システムトレードや機械学習では、データを分析して未来を予測するために「説明変数」と「目的変数」という概念が頻繁に使われます。
これらはデータ分析の基礎であり、これを理解することで、さまざまな予測モデルや統計手法を正しく活用できるようになります。この記事では、説明変数と目的変数について詳しく解説し、システムトレードや身近な例での応用方法についても触れていきます。
説明変数と目的変数とは？
まずは、説明変数と目的変数が何を意味するのかを見ていきましょう。これらの変数は、データの「原因」と「結果」にあたる役割を持っています。
説明変数とは
説明変数とは、分析に使う「原因」や「背景データ」としての役割を持つ変数です。データ分析では、説明変数が目的変数にどのような影響を与えるかを調べることが一般的です。例えば、株価の予測においては、過去の株価や取引量、為替レートなどのデータが説明変数になります。これらのデータをもとに、将来の値動きを予測しようとします。
- 具体例1: 天気や気温がアイスクリームの売上に影響を与えると考えられる場合、天気や気温が説明変数になります。
- 具体例2: システムトレードで株価予測を行うときに、過去の株価や取引量などが説明変数になります。
目的変数とは
目的変数は、予測したい「結果」となる変数です。説明変数をもとにして、予測対象となるデータがこの目的変数に当たります。システムトレードでの株価予測では、「明日の株価」や「株価が上がるか下がるか」といった目標とする結果が目的変数です。
- 具体例1: アイスクリームの売上が目的変数となり、天気や気温などの説明変数がどのように売上（目的変数）に影響するかを分析します。
- 具体例2: 株価予測であれば、次の株価が上がるか下がるかといった動向が目的変数です。
説明変数と目的変数の関係性
説明変数と目的変数は、データ分析において「原因と結果」の関係にあります。しかし、ここで気をつけたいのが「因果関係」と「相関関係」の違いです。この二つの違いを理解することで、誤った分析を避け、より正確な予測や結果の解釈ができるようになります。
因果関係とは
因果関係とは、説明変数が直接目的変数に影響を与えている場合の関係です。例えば、「気温が高くなるとアイスクリームの売上が増える」というケースでは、気温（説明変数）と売上（目的変数）に因果関係があるといえます。
- 具体例: 天気の気温が上がると人々が冷たいものを食べたくなり、結果としてアイスクリームの売上が増える場合。
相関関係とは
相関関係は、説明変数と目的変数に何らかの関係があるものの、説明変数が直接的な原因ではない場合の関係です。
例えば、アイスクリームの売上とサングラスの売上に相関関係があったとしても、アイスクリームを買うことがサングラスの売上を増やしているわけではありません。むしろ、気温が上がる夏になるとアイスクリームもサングラスも売れる、という共通の背景が存在するだけです。
- 具体例: 夏になるとアイスクリームもサングラスも売上が増えるが、これは「気温が高い」という共通要因が影響しているだけで、アイスクリームの売上がサングラスに影響を与えているわけではない。
システムトレードにおける説明変数と目的変数の具体例
システムトレードの世界では、説明変数と目的変数の設定がそのまま予測モデルの精度に影響します。システムトレードの具体例で説明変数と目的変数の使われ方を見ていきましょう。
株価の動きを予測する場合
株価予測では、様々な市場データや経済指標が説明変数として扱われます。そして、これらのデータから株価が上がるか下がるかといった目的変数を予測します。
自動売買プログラムのシグナル生成の場合
自動売買プログラムでは、説明変数から売買シグナルを生成することが多いです。例えば、移動平均線やボリンジャーバンドなどのインジケータを説明変数とし、シグナルを目的変数とするケースが考えられます。
説明変数と目的変数の設定の注意点
システムトレードや機械学習で説明変数と目的変数を設定する際には、以下のような点に注意が必要です。
- 説明変数と目的変数の因果関係を正しく理解すること。説明変数を設定する際には、その変数が本当に目的変数に影響を与えているかを検証する必要があります。特に、単にデータが似ているからといって相関だけを根拠にするのは危険です。
- 過去のデータを扱う際の時間軸の取り扱いに注意すること。システムトレードでは特に、説明変数のデータが未来の目的変数の予測に使われる形で構成される必要があります。時間的に未来のデータを説明変数として使うことは、未来予測の信頼性を損ないます。
- 複数の説明変数の組み合わせを検討すること。多くのシステムトレードのモデルでは、複数の説明変数の組み合わせで目的変数を予測します。
たとえば、株価予測において過去の取引量と為替レートの双方を考慮することで、より正確な予測が可能となる場合があります。
まとめ
説明変数と目的変数は、システムトレードや機械学習でデータを分析し、予測を行う際の基本的な概念です。説明変数は「原因となるデータ」、目的変数は「予測したい結果」として扱い、これらの関係性を理解し活用することが、効果的な予測を行うためには欠かせません。
特に、説明変数と目的変数の間の因果関係や相関関係に注意し、信頼できるデータと手法を用いることで、より正確な結果を得られるようになります。
