【機械学習FX】CatBoostの木の深さはCNN-LSTMの何パラメーターに相当する？〜FX予測のためのモデル選定〜

MQL5で機械学習によるFX予測モデルを構築している方にとって、「CatBoostの木の深さって、ディープラーニングでいうとどれくらいの複雑さなの？」と疑問に思ったことはありませんか？

この記事では、CatBoostとCNN-LSTMの構造的な違いや予測精度を比較しながら、両者の「モデルの規模感」を探っていきます。特にMQL5でONNX形式のモデルを使っている方、モデル選定に悩む方にとって参考になる内容です。

🔍 比較の目的と背景

CatBoostは決定木ベースの勾配ブースティングアルゴリズムで、特徴量の扱いに強く、少ない前処理で高精度な予測が可能です。一方、CNN-LSTMは畳み込み＋再帰ニューラルネットワークの組み合わせで、時系列や画像などの複雑な構造データに強いです。

では、CatBoostの木の深さが例えば「depth=8」のとき、それはCNN-LSTMで言えば何パラメーター分の情報を学習しているのでしょうか？

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決定木を使用するか深層学習を使用するかでコードが全然違うから最初で最大の疑問だね(‘Д’)

CatBoostの木の深さとは、1つの木が何段の条件分岐を持つかを示します。

一部の理論では「深さdの決定木 ≒ d層のNNと同じ表現力を持つ」とも言われています。

つまり、CatBoostのdepth=8モデルは、単層のCNNや小規模なLSTMと同等の表現力を持つ可能性があります。

一例として、以下のような構成が典型的です：

全体で数十万〜100万パラメータになることも。

📌 つまり、CNN-LSTMはパラメータで学習し、CatBoostは分岐で学習しているだけで、学習する「情報の濃度」は似ている部分もあるのです。

ある短期予測（電力需要）では：

モデル	MAPE(3月)	MAPE(7月)
CatBoost (depth=8, trees=10000)	2.72%	2.81%
BiLSTM (4層, 隠れユニット:256→32)	3.71%	2.76%

→ 季節により優劣は逆転するが、全体ではほぼ互角。

FXのような時間変動性が高く特徴量が強く関係する場合、CatBoostでも十分太刀打ち可能です。

モデル	強み	パラメータ感
CatBoost	構造化データに強く軽量	depth=6〜10で数千ルール程度
CNN-LSTM	高次元・長期依存に強い	数十万〜百万パラメータ

MQL5でONNXに変換して使う場合、CatBoostは軽量で高速、CNN-LSTMは柔軟だが遅め。

✅ FXの特徴量が「価格差分」や「時間特徴量（Hour, Minute）」など構造化されているならCatBoostでも高精度が出せる

✅ 「価格チャートの形状」や「長期の傾向」などが重要ならCNN-LSTMが有利

いかがでしたか？
「木の深さ」と「ディープラーニングのパラメータ数」の関係をイメージできれば、モデルの選定やパフォーマンス改善にもつながります。

MQL5でのAI自動売買に取り組んでいる方は、目的に応じてCatBoostとCNN-LSTMを上手く使い分けていきましょう。

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