弱いシグナル多数の多数決でも方向は当たらない

「マイクラのように、個々に考えを持つAIをたくさん並べて意見をまとめれば、チャートの先読みができるのではないか」。そんな仮説を立てて検証してみました。FXの世界も、数百万人のトレーダーが同じような構造で売買しているわけですから、個々のAIの意見を統計的に合成すれば、市場の動きが見えてくるかもしれないと考えたのです。 機械学習の言葉でいえば、これは「投票アンサンブル」という手法にあたります。数学的な大前提として、アンサンブルは予測の「バラつき（分散）」を抑えることはできますが、元となる優位性(エッジ)自体がない場合、どれだけ束ねても滑らかなゼロが積み重なるだけです。今回は「個々の弱学習器にはない優位性が、合成によって浮かび上がるのではないか」という一縷の望みに賭けてみました。

検証の設計

SMAやRSI、ボリンジャーバンドなどのテクニカル指標をベースに、パラメータを細かく変えた弱学習器を121個用意しました。これら121人の「AI」に毎バーの方向（上がるか下がるか）を投票させ、多数決や性能に応じた加重平均などで合成します。 対象は主要通貨ペアとゴールド、株価指数の計6銘柄です。2015年から2020年までのデータで重みを学習し、2020年から2025年の未知のデータ（OOS=アウト・オブ・サンプル）で通用するかを判定しました。成功の条件は、合成した結果が「個々のAIの中央値」「ベストなAI単体」「単純に持ち続ける（Buy&Hold）」をすべて上回り、かつ純粋な方向ヒット率が51%を超えることとしました。

検証結果: 全銘柄で不採用

結果は非常に残念なもので、すべての銘柄で不採用となりました。

なぜうまくいかなかったのか

結論として、この手法は「優位性がないものを束ねても優位性は生まれない」という事実に直面しました。 個々の指標には、特定の条件下でのみ機能する「部分的な優位性」が存在することは以前の研究でも確認できています。しかし、投票によって意見を合成しようとすると、指標がサインを出すタイミングのズレが災いし、かえって取引コストに負けてしまうのです。ローテーションで入れ替えても、同時に合成しても、元となる「持続的な予測可能性」が相場に存在しない以上、メタ的な操作ではどうにもならないようです。

今後の可能性

とはいえ、すべてが否定されたわけではありません。今回の検証で分かったのは、少なくとも「テクニカル指標の統計合成」には限界があるということです。 一つは、LLM（大規模言語モデル）のような「ニュースや文脈を読めるAI」であれば、数値化された過去データにはない情報源を扱える可能性があります。もう一つは、検証対象をFXや指数ではなく、モメンタムが持続しやすい暗号資産や、特有のアノマリーがある個別株に広げることです。今回の検証基盤はそのまま流用できるため、次に試すなら「燃料のある市場」を探すのが近道のようです。

この検証のつながり

この検証は、過去の次の検証を踏まえています(前回ダメだった→今回こうした、別ロジックとの比較など)。

• 『今の相場に合う戦略を選ぶ』は幻想だと確定した