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🛠️開発記録 6分
コアスコアは株価を予測できるか検証してみた——結論『判別不能』、ただし増配そのものには強い関連
v2.3コアスコアと将来株価リターンの関係を過去5年度・1万件超のサンプルで検証。結論は『今のデータでは判別不能』だったが、『増配したかどうか』という単純な事実には統計的に有意な関連が見られた。検証プロセスの限界と、副産物として見つかったスコア設計の課題も合わせて記録する。
AIと作る投資ツールの設計・実装・失敗の全記録。Claude Codeと二人三脚で動くものを作る過程をありのままに書きます。
子育て中の隙間時間で、Claude Codeを相棒に株式情報監視システムを作った全工程の記録。スマホ一台で本格的なシステムができてしまう時代の体験談を、苦労話と今後の展望を交えて綴ります。
v2.3コアスコアと将来株価リターンの関係を過去5年度・1万件超のサンプルで検証。結論は『今のデータでは判別不能』だったが、『増配したかどうか』という単純な事実には統計的に有意な関連が見られた。検証プロセスの限界と、副産物として見つかったスコア設計の課題も合わせて記録する。
親子上場スコアに新しい軸を足すべきか検討した結果、既存の軸がすでに最も強く、追加候補も配点調整も不要と分かった。もっともらしい改善案が4回続けて精査で消えた記録。
外部推計との突き合わせで発覚した配当判定の過剰除外。原因は『最新の開示行だけを見る』実装だった。調査から修正、対象1,612→2,617件への拡大までの技術記録。
東証全銘柄を対象にv2.3スコアリングを自動適用し、Phase 1機械絞り込み+Phase 2 ChatGPT詳細調査の二段階設計で買い増し候補を発掘。スコアと順位の逆転から見えるv2.3の限界と改善余地。
バックテストで判明した検出率16.1%という現実から、データソース移行と3つのロジック改善で51.6%まで引き上げた技術レポート