データ列を増やしてもLLMの探索が広がらなかったのはなぜか？

定義自体が株価寄りだったからだ。19定義中14が日次株価・出来高・TOPIXを参照し、利益や財務を読むものは5つだけだった。評価基準も全定義共通の2日リターン1本だった。

新しい設計ではどの保有期間を使うのか？

情報種別ごとに候補kを設定する。株価・出来高は2と5営業日、バリュエーション・財務は10と20、需給・イベント系は5・10・20だ。

いいえ。2026年データでIC 0.044だった10日ICは2023〜2024年データで0.0023に低下し、2日ICは両期間とも0.015前後を維持した。

何が起きたか
日本株向けAIクオンツシステム「QuantG」の開発者は、因子定義を仕様なしからテーマ＋列指定へ、さらに保有期間k（2〜20営業日）付きの情報種別定義へと移行した。
なぜ重要か
列指定だけでは19定義中14が日次株価・出来高・TOPIXを参照し、全候補が単一の2日リターンで評価されていたため、動きの遅いバリュエーション信号は生き残れなかった。

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よくある質問

データ列を増やしてもLLMの探索が広がらなかったのはなぜか？: 定義自体が株価寄りだったからだ。19定義中14が日次株価・出来高・TOPIXを参照し、利益や財務を読むものは5つだけだった。評価基準も全定義共通の2日リターン1本だった。
新しい設計ではどの保有期間を使うのか？: 情報種別ごとに候補kを設定する。株価・出来高は2と5営業日、バリュエーション・財務は10と20、需給・イベント系は5・10・20だ。
全因子を10日保有に延ばすのはうまくいったのか？: いいえ。2026年データでIC 0.044だった10日ICは2023〜2024年データで0.0023に低下し、2日ICは両期間とも0.015前後を維持した。