AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「強化学習でポートフォリオ最適化をやるべきだ」と言われているのですが、正直よく分かりません。要は儲かるわけですか？リスクは増えませんか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！強化学習（Reinforcement Learning）を使ったポートフォリオ最適化は可能性があるが、実務適用ではデータ前処理、特に正規化が結果を大きく左右するんですよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
正規化という言葉は聞いたことがありますが、具体的にはどんな影響があるのですか。現場に導入するときに何に注意すればいいでしょうか。
良い問いです。まず結論を三つに分けます。1) 正規化は学習の安定性を高めるが、2) 状態情報を損なうとパフォーマンスが落ちる、3) 市場によって最適な方法が異なる、です。例えるなら、会議で議事録の書式を統一することは議論を早めるが、要点まで削ってしまっては意味がない、という話です。
なるほど、それでこの論文は何を示したんですか？つまり、正規化をやめればいいと？これって要するに正規化は害になるということ？
いい確認ですね。違います。結論は「正規化の仕方をデータと目的に合わせて選べ」ということです。論文は二つの一般的な正規化手法と事前データ正規化を比較し、市場によっては状態正規化が性能を落とすと報告しています。しかし事前にデータ全体を整えるアプローチはオンライン学習と組み合わせれば有効になる、という示唆もあります。
実務では暗号通貨みたいに値動きが極端なものだけでなく、普通の株式も扱います。現場の運用に向けて、どの点を最初に評価すればよいですか。
現場評価は三点です。1) データの値域がどれほど広いか、2) 市場のボラティリティの特性、3) オンライン学習（モデルを継続更新する運用）の可否です。まずは小規模のバックテストでこれらを観察し、どの正規化が情報を残すかを確かめると良いです。
つまり試してみてダメなら元に戻す、と。とはいえ実験にはコストがかかります。投資対効果の観点で初動はどうすればいいですか。
まずは小さく、三つの工程で進めましょう。1) 局所検証フェーズで数銘柄・短期間のバックテスト、2) オンライン試験フェーズで少額の実運用、3) 本格導入フェーズで運用ルールを固める。これなら初期コストを抑えつつ有効性を検証できるんです。
分かりました。最後に、現場で説明するための要点を三つにまとめてください。短く、役員会で使えるように。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 正規化手法は単なる前処理でなく性能に直結する、2) 市場特性に応じて手法を選び、小規模で検証する、3) オンライン運用と組み合わせることで事前正規化の利点を引き出せる。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、今回の論文は「正規化の仕方で強化学習の成績が変わる。特に状態を逐一正規化すると大事な価値情報を失うことがあり、市場特性に合わせて事前正規化やオンライン更新を組み合わせて検証すべきだ」ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。ポートフォリオ最適化に強化学習を用いる際、データの正規化（normalization）は単なる前処理ではなく、エージェントの意思決定に直接影響を与える要素であると本研究は示している。特に「状態正規化（state normalization）」と「事前データ正規化（pre-training normalization）」の違いが、異なる市場でエージェント性能を左右する主要因であると結論づけている。本稿はこの観点を基に、経営判断に直結する実務上の示唆を与えることを目的とする。
ポートフォリオ最適化は、資産配分を時間とともに調整して期待収益とリスクを管理する問題である。近年、強化学習（Reinforcement Learning）を用いる試みが増え、エージェントが市場データから逐次的に学ぶことで高頻度な意思決定を自動化しようという流れがある。だが一方で、学術的にはアルゴリズム設計だけでなくデータの扱い方が性能差を生む点が注目されている。
本研究の位置づけは、アルゴリズム独自性ではなく前処理の比較検証にある。つまり、同じ学習手続きの下でどの正規化手法が汎用的に優れるかを市場別に検証し、実務家が検討すべき条件を明確化する点にある。これにより、単なるモデル選定の話から、運用ルールやデータパイプライン設計まで視野を広げる必要性を提示している。
経営層にとっての重要性は明快だ。アルゴリズム導入に伴う投資対効果（Return on Investment）評価は、モデル精度のみならずデータ準備・運用コストを含めた全体最適で行う必要がある。本研究はその判断材料として、正規化手法が変われば本番での収益・リスク特性が変化することを示した。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は多くがモデル側の改良、例えばポリシー勾配（policy gradient）やネットワーク構造の最適化に注目してきた。これらは確かに性能向上に寄与するが、データ前処理の影響を体系的に比較した研究は限定的である。特に市場タイプ別に正規化の効果を横断的に比較した点が差別化要素である。
既存研究の一部は暗号通貨市場で高い性能を示す手法を報告しているが、同じ手法が伝統的株式市場で同様に機能するとは限らない点を指摘している。本研究はIBOVESPAやNYSEといった異なる流動性・ボラティリティ特性を持つ市場を比較対象とし、手法の一般性と限界を明示した。
また、本研究は「状態の逐次正規化」がどのようにエージェントの入力情報を変え、結果として行動選択の基準を歪めるかを経験的に示した点で先行研究と異なる。単に正規化が収束を助けるという常識に留まらず、情報損失の観点から評価し直した点が新規性である。
実務寄りの示唆も差別化点だ。研究は単なる学術実験に終始せず、オンライン学習（継続的なモデル更新）と事前正規化の組合せが運用でどのように利点をもたらすかを示し、初期導入の工程設計に踏み込んだ点が実務家にとって有用である。
3.中核となる技術的要素
まず用語の整理を行う。強化学習（Reinforcement Learning: RL）はエージェントが環境からの報酬を最大化するために行動を学ぶ枠組みである。状態（state）はエージェントが観測する市場情報であり、正規化（normalization）はその状態のスケーリングや平準化を指す。これらが学習過程でどのように扱われるかが性能を左右する。
本研究で比較された主要手法は二つである。一つは各時刻の状態を逐次的に標準化する手法（オンライン状態正規化）、もう一つは学習前にデータ全体を統一的にスケールする事前正規化である。前者は学習安定化を狙うが、後者はグローバルな値の相対関係を保ちやすい傾向がある。
技術的な核心は、正規化が「絶対値」情報を消してしまう可能性である。例えば資産の価格水準やボラティリティの絶対差は意思決定に重要な信号であるが、逐次正規化によってそうしたレンジの違いが隠蔽されると、エージェントは異なる市場状況を同一視して誤った行動を取る危険がある。
さらにこの研究は、オンライン学習と組み合わせた場合に事前正規化が有効に働く可能性を指摘している。オンライン学習は新しいデータに応じてモデルを更新するため、事前にスケールを合わせておくと、その後の学習での適応性が高まるという示唆を与えている。
4.有効性の検証方法と成果
検証は三つの市場を対象に行われた。ブラジルのIBOVESPA、米国のNYSE、そして暗号通貨市場である。各市場は流動性やボラティリティ特性が異なるため、正規化手法の市場依存性を比較するには適切な選択である。共通の強化学習アルゴリズムを用い、入力前処理のみを変えて比較した。
主要な評価指標は累積リターン、リスク調整後の指標（例えばシャープ比）、およびドローダウンの大きさである。実験結果は一貫していなかったが、特に伝統的株式市場では逐次状態正規化がパフォーマンスを下げるケースが観察された。一方、暗号通貨市場では逐次正規化により安定化が図られる場合もあった。
これらの結果は、単一の正規化手法を全市場に適用することの危険性を示す。市場の値動き幅や分布が大きく異なる場合、逐次的なスケーリングは重要な差を消してしまい、結果としてエージェントの判断が鈍ることが明らかになった。
また重要な成果として、事前正規化とオンライン学習を組み合わせた場合に、範囲外の入力に対する堅牢性が向上するという示唆が得られた。この点は運用面での適用可能性を高める要素として注目に値する。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は実務的示唆を提供する一方で、いくつかの限界と議論の余地を残す。第一に、比較対象とした正規化手法は代表的なものに限られており、より複雑な特徴変換やアダプティブなスケーリング手法の有効性は未検証である。したがって最適な前処理がさらに進化する余地は大きい。
第二に、実験は指定した市場の過去データに基づくバックテストが中心であり、未来の構造変化に対する外挿性（generalizability）は限定される。市場構造が急激に変わる局面では、どの正規化手法も再評価が必要になることが予想される。
第三に、運用上はオンライン学習を行う際のハイパーパラメータ設定や更新頻度が性能に与える影響が未だ十分に整理されていない。本研究もその関係性を示唆するにとどまり、実務導入には追加の検証が不可欠である。
総じて言えば、正規化はハイパーパラメータの一種として扱い、データの性質と運用方針に応じて慎重に設計・評価する必要がある。これはAIシステムの信頼性と投資対効果を高めるための実践的な指針である。
6.今後の調査・学習の方向性
将来的な研究は三つの方向で進むべきである。第一に、より多様な正規化・特徴量変換手法を横断的に比較し、市場クラスタごとに推奨設定を整理すること。第二に、オンライン学習の更新則（learning rateや更新頻度）と正規化手法の相互作用を定量的に解明すること。第三に、実運用に即したリスク管理ルールと組み合わせた長期的評価を行うことが重要である。
また実務的には、導入前に小規模なA/Bテストの実施を推奨する。これはデータパイプラインと運用ルールを実装する際のリスクを限定し、意思決定の透明性を保つために有効である。さらにモデル解釈性（explainability）を高め、意思決定の根拠を経営層に示す工夫も必要である。
検索に使える英語キーワードは次の通りである。”portfolio optimization”, “reinforcement learning”, “normalization”, “state normalization”, “online learning”。これらの語で文献探索を行えば、本研究の前後関係を把握できるはずである。
会議で使えるフレーズ集
「今回の検証からは、正規化手法がモデルの意思決定に直接影響するため、市場特性に合わせた前処理の設計が必要だと結論づけられます。」
「まずは小規模なバックテストと限定的な実運用で有効性を確認し、オンラインでの継続学習と組み合わせることで本番適用を検討しましょう。」
「技術的には状態正規化は入力の相対差を隠す可能性があるため、事前正規化と更新ルールのバランスを評価したいと考えています。」
引用元
C. de S. B. Costa and A. H. R. Costa, “Comparing Normalization Methods for Portfolio Optimization with Reinforcement Learning”, arXiv preprint arXiv:2508.03910v1, 2025.
