下記は、電力中央研究所が作成した研究資料。電力需要予測とは、特定の日、時間帯等に、どれくらいの電力が消費されるかを予測することである。瞬間的な電力の kW （キロワット）と、それに時間を掛けた kWh （キロワット時、キロワットアワー）の予測とがある。
この研究資料では、それらを過去のデータに基づき予測しているが、その手法としてアンサンブル学習というものを使用している。
アンサンブル学習の予測有効性について―電力需要予測を対象とした検証― https://criepi.denken.or.jp/jp/serc/source/pdf/Y19511.pdf
これは、弱学習器（わかりやすく言ってしまうと、あまり凝っていない、しょぼい学習器）の予測結果を束ねれば、集合知のような形で強い学習器ができるのではないか、というアプローチである。
これを株取引に応用できないかと考えている。具体的には、様々な書物に書かれた予測手法やテクニカル分析結果等をひたすら多く集め、実装し、予測させ、それを束ねることで、より強固な予測器を作ってしまおう、ということである。
まだただのアイデア段階なので、電力需要予測で有効だったものが株取引でもそうなのかは、全くわからない。しかし、非常におもしろそうである。
