シグナルを増やすほど精度が下がる。たった1つの発見が精度を上げた話【連載・第3話】

前回の第2話では、3つの改善策を試して全部失敗した話を書いた。

今回は「もっと情報を増やせば精度が上がるはず」という思い込みが完全に崩壊した話と、思いがけない発見の話だ。

「情報が足りないから精度が出ない」という仮説

第2話の時点で、予測に使っているシグナルは3つだけだった。

• 移動平均線のクロス（MA5 vs MA20）
• RSI（売られすぎ/買われすぎ）
• ボリンジャーバンド（上限/下限からの位置）

3つのシグナルで多数決。シンプルだ。

「シグナルが少なすぎるから精度が出ないんだ。もっと情報を入れれば当然よくなるはず。」

そう考えて、4つの指標を追加した。

追加した4つの指標

v2モデル（v1 + 4指標）:

• MACD: トレンドの勢いを測る
• 出来高比: 売買が活発かどうか
• VIX（恐怖指数）: 市場全体の不安感
• ドル円レート: 円安なら日本株に追い風

さらに「セクター間の相関」も追加した。

v3モデル（v2 + セクター相関）:

• 53銘柄×6つのマクロ指標の相関行列
• 「原油が上がると自動車株は下がる」といった関係性をシグナル化

合計8つのシグナルで多数決。情報量は3倍近い。

「これだけ入れれば精度は上がるだろう。」

バックテスト結果を見て絶句した

3ヶ月分のデータでバックテストを回した。

v1（MA・RSI・BB のみ）   : 50.8%
v2（v1 + MACD/出来高/VIX/ドル円）: 48.6%
v3（v2 + セクター相関）      : 48.6%

増やすほど下がっている。

v1のシンプルな3指標が50.8%。VIXやドル円を足したv2は48.6%。さらにセクター相関まで足したv3も48.6%。

「多変数ノイズ問題」という言葉を後から知った。

指標を増やすと、本来の方向性を示すシグナルが新しいノイズに埋もれてしまう。情報が増える＝精度が上がるとは限らない。

むしろ、シンプルな方が強い。

「悲観的すぎ」という別の問題

バックテストの結果をもう少し掘り下げた。9日間の答え合わせデータを方向別に分析した。

全体正解率: 56.6%
予測↓→実際↑（悲観的すぎ）: 31件 (31.3%)
予測↑→実際↓（楽観的すぎ）: 12件 (12.1%)

間違いの2.6倍が「下落を予測したのに実際は上昇」だった。

モデルが悲観的すぎる。特に、急落後の反発局面でひどくなる。

3月16日と17日は正解率25%。3月23日は43%。いずれも「市場が急落した翌日に反発した」日だ。移動平均もMACDも「まだ下がる」と言っているのに、実際は反発している。

「平均回帰」を試して失敗

「急落したら反発するはず」——これを数値化しようとした。

v4モデル（v1 + 平均回帰シグナル）:

• 直近5日間で-3%以上下落していたら、反発期待で+1シグナル

バックテスト結果: 50.7%。v1（50.8%）より微妙に悪い。

単純な閾値では「下がった後に反発する」を捉えられなかった。下がり続けることもあるからだ。

たった1つの発見

ここまで、指標を増やすアプローチは全敗だった。

発想を変えた。「個別銘柄の指標」ではなく「市場全体の流れ」を見ればどうか。

日本市場は毎朝9時に開く。前の晩のアメリカ市場が上がっていれば、日本市場も引きずられて上がることが多い。テレビのニュースでも「NYダウが上昇したことを受けて〜」と毎朝言っている。

v5モデル（v1 + 前日の米国市場）:

• S&P500の前日終値が前々日より0.3%以上上昇 → 日本株に+1
• S&P500の前日終値が前々日より0.3%以上下落 → 日本株に-1

v1: 50.4%（ベースライン）
v5: 52.2%（+1.8%改善）

初めてベースラインを超えた。

銘柄別に見ると、45銘柄中27銘柄でv5がv1を上回った。特に三菱商事（+11.9%）、東急不動産（+15.3%）、コナミ（+15.3%）で大きく改善。

ただし全銘柄で勝つわけではない。ソニー、NTT、トヨタはv1の方が良い。

今の仕組み

現在は銘柄ごとに最適なモデルを自動選択する仕組みにしている。

• トヨタ、NTT → v1（シンプル3指標）
• 三菱商事、東急不動産 → v5（v1 + 米国市場連動）

バックテスト結果に基づいて、毎月自動で最適モデルが更新される。

学んだこと

1. 情報を増やせば精度が上がるわけではない。 むしろ下がることがある
2. 悲観バイアスへの対策が最優先。 間違いの2.6倍が「下落予測→実際上昇」
3. 「前の晩のアメリカ」が日本市場には最も効く。 個別指標より市場全体の流れ
4. 銘柄ごとに最適な手法は異なる。 一律に同じモデルを当てはめてはいけない

精度52.2%。まだコインの裏表とほぼ変わらない。ランダムに勝てているかも微妙だ。

でも、「何が効かないか」がわかった。残った候補は少ない。次はそこを掘る。

← 第2話：精度64.3%の壁。3つの改善策が全部失敗した話

免責事項: 本記事は個人の体験記録です。投資判断はご自身の責任で行ってください。