LISAスコアリングモデルの有効性を7段階の統計的検証で実証しました。
本ページでは検証手法・母数・結果を全て公開します。
検証の設計思想
LISAのスコアリングモデルが「偶然ではなく、統計的に有意に優良銘柄を選別できる」ことを証明するため、 7段階の検証を実施しました。初期の検証で見つかった限界を踏まえ、仮説を段階的に精緻化しています。 全検証はランダムシード固定（seed=42）で完全に再現可能です。
データソース
母集団と抽出方法
ウォークフォワード検証（5年保有）
同一データで最適化と検証を行う「過学習」を排除するため、 時間軸をずらした4つの独立ウィンドウで検証しています。
| Window | 買い日 | 売り日 | 保有期間 | 含む市場イベント |
|---|---|---|---|---|
| W1 | 2016/03/31 | 2021/03/31 | 5年 | コロナショック→V字回復 |
| W2 | 2017/03/31 | 2022/03/31 | 5年 | 米中摩擦→コロナ→回復 |
| W3 | 2018/03/31 | 2023/03/31 | 5年 | コロナ→利上げショック |
| W4 | 2019/03/31 | 2024/03/31 | 5年 | コロナ→新NISA相場 |
スコア計算（4変数マトリックス）
| 変数 | ウェイト | 測定対象 | 高スコアの意味 |
|---|---|---|---|
| 複利エンジン | 35% | ROE x 5年利益CAGR | 効率よく利益を伸ばす企業 |
| 割安性 | 30% | ROE x 正規化PER | 実力に対して株価が安い |
| 財務健全性 | 20% | 自己資本比率 x FCF利回り | 借金が少なく現金を生む企業 |
| 需給 | 15% | 出来高変化率 x 騰落レシオ | 市場の注目度と需給バランス |
※ 具体的な閾値・計算式は知的財産として非公開。ランク判定: S≥80 / A≥65 / B≥50 / C≥35 / D<35
バイアス排除措置
核心的発見
LISAでS/Aランクと判定され、5年後もS/Aを維持した銘柄は、 全上場銘柄のリターンランキングで平均上位33%に位置し、上位20%に入る確率はランダムの2.2倍でした。
| Window | 全銘柄 | S/A維持 | 平均順位 | Top10% | Top20% | Top30% | TOPIX超過 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| W1 (2016→2021) | 513社 | 16社 | 上位24% | 5/16 (31%) | 11/16 (69%) | 13/16 (81%) | 13/16 (81%) |
| W2 (2017→2022) | 619社 | 22社 | 上位33% | 8/22 (36%) | 12/22 (55%) | 14/22 (64%) | 12/22 (55%) |
| W3 (2018→2023) | 679社 | 15社 | 上位34% | 3/15 (20%) | 4/15 (27%) | 6/15 (40%) | 4/15 (27%) |
| W4 (2019→2024) | 732社 | 23社 | 上位40% | 4/23 (17%) | 6/23 (26%) | 9/23 (39%) | 5/23 (22%) |
| 合計 | — | 76社 | 上位33% | 20/76 (26%) | 33/76 (43%) | 42/76 (55%) | 34/76 (45%) |
統計的検定
帰無仮説 H₀: S/A維持銘柄がTop20%に入る確率 = 20%（ランダムと同じ）
対立仮説 H₁: S/A維持銘柄がTop20%に入る確率 > 20%
観測値: 33/76 = 43.4%
二項検定: p < 0.0001（極めて有意）
→ S/A維持銘柄が上位に来ることは偶然では説明できない
| カテゴリ | 定義 | 銘柄数 | 平均リターン | 平均順位 |
|---|---|---|---|---|
| S/A維持 | 買い時点S/A → 5年後もS/A | 76社 | +10.3%/年 | 上位33% |
| S/A転落 | 買い時点S/A → 5年後にB以下 | 149社 | +2.0%/年 | 上位51% |
| C/D維持 | 買い時点C/D → 5年後もC/D | 828社 | -0.6%/年 | 上位57% |
この結果が意味すること
S/A維持とC/D維持の差は年+10.9%。5年間で累計+54.5%の差になります。
LISAは「C/D銘柄を避ける」だけでも、投資成績を大幅に改善できます。
さらに重要なのは、S/A銘柄が転落した場合（=業績悪化）にはリターンが+2.0%まで低下すること。
LISAの週次スコア更新で転落を検知し、入れ替えることで「S/A維持ポートフォリオ」を実現できます。
検証方法
S/Aランク銘柄からランダム50社を選ぶ試行を100回繰り返し（モンテカルロ法）、
全銘柄からランダム50社を選んだ場合と比較。3年保有・5ウィンドウで検証。
| Window | S/A 50銘柄 | ランダム 50 | 差 | p値 | 判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| W1 (2017→2020) | +0.3%/年 | -3.9%/年 | +4.3% | < 0.001 | ★有意 |
| W2 (2018→2021) | +1.7%/年 | -2.2%/年 | +3.8% | < 0.001 | ★有意 |
| W3 (2019→2022) | +3.9%/年 | +0.8%/年 | +3.2% | < 0.001 | ★有意 |
| W4 (2020→2023) | +10.8%/年 | +8.2%/年 | +2.5% | < 0.001 | ★有意 |
| W5 (2021→2024) | +4.3%/年 | +4.7%/年 | -0.4% | n.s. | — |
最終結果だけでなく、途中のREJECTED（棄却）も含めて全て公開します。 科学的検証とは仮説の棄却と精緻化の繰り返しです。
| # | 検証内容 | 対象 | 保有期間 | 結果 | 判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4変数 x ランダム300 | 全市場 | 3年 | 0/5勝 超過-5.2% | REJECTED |
| 2 | 3変数(v4.3互換) x 300 | 全市場 | 3年 | 0/5勝 超過-7.4% | REJECTED |
| 3 | ユニバース別 x 500 | 5ユニバース | 3年 | 最大2/5勝 | REJECTED |
| 4 | S/A vs ランダム50 | S/Aのみ | 3年 | 4/5勝 p<0.001 | ★採択 |
| 5 | Top5-20 エリート | スコア上位 | 5年 | 1/4勝 | REJECTED |
| 6 | S/A維持銘柄 | 買&売S/A | 5年 | 2/4勝 +13.0%/年 | ★★採択 |
| 7 | パーセンタイル分析 | 1,500銘柄 | 5年 | 上位33% p<0.0001 | ★★★採択 |
棄却された検証から得た知見
証明1: 銘柄選別力
S/Aランク銘柄はランダム選択より年+2.7%優位（4/5期間でp<0.001）。 これは偶然では説明できない統計的に有意な差です。
証明2: 上位集中
S/A維持銘柄は全銘柄の上位33%に位置。上位20%に入る確率はランダムの2.2倍。 二項検定 p<0.0001で極めて有意。
証明3: 危険銘柄の回避
C/D銘柄を避けるだけで年+10.9%の改善。LISAは「何を買うか」だけでなく「何を買わないか」を教えます。
LISAの使い方
1. スコアでS/A銘柄を発見する（本検証で選別力を証明）
2. 週次更新でランク変動を監視する（自動化済み）
3. ランク転落時に入れ替える（アラート機能実装済み）
この3ステップのサイクルにより「S/A維持ポートフォリオ」を実現します。
免責事項・投資に関するリスク
第三者による再現方法
本検証は以下の条件で完全に再現可能です：
検証実施日: 2026年4月6日 | 検証者: LISA開発チーム