27_バックテストでデータリークを防ぐ設計
Qiita / 2026/4/3
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要点
- バックテストでの高いROIが実運用で再現できない主因として、学習データと予測期間の情報が混ざる「データリーク」が挙げられる。
- データリークが起きる代表的なパターン（前処理・特徴量生成・正解ラベルの混入など）を前提に、バックテスト時点で安全なデータ分離の設計が重要になる。
- 期間を区切った学習・検証（ウォークフォワード等）や、特徴量作成のタイミングを学習期間に厳密に閉じ込めることで再現性のある評価に近づける。
- 競馬AIのような時系列・イベントデータでは特に、将来情報を参照しない前提を実装段階で徹底する必要がある。
はじめに
「バックテストでROI 300%なのに実運用では全然当たらない」——機械学習の予測モデルで最も致命的なバグが**データリーク（Data Leakage）**です。
競馬AIでのデータリークは「未来の情報を使って過去を予測している」状態です。バックテストスコアが実...
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