時系列予測に1D-CNNはどこまで通用する？LSTMとの併用と精度比較

なぜ1D-CNNが時系列予測に使われるのか？

ディープラーニングの中でも、1D-CNN（一次元畳み込みニューラルネットワーク）は本来、時系列データよりも音声認識や信号処理で活躍してきました。しかし、近年FXを含む金融分野の時系列予測にも応用され、注目を集めています。

1D-CNNは「畳み込み」という操作で、時系列の中にある局所的な特徴（パターンや変化の兆し）を効率的に抽出します。これはローソク足チャートに見られる短期的な変動やノイズを見極める上で有利です。また、並列処理が可能なため、LSTMなどに比べて学習速度が速く、実装の簡便さも魅力です。

時系列予測における一般的な課題は、「過去データのどの部分が未来に影響するか分かりづらい」こと。1D-CNNはこの点を、複数のフィルタでパターンを網羅的に探すことで補います。ただし、時系列の“順番”に関してはLSTMほどの強みはありません。

このように、1D-CNNは「特徴検出」に優れた構造であるため、特に短期の価格予測や、明確な変動パターンがある局面で真価を発揮します。

時系列予測ではLSTM（Long Short-Term Memory）が主流です。これは「過去から未来に至る時間の流れ」を保持できる構造に強みがあり、長期的な依存関係も考慮に入れられる点が特徴です。

1D-CNNとLSTMを比較するポイントは主に以下の3つです：

そのため、1D-CNNは「短期予測」や「高速実装が求められる局面」に適しており、LSTMは「長期トレンドの把握」や「複雑な時系列構造の予測」に向いています。

1D-CNNとLSTMは「どちらが優れているか」というよりも、「どう組み合わせるか」でパフォーマンスが変わります。実際、1D-CNNを前処理的に用いて特徴抽出を行い、その出力をLSTMに渡して時系列構造を学ばせるというハイブリッド構成は有効です。

このアプローチのポイントは：

という役割分担ができることです。

次回後編では、こうしたハイブリッド構成の実装例や、精度比較の検証データ、さらには応用展開の視点（FXだけでなく他の時系列分野）にも触れていきます。

前編では、1D-CNNとLSTMの特徴を個別に整理しましたが、ここでは両者を組み合わせたハイブリッド構成について掘り下げます。1D-CNNは前処理としての位置づけが一般的で、価格データからノイズを排除し、短期的な特徴を抽出した後、その出力をLSTMに引き継ぐのが基本的な設計です。

この構成の利点は以下の通りです：

実装例としては、以下のような構成が考えられます：

このようなモデルは、短期トレード向けのエントリータイミング検出に強く、特にボラティリティの高い局面で優位性を発揮します。

複数の実験報告では、1D-CNN単体よりもハイブリッドモデルの方が精度が高いことが示されています。たとえばドル円の終値を予測するタスクにおいて、以下のような比較がされています：

このように、CNNによる前処理が有効に働いている例が多く見られます。ただし注意点としては：

よって、こうしたモデルは単体ではなく「サポート的」に活用するのが適切です。実運用においては、チャートパターン検出、アラート機能、バックテストツールとの組み合わせが有効です。

1D-CNNは時系列予測においても十分な効果を発揮しますが、LSTMとのハイブリッド構成により真価を発揮します。特に短期予測におけるパターン抽出＋文脈理解の両立が可能になる点は大きな強みです。

とはいえ万能ではなく、経済的要因の突発的な影響や長期的なトレンド形成には弱いため、他の手法との組み合わせやファンダメンタル要素との補完が求められます。

今後はAttention機構やTransformerベースのモデルとの比較など、さらに深い検証が求められる段階に入っています。