AI 【AIトレード】スタッキングを用いたAIトレード研究まとめ（FX・XAUUSD・BTCUSD）
AIを活用した自動売買において、複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる「スタッキング手法」は近年とても注目されています。ここでは、実際の論文やブログを元に、以下の観点で主要事例を表形式で整理しました：使用しているベースモデル・メタモ...
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DeepResearch 【2025/10】株・為替・BTC予測AI：特徴量数とモデルサイズの関係を調査
金融AIモデル（LSTM・CNNなど）で特徴量やパラメーター数を増やすと、精度が上がるどころか「二重降下現象」で汎化性能が低下することも。本記事ではゴールド・ドル円・BTCなどの研究を基に、最適な特徴量とモデル規模の関係をわかりやすく解説。
AI 【AI×HFT】CatBoostを用いた高頻度取引モデルの実例調査
特徴量（Features）高頻度取引（HFT）の予測モデルでは板情報（注文板データ）やティックデータの統計に基づく特徴量が重視されています。例えば、ある研究では価格帯ごとに集約した注文板のスナップショットからCNNで空間的特徴を抽出し、さら...
DeepResearch 【機械学習】時間情報のサイクリックエンコーディング-決定木での優位性
為替レートの予測では、日時や季節に関わる特徴量（Hour=時刻、Month=月、DayOfWeek=曜日、DayOfYear=年の日数など）をモデルに組み込むことが多いです。これらの時間情報をどうエンコードするかはモデルの性能に影響します。...