システム設定
予測システムの動作を設定
設定管理
現在の設定
予測期間:30日先予測
モデル設定:複数モデル比較（メイン: xgboost）
再訓練:手動再訓練
特徴量:6個の特徴量
データ量:1000データポイント
予測設定
推奨値:30
範囲: 1 ～ 365
推奨：すべてのモデルを選択すると、最適な結果が自動選択されます
特徴量設定
選択された特徴量
6個の特徴量が選択されています
推奨: 5個
モデル設定
自動モデル比較
初心者の方は「自動比較」を有効にすることで、最適なモデルが自動的に選択されます。
推奨設定が有効になりました。複数のモデルが自動的に比較されます。
推奨設定
自動比較が有効です。複数のモデルが実行され、最適な結果が選択されます。
推奨：毎週（バランスの取れた設定）
• 設定した頻度でモデルを自動的に再訓練します
• 新しいデータに基づいてモデルの精度を向上させます
• 再訓練はバックグラウンドで実行され、完了時に通知されます
ハイパーパラメータ設定
上級者向け注意事項
ハイパーパラメータの変更はモデルの性能に大きく影響します。不適切な設定は予測精度の低下を招く可能性があります。 変更前には必ずバックアップを取ることを推奨します。
XGBoost
ブースティングラウンド数 (10-1000)
学習率 (0.01-1.0)
木の最大深度 (1-20)
サンプリング比率 (0.1-1.0)
特徴量サンプリング比率 (0.1-1.0)
L1正則化 (0-10)
Random Forest
決定木の数 (10-500)
木の最大深度 (1-50)
分割に必要な最小サンプル数 (2-20)
葉ノードの最小サンプル数 (1-10)
各分割で考慮する特徴量数
ブートストラップサンプリング
線形回帰・Ridge回帰
正則化強度 (0.001-100)
切片項の計算
特徴量の正規化
ハイパーパラメータのリセット
デフォルト値に戻します
データ設定
推奨：1時間ごと（バランスの取れた設定）
推奨値:1000
範囲: 100 ～ 10000
UI設定
推奨：ライト（視認性が良い）
推奨値:30
範囲: 1 ～ 3600
自動更新・通知設定
システム情報
バージョン
v1.0.0
最終更新
2024-09-27
データソース
J-Quants API
リスク管理設定
リスク管理 全体ON/OFF
最大損失管理を有効化
ボラティリティ調整を有効化