## QlibAssistant の技術考察 **■ 概要（1行）** Microsoft Qlib フレームワーク + XGBoost/LightGBM のアンサンブル で、A 株 CSI300 銘柄を毎晩全自動スクリーニングする定量的意思決定ツール。 **■ 特徴・用途（2〜3行）** 1. **モデル集約の過拠合回避**: 5 種アルゴリズム × 5 回溯周期 = 25 モデルを投票させることで、単一モデルの時系列歪み（トレーニングドリフト）を分散化。IC・ICIR で事前選別した上で単純平均で集約する手法は統計的に堅牢。 2. **自動化パイプラインの実装性**: GitHub Actions の定時実行（毎晩 8 時）→ データ更新 → 再学習 → 複盤統計 → ページ生成のフローが完全自動化され、結果再現性が保証される（手動実行ギャップがない）。 3. **検証ベースの信頼性**: 単なる予測スコアだけでなく、過去の「勝率・利確パフォーマンス」を統計で公開し、`filter_ret`（波動率・動量フィルタ済み）による稳健性フィルタも用意。ただし 1 日保有の短期モデルため、スリップページ・手数料・板厚リスクの考慮が必須。 **■ 結論（1行）** 学術的な定量パイプラインの実装例として参考度は高いが、実盤運用には市場微構造（流動性・執行難）への対策が欠如しているため、あくまで「補助判断ツール」に留めるべき。