ボラティリティカーブ予測：データ補完競技に挑むモデル群

概要

「Volatility-Curve-Prediction」は、金融市場におけるボラティリティカーブの欠損値を高精度で予測することを目的としたリポジトリです。作者のEpoch-Seeker氏が参加したデータ補完競技におけるコードやモデル設定、実験環境を一括管理しており、特に反復的モデリングによる欠損値推定に注力しています。Jupyter Notebookで構築されているため、データの前処理からモデル学習、評価までの流れを追いやすく、同様の課題に取り組む研究者や実務者にとって参考になる内容です。金融時系列データの予測精度向上を狙った実践的なアプローチが展開されています。

主な特徴

ボラティリティカーブの欠損値を対象にしたデータ補完モデルの実装
反復的なモデリング手法による精度改善アプローチ
Jupyter Notebook形式によるわかりやすいコード構造
実験設定やモデル構成の詳細な管理で再現性を確保

技術的なポイント

本リポジトリの最大の技術的特徴は、欠損値補完に特化した反復的モデリング手法の採用にあります。ボラティリティカーブは金融商品価格の変動性を示す重要指標ですが、市場データの取得過程で欠損が生じやすく、そのまま分析に用いると誤差が拡大します。そこで本リポジトリでは、欠損した値を単一の予測モデルで一括推定するのではなく、複数モデルや段階的アプローチを用いて補完を繰り返すことで精度向上を図っています。

具体的には、まず欠損部分を初期推定値で埋めた後、特徴量エンジニアリングや前処理を施したうえでモデル学習を行い、予測結果を更新します。このサイクルを複数回繰り返すことで、モデルの予測が徐々に安定し、欠損値の補完精度が高まる仕組みです。使用されているモデルは機械学習の回帰モデルや時系列解析モデルが想定されており、複数のパラメータ設定やハイパーパラメータチューニングも含まれています。

また、Jupyter Notebookで実装されているため、データの読み込み、前処理、モデル構築、評価、結果可視化までの流れが一連のセルで管理されており、競技参加者や研究者が容易に実験を再現・改良できる点もポイントです。コードにはモデルの入出力構造や特徴量の選択基準も解説されており、ボラティリティカーブの特性を踏まえた工夫が随所に見られます。

さらに、実験設定には複数の検証用データ分割や評価指標が用意されており、モデルの汎化性能を客観的に評価可能です。これにより、過学習の回避や実用的な予測性能の担保が可能となっています。金融時系列データの不完全性に対する堅牢な補完手法として、同種の課題に取り組む際の基礎的なフレームワークを提供している点が本リポジトリの大きな魅力です。

まとめ

反復的モデリングでボラティリティカーブの欠損値を高精度に予測する実践的リポジトリ。