Cruncher Spotlight #4 – ADIA Lab 構造破壊チャレンジ 本日は、M&G Investmentsの定量アナリスト、ジュリアン・ムカジ氏を、Crunchで開催した10万ドルのADIA Lab 2025構造破壊チャレンジで最高のパフォーマンスを発揮したソリューションを紹介します。

課題は構造破壊の検証です。 時系列と提案される変化点が与えられたとき、そこで真の構造的断絶が起こる確率(0–1)を予測します。これは金融、気候、医療、マクロ経済などの応用で問題となっています。

このアプローチの中心には機能の多様性があります。 ジュリアンは、ブレイク前後のセグメントを比較する特徴ファミリーを構築しています: - 分布と定常性 - ボラティリティおよび分散構造 - 圧縮と複雑性 - スペクトル含有量 - 経路幾何学と極値

統計的検定と情報理論的特徴 ADF、KS、クレイマー・フォン・ミーゼス、発散やエントロピーなどの古典的手法は、境界を越えた分布および定常性のシフトを定量化します。 これらは最も直接的な信号を捉えています。すなわち「基礎となる運動法則は変わったのか?」

分散とボラティリティ変換 z正規化リターンでは、次のように重ねます: - EWMAボラティリティ - ローリング標準偏差 - 標準化された残差(衝撃波サイズと局所σ) - MOSUMスタイルの分散ウィンドウ 特徴は候補ブレイク周辺の変動係数、滑らかさ、ボラティリティクラスタリング、レジム依存の分散構造を追跡します。

圧縮およびCuSumジオメトリ - Lempel–Zivおよびzlibベースの特徴は、分裂前と分裂後の配列の圧縮可能性/構造化を測定します。 - CuSumに基づく特徴(エルボー形状、シャープネス、残差上のワッサーシュタイン距離)は、平均レベルシフトや境界における局所的な「エルボー」を強調します。 これらが合体することで、複雑さや平均力学の微妙な変化が浮き彫りになります。

スペクトル、SSA、ROCKETおよび経路特徴 - スペクトルおよびSSA機能は、周波数間での電力の再分配や支配モードの変化を追跡します。 - 決定性ROCKET変換は、低次の統計で捕捉されない微細構造を捉える軽量畳み込み特徴として機能します。 - 経路および極値の特徴(ドローダウン、ピーク/トラフまでの距離)は、体制依存の経路幾何学を要約します。

最も注目すべき発見の一つは、「魔法の特徴」――グローバルな変動係数です。 それ自体では、意味のあるAUCブーストを提供し、さらに重要なのはゲートとして機能したことです。この特徴のごくわずかな区間が、非常に異なるブレーク周波数を持つ異なるデータ領域を定義します。

部分依存性とICE解析により、モデルはこの特徴を狭い閾値付近でのみ用いることが示されました。 これらの閾値を超えることで、サンプルは他の特徴が重要な異なる葉に分けられ、データセットは実質的に複数のリーム(非常に低い陽性率の「簡単な陰性」帯を含む)に分割されます。 この相互作用は全体の大きなAUC増加につながりました。

ジュリアンはまた、いくつかのディープラーニングアーキテクチャも探求しました。 - シャム/埋め込みモデルの前後セグメント - 境界窓に焦点を当てたCNN - ハイブリッドLSTM–GARCHバリアント - グローバル統計、境界ウィンドウ、事前・事後埋め込みを組み合わせたカスタムヘッド 多くの曲は大幅なチューニングにもかかわらず、AUCが65〜75%で停滞しました。

なぜここで木が勝ったのか? ツリーアンサンブルは狭いCV閾値のような非常に局所的で低次元の信号を活用でき、ディープモデルは正規化や表現学習によってこれらを滑らかにする傾向がありました。 競合スケジュールを考慮すると、特徴工学+GBDTSは複雑さ、解釈可能性、性能の最良のトレードオフを提供しました。

彼のアプローチをこれほど詳細に解説してくれたジュリアン・ムカイ氏、そして構造破壊検出の最前線を押し広げてくれたADIAラボおよび参加したすべてのCruncherに心から感謝します。 さらに多くのCruncherのスポットライトが近日公開予定です。