LAB / FEATURES

特徴量が多いほど、
良いモデルとは限らない。

入力数、重要度、分類精度、売買成績は別の評価です。

確認項目

• 時点整合
  その時点で利用できた情報だけを使っているか。
• 期間分離
  学習・調整・最終評価の期間を時系列で分けたか。
• 安定性
  期間や銘柄が変わっても特定の入力だけに依存しすぎないか。
• 売買検証
  モデル評価とは別に、スプレッドや約定条件を含めて確認したか。

結果の扱い

特徴量分析はモデルを理解し、不要な入力や漏洩を探すために使います。上位の特徴量を単独の売買サインや将来成果の保証として扱いません。