クロスマーケット相乗効果を用いた擬似ボラティリティ最適化による株価変動予測（CSPO: Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization）

田中専務

拓海先生、最近部下から『論文を読んで検討すべき』と言われたのですが、正直どこから手をつけていいかわかりません。題名は長くて、CSPOって何だか投資の新技法みたいでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！CSPOは、Cross-market Synergy（クロスマーケット相乗効果）とPseudo-volatility（擬似ボラティリティ）を組み合わせて株価の動きを予測する研究です。難しい言葉に見えますが、要は『他市場の情報を賢く取り入れ、銘柄ごとの変わりやすさを補正して予測精度を上げる』という考えです。

田中専務

これって要するに、先物市場の動きとか外側の情報を取り込むことで、個別株の予測がしやすくなるということですか？我々の事業に置き換えると、外部の需要予測を使うようなイメージでしょうか。

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ。具体的には、論文はBi-level Dense Pricing Transformer（BDP-Former）という変換器型の深層モデルを使って、先物市場の先読み情報を株の埋め込みに反映させています。言い換えれば、外部の先行指標を『データのひとつの視点』として学習させるのです。

田中専務

うちの現場で導入する場合、どこにコストがかかりそうでしょうか。データ整備とモデルの運用、この二つが中心ですかね。

AIメンター拓海

まさにその通りです。要点を三つに絞ると、（1）外部市場データの取得と整形、（2）モデル学習に伴う計算リソース、（3）運用時の継続的なモニタリングとフィードバックです。最初は小さな範囲で検証し、成果が出れば段階的に拡大するのが現実的です。

田中専務

先物って言われると、金融のプロの話に聞こえますが、我々のような製造業でも参考になるのでしょうか。先物＝将来の期待を表す契約、という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

合っています。先物市場は将来期待の凝縮ポイントですから、例えば業界全体の需要見通しや原材料価格の見通しが反映されることがあります。製造業で言えば、原料価格先物や主要顧客の受注見通しなど、外部のシグナルを入れることで需要予測や在庫判断の精度が向上する可能性がありますよ。

田中専務

モデルの中で『擬似ボラティリティ（Pseudo-volatility）』という言葉が出ますが、これは何をするものですか。言葉だけだとピンと来ません。

AIメンター拓海

擬似ボラティリティは銘柄ごとの変動しやすさの違いをモデル内で補正するための仕組みです。ボラティリティ（Volatility、価格変動性）が高い銘柄と低い銘柄では予測の難しさが異なるため、これを数値的に表現して学習過程で重み付けを行います。例えるなら、商品ごとに需要のブレ幅を測って在庫評価に反映するようなものです。

田中専務

なるほど、要は『銘柄ごとに予測の難易度を測って、それぞれに合った対策を取る』ということですね。これなら我々の在庫や発注ルールにも応用できそうに思えます。

AIメンター拓海

その応用は非常に良い発想です。ポイントは三つ、まず小さく試すこと、次に外部データの品質を確保すること、最後にモデルの出力を経営指標に落とし込む運用設計を行うことです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。

田中専務

では報告資料を作る際に使える簡潔な一言を教えてください。要点を一言で部長たちに伝えたいので。

AIメンター拓海

「外部市場の先行シグナルを取り入れ、銘柄ごとの変動特性を補正することで、予測精度と運用の費用対効果を改善する研究です」と伝えれば端的です。素晴らしい着眼点ですね！

田中専務

わかりました。自分の言葉でまとめますと、外部の先を読む市場情報を取り込んで、銘柄ごとの『ぶれやすさ』を見て補正することで、より現実的な予測を作るということ、ですね。

1.概要と位置づけ

結論を先に述べると、この研究は株価変動予測の精度を向上させるために、他市場の先行情報を体系的に取り込み、銘柄ごとの変動性の違いを補正する枠組み—Cross-market Synergy with Pseudo-volatility Optimization（CSPO、クロスマーケット相乗効果＋擬似ボラティリティ）—を提案した点で大きく先行研究と一線を画している。従来の学習ベースの予測は個別市場の時系列に依存することが多かったが、CSPOは先物などの外部市場が持つ“先行性”をモデル内で活かすことで、未来を予測する情報源を増やしている。これは実務的に言えば、外部の先読み指標を活用して在庫や発注の判断精度を高めるのと同じ発想である。さらに、各銘柄が示す価格変動の難易度の差を擬似ボラティリティ（Pseudo-volatility、擬似ボラティリティ）という形で定量化し、予測過程に反映させる点が革新的である。結果として、複数市場の知見を融合して個別資産の予測精度を高めるアプローチは、金融分野に限らず外部シグナルを持つ様々な産業データへ適用可能である。

2.先行研究との差別化ポイント

既存研究の多くは単一市場の時系列特徴量に基づく予測モデルで、外部市場の情報を単純に追加特徴量として加える程度にとどまっていた。これに対してCSPOは、Cross-market Synergy（クロスマーケット相乗効果）を明示的にモデル構造に組み込み、先物の先読み性を埋め込み表現に反映させるためのBi-level Dense Pricing Transformer（BDP-Former）を導入している点で差別化される。加えて、Pseudo-volatility（擬似ボラティリティ）を用いて銘柄ごとの変動性の異質性をモデル内で扱えるようにしたことが、評価結果の安定性向上につながっている。従来手法は高ボラティリティ銘柄で誤差が大きくなる傾向があったが、CSPOはそのばらつきを意識的に補正する設計になっている。ビジネスに置き換えれば、全店平均の施策では効果が薄い個店対策を、個店の特性に応じて最適化するのに似ている。そして最後に、公開ベンチマークでの比較により有効性が裏付けられている点も、差別化の重要な要素である。

3.中核となる技術的要素

中核は二つの技術的要素に集約される。第一にBi-level Dense Pricing Transformer（BDP-Former）である。これはTransformer（変換器）構造をベースに、時系列の局所情報と外部市場のクロスマーケット知見を二段階で融合する仕組みを持つ。直感的には、まず外部市場の意見を集約し、それを個別株の内部表現に加味してから最終的な予測を出すという流れである。第二の要素はPseudo-volatility Estimator（擬似ボラティリティ推定器）であり、各銘柄の過去変動や特徴量から“予測の難易度”を数値化し、学習時の重みづけや損失関数の調整に用いる。これにより、高ボラティリティ銘柄の過学習や低ボラティリティ銘柄の過小評価を抑制できる。実装面ではデータの前処理、外部先物データとの時系列整合、ならびにモデル学習の安定化が運用上の鍵であり、これらは導入コストに直結する点に留意すべきである。

4.有効性の検証方法と成果

著者らは複数の公開ベンチマークと独自の評価指標を用いてCSPOの効果を検証している。比較対象として従来の時系列モデルや単純なマルチモーダル統合手法が用いられ、精度指標だけでなくリスク指標や銘柄別の性能分布も示されている点が評価に値する。結果として、CSPOは平均的な予測精度で改善を示すだけでなく、特にボラティリティの高い銘柄において性能低下を抑え、全体の安定性を向上させる傾向が確認された。検証方法はクロスバリデーションや時系列を尊重した検証分割を採用しており、過去情報の漏洩を避ける設計になっている。これにより実運用に近い条件下での有効性が示されており、ビジネス上の意思決定材料としても信頼できる結果である。

5.研究を巡る議論と課題

議論の焦点は主にデータ依存性とモデルの解釈性に集約される。第一に外部市場データの質と可用性が成果に大きく影響するため、実務導入ではデータ供給の安定性確保が課題である。第二に深層学習ベースの統合モデルはブラックボックス化しやすく、経営層に説明可能な形で成果を提示するための可視化や指標設計が必要となる。第三に擬似ボラティリティ推定の妥当性について、学術的にはさらに理論的裏付けや感度分析が求められる場面がある。運用面では、モデルのリトレーニング頻度や異常時のフェイルセーフ設計、そして予測をどのように業務ルールに反映させるかという実務的な議論が続くだろう。結局のところ、技術的優位性は実装と運用体制の充実に依存する点を見落としてはならない。

6.今後の調査・学習の方向性

今後の研究は三方向で進むことが期待される。第一に外部情報の多様化である。先物以外にマクロ指標、ニュース、サプライチェーン情報などを如何に統合するかが鍵である。第二に擬似ボラティリティの推定精度向上とその理論的整合性の強化である。これによりモデルの適用範囲が広がり、産業横断的な応用が可能となる。第三に実運用に向けた軽量化と説明性の向上であり、計算コストを抑えつつ経営判断に活かせる形での出力を整備する必要がある。実務者としては、小さなPOC（Proof of Concept）を繰り返しながら外部データの有効性を検証し、段階的に本格導入する戦略が現実的である。最後に、検索に使える英語キーワードは “Cross-Market Synergy”, “Pseudo-volatility”, “BDP-Former”, “stock price movement forecasting” を参照されたい。

会議で使えるフレーズ集

「外部市場の先行シグナルを取り込むことで、我々の予測モデルは先を読む力を獲得できます。」

「銘柄ごとの変動性を擬似ボラティリティとして定量化し、予測上の重み付けを行う方針です。」

「まずは限定的なデータ範囲でPOCを行い、効果があれば段階的に拡大します。」

S. Lin et al., “CSPO: Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization,” arXiv preprint arXiv:2503.22740v1, 2025.