CSVで取り込んだデータをTarget Assetとして分析できるようになりました
Published on 8月 20, 2026
これにより、FactDecodeの標準データ取得機能では直接取得できない指数や独自の時系列データについても、所定の条件を満たす日次データであれば分析対象として利用できます。
今回の記事では、利用例としてTOPIXの日次データを使用します。現在、FactDecodeの標準データ取得機能ではTOPIX指数そのものの時系列データを直接取得できないため、別途用意したデータをCSVでインポートしています。
※インポートするデータは、利用者ご自身で利用可能なデータをご用意ください。
CSVで取り込んだデータをTarget Assetとして利用できます
これまでCSVからインポートしたデータは、分析に利用するデータとして追加できましたが、Projectの分析対象となるTarget Assetには選択できませんでした。
今回のアップデートにより、ご自身でCSVからインポートした日次データを、一定の条件を満たす場合にTarget Assetとして選択できるようになりました。
これにより、FactDecodeの標準データ取得機能だけではカバーできない指数や、ご自身で用意した時系列データについても、FactDecodeの分析対象として活用できます。今回の機能は、ユーザー自身が所有するCSVインポートデータをTarget Assetとして利用できるようにするものです。
TOPIXをTarget Assetとして分析する
今回は利用例として、TOPIXの日次データを使います。
現在、FactDecodeの標準データ取得機能では、TOPIX指数そのものの時系列データを直接取得できません。そのため、今回は別途用意したTOPIXの日次データをCSVとしてインポートしています。
インポートしたデータがTarget Assetとして利用するための条件を満たしていれば、新しいProjectを作成する際にTarget Assetとして選択できます。
Target Assetとして利用できるCSVデータには、日次データであること、値がすべて0より大きいこと、分析に必要な期間のデータが含まれていることなど、いくつかの条件があります。条件を満たさない場合はTarget Assetとして利用できません。
※インポートするデータは、利用者ご自身で利用可能なデータをご用意ください。
Design画面でもTarget Assetが分かりやすくなりました
Project作成後のDesign画面では、選択したTarget Assetが分析対象として固定表示されるようになりました。
Target Assetと、分析に使用するRaw DataやFactorをより明確に区別できるため、「何を予測・分析するProjectなのか」を確認しながらDesignを設定できます。
また、Target Assetに設定したデータはRaw Dataの選択肢には表示されません。分析対象と説明に使用するデータを分けて扱うことで、Design画面の役割もより分かりやすくなっています。今回の仕様でも、Target DatasetはDesign上で固定表示し、Raw Dataの選択肢から除外する設計になっています。
これまでと同じ流れで分析できます
Target Assetとして設定した後の分析操作は、これまでのFactDecodeと基本的に変わりません。
利用するRaw DataやFactorをDesignで選択し、分析を実行すると、インポートした時系列データを分析対象としてFactDecodeの分析を行えます。
Target AssetがCSVインポートデータの場合でも、Target Returnの計算方法や、Factor Analysis、SHAP Analysisなどの分析の基本的な考え方は従来と同じです。今回の変更では、Target Assetの計算ロジック自体は変更していません。
分析できるデータの幅を広げるために
今回のアップデートにより、FactDecodeが標準で取得できるデータだけでなく、ご自身で用意した時系列データもTarget Assetとして分析できるようになりました。
市場指数や独自に管理しているデータなど、これまでFactDecode上で直接Target Assetにできなかったデータについても、CSVインポートを通じて分析対象を広げることができます。
今後も、利用できるデータと分析の選択肢を広げながら、より柔軟にFactDecodeを活用できるよう改善を続けていきます。