【ITニュース解説】Choosing the Right AI Model for Stock Prediction

この記事は、AIを使って株価を予測するプロジェクト「StocketAI」において、どのようなAIモデルを選び、どのように活用していくかについて解説している。筆者は金融や機械学習の専門家ではなく、ソリューションアーキテクトとして、AIツールや先行研究を深く活用しながら学習を進めている立場から、その知見を共有する。

株価予測は、非常に難しい課題である。特に、半年先の株価を正確に予測することは極めて困難だ。その最大の理由は、市場の状況が常に変化し続けていることにある。専門用語ではこれを「コンセプトドリフト」と呼ぶ。これは、過去の成功パターンが未来でも通用するとは限らないという状況を指す。一般的なAIモデルは、過去のデータから学習し、未来も過去と同じような傾向が続くと仮定して予測を行うことが多い。しかし、株市場では経済状況が変化したり、新しいトレンドが生まれたり、これまで株価を動かしていた要因が突然意味をなさなくなったりと、予測の前提となる「ルール」が頻繁に変わってしまう。そのため、単に過去のデータからパターンを見つけるだけでは、正確な予測は難しいのである。

この大きな課題に対し、筆者はGoogle Deep ResearchやQlibという定量金融プラットフォームを活用した広範な調査を行った。その結果、株価予測において最も有望なアプローチは、二つのAI技術を組み合わせたハイブリッドな手法であると結論付けた。それが「DDG-DA（Data Distribution Generation for Predictable Concept Drift Adaptation）」と「TFT（Temporal Fusion Transformer）」の組み合わせである。

DDG-DAは、市場の変化を予測し、モデルがそれに適応できるようにする「市場変化検出器」のような役割を果たす。これは「メタ学習」という高度な学習技術を用いて、将来の市場がどのように変化するか、そのデータ分布がどう変わるかを予測する。そして、その予測に基づいてモデルのトレーニングデータを調整する。具体的には、まるで「未来のような」シナリオからモデルが学習できるように、データの分布を生成して訓練に利用する。これにより、市場に予期せぬ変化が起こる前に、モデルが前もってその変化に適応し、いわゆるコンセプトドリフトに能動的に対応できるよう準備するのだ。例えるなら、今日の天気だけでなく、数ヶ月先の気候変動まで予測して、それに合わせた準備をする気象予報士のような働きをする。

一方、TFTは、株価の「パターン検出器」として機能する。これは最新の「Attentionメカニズム」をベースにしたモデルであり、複数の将来時点（マルチホライズン）にわたる予測を得意とする。TFTは、6ヶ月といった長い期間のデータを対象に、その中から重要なパターンを効率的に見つけ出すことができる。さらに、単に株価の動きだけを見るのではなく、企業の基本的な情報、市場全体のトレンド、マクロ経済指標といった様々な種類の情報を統合して分析できる能力を持つ。これを「マルチモーダル入力処理」と呼ぶ。これにより、TFTは多角的な視点から市場全体を理解しようと試み、株価変動の背景にあるより複雑な関係性を捉えることが可能になる。まるで、個人の行動を予測する際に、その人の直近の行動だけでなく、性格や環境、人生の文脈まで理解しようとするかのように、多角的に情報を考慮して予測を行う。

このDDG-DAとTFTのハイブリッドアプローチが効果的なのは、DDG-DAが市場の変化という「不確実性」に備え、TFTがその変化する市場の中で「具体的なパターン」を見つけ出して予測するという、役割分担が明確であるためだ。これにより、変動の激しい株市場においても、より堅牢で信頼性の高い予測システムを構築できると筆者は考えている。

筆者はこの他にもQlibに実装されているいくつかのモデルも検討した。例えば、「HIST（Heterogeneous Information Stock Transformer）」は、特定の概念株と市場のセクター間の関係性を分析し、株価のつながりを見つけることで予測精度を高めるモデルだ。「ADARNN（Adaptive RNN）」も変化する市場状況に適応するモデルだが、DDG-DAが能動的に未来の変化を予測するのに対し、ADARNNは過去のデータから適応する、より受動的なアプローチをとる点が異なる。「Sandwich」は、CNN（Convolutional Neural Network）とKRNN（Kernel Recurrent Neural Network）を組み合わせたアーキテクチャで、時空間的な特徴を抽出する。しかし、長期的な予測においては、DDG-DAとTFTの組み合わせが最も信頼性が高いという結論に至った。

この選定されたハイブリッドアプローチは、筆者のVN30株価予測プロジェクト「StocketAI」に実際に適用される予定である。具体的には、DDG-DAが市場の変化に対応し、TFTが実際の6ヶ月先の株価予測を行う役割を担う。筆者の目標は、理論上だけでなく、実世界で実際に機能する実用的なモデルを構築することだ。

さらに、予測の信頼性を高めるために、一つのモデルだけに頼るのではなく、複数の異なるモデルを訓練し、それぞれの予測結果を比較検討する「メタ分析」という考え方も取り入れている。DDG-DAとTFTの組み合わせだけでなく、HISTやADARNNといった他のアプローチも活用し、複数のモデルが同じような予測を示した場合に、その予測に対する信頼性を高める。これにより、単なるノイズによる誤った予測を除外し、より信頼できる洞察に基づいて投資判断を下せるようにすることを目指している。

現在のステップとしては、このハイブリッドアプローチを実際のVN30データで検証するための実験環境を構築している最中である。AIツールも活用しながら、実験結果を分析し、理解を深めていく予定だ。筆者の最終的な目標は、金融の専門知識や長年の取引経験がない一般の人々が、より良い投資判断を下せるように支援することである。