この記事では、機械学習モデルにとって最も重要な工程の1つである「ラベリング」 について、実戦に即した考え方と具体的な手法をわかりやすく解説します。
はじめに — なぜラベリングが重要なのか？
一般的な機械学習では「価格がX日後に上か下か」をラベルにすることがよくあります。
しかし 実際のトレードでは、最終的な価格だけを見ても意味がありません。
利益確定・損切り・持ち続けるかどうか、といった 実際の取引判断を反映するラベル が必要です。
たとえば
✔ 5日後に上がるかどうかより
✔ 利確ラインに達するか
✔ 損切りラインに先に触れるか
といった方が、トレーダーとして意味があります。
「ラベル」とは何か？
ラベルとは、機械学習モデルに「これは買い、これは売り」と教えるための正解データです。
良いラベルが作れないと、どんなにモデルが優秀でも意味のある予測ができません。
主要なラベリング手法
以下の4つの方法が解説されています：
① 固定時間ラベリング
「X日後の値動きだけで判定する」単純な方法です。
ただし実際のトレードでは、途中で損切りしたり利益確定したりするので 実践とはズレがあります。
② トリプルバリア法（Triple Barrier Method）
これは 実際のトレードに近いラベリング手法 で、3つのラインを使います：
📌 利確ライン（上に到達したら勝ち）
📌 損切りライン（下に到達したら負け）
📌 時間制限ライン（一定期間到達しなければ終了）
そして どのラインに最初に触れたかでラベルを付ける という考え方です。
これにより、利益・損失・時間軸を同時に考えることができます。
📌 この方法のメリット
✔ 実際の取引心理に近い
✔ ボラティリティに応じてライン調整も可能
✔ 無駄な予測になりにくい
③ トレンドスキャン法（Trend-Scanning）
これはラベルの「期間」を自動で決める方法です。
たとえば
5日 → 弱いトレンド
10日 → 強いトレンド
15日 → 中程度
であれば、 最も統計的に強いトレンド期間を使う という考え方です。
④ メタラベリング（Meta-Labeling）
これは本来の戦略の上にもう一つモデルを乗せて、
📌 このシグナルは信頼できるか？
📌 どれくらいのサイズで賭けるべきか？
という 信頼度を判断するモデルを作る手法 です。
これは単純な予測だけではなく、
✔ 信頼できるシグナルだけに資金を割く
という工夫を可能にします。
💡 ラベリング設計で押さえるべきポイント
以下の点も重要です：
・先読みバイアスを避ける
ラベリングには、未来情報を使いすぎてはいけません。
未来情報をラベルに使うと、実際の予測では使えない情報を学んでしまいます。
・クラスの不均衡に注意
上昇・下降・保持…などでバランスが崩れていると、学習が偏ります。
・ボラティリティに応じたラベル設定
同じ幅でも、市場状況によって意味が変わるので注意が必要です。
・反復と改善
最初のラベルが最適とは限りません。何度も検証して改善していくことが大切です。
まとめ
この記事では、
✅ 実戦に近いラベル設計
✅ トリプルバリア法の強み
✅ メタラベリングによる信頼度向上
といった 機械学習でトレードするときに最も重要なポイント を丁寧に解説しています。
次回は「トレンドスキャン法」の実装や、
重複イベントの処理とサンプル重み設計について学べる予定です。
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参考記事
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