンサンブル予測システムで株価分析を行っています。

📊 予測精度・評価指標

🎯 システム概要

📈 手法開発状況

🔬 開発・検証方法

• 時系列クロスバリデーション: 過去データでの段階的検証（開発中）
• ウォークフォワード分析: 実際の市場環境での継続検証（計画中）
• バックテスト: 実際の検証結果に基づく精度測定（今後実装予定）

🛠️ 技術手法詳細

🔧 4つの予測アルゴリズム

<div class="algo-card">
    <h4>📊 線形回帰</h4>
    <div class="algo-accuracy">状況: 実装済</div>
    <p>最小二乗法による統計的価格分析。数学的根拠重視。</p>
    <div class="algo-strength">✅ 強み: 統計的信頼性</div>
    <div class="algo-weakness">⚠️ 弱み: 非線形変動の限界</div>
</div>

<div class="algo-card">
    <h4>⚡ モメンタム分析</h4>
    <div class="algo-accuracy">状況: 開発中</div>
    <p>RSI・勢い分析による変動分析。短期変動捕捉。</p>
    <div class="algo-strength">✅ 強み: 急激な変動の予兆検知</div>
    <div class="algo-weakness">⚠️ 弱み: ノイズによる誤判定</div>
</div>

<div class="algo-card">
    <h4>📏 ボリンジャーバンド</h4>
    <div class="algo-accuracy">状況: 開発中</div>
    <p>ボラティリティ・価格帯分析。レンジ相場での反転分析。</p>
    <div class="algo-strength">✅ 強み: 価格レンジの分析</div>
    <div class="algo-weakness">⚠️ 弱み: トレンド継続時の精度低下</div>
</div>

🎲 アンサンブル手法

各手法の分析結果を重み付けして総合判断を実行（開発中）：

最終分析 = Σ(各手法分析 × 重み) / Σ(重み)

⚠️ 重要な注意事項

🚨 投資判断について

• 参考情報のみ: 分析結果は投資助言ではありません
• 自己責任: 最終的な投資判断はご自身で行ってください
• 研究目的: このシステムは研究・学習目的で開発されています

📉 システムの限界

• 開発段階: 多くの機能がまだ開発・検証段階です
• 外部要因: 政治・経済ニュース、災害等は分析困難
• 市場変動: 急激な市場構造変化には対応に時間を要します

🔄 継続開発

• 手法開発: 新しい分析アルゴリズムの研究・実装
• 検証システム: バックテスト・検証機能の開発
• データ拡張: より多くの指標・銘柄への対応

📚 技術スタック

💻 実装技術

• Python: scikit-learn, pandas, numpy
• データソース: Yahoo Finance API
• 処理頻度: 日次更新（市場クローズ後）
• 計算時間: 105銘柄を3-4分で完全分析

📊 分析指標

• 価格データ: OHLC、出来高
• テクニカル指標: RSI、移動平均、ボリンジャーバンド
• 時系列特徴: ラグ特徴量、変化率、ボラティリティ

この分析システムは研究・教育目的で開発されており、現在も継続的に開発中です。実際の投資判断は各自の責任で行ってください。