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流動性が時間変動する場合の最適執行に向けた強化学習

（Reinforcement Learning for Optimal Execution when Liquidity is Time-Varying）

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田中専務

拓海先生、最近部下から「強化学習で売買の執行を自動化できる」と聞いて焦っています。ウチの現場にも本当に使えるものなんでしょうか？投資対効果が心配でして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立てられますよ。まず結論を三行で言うと、1) 流動性が時間で変わる環境でも強化学習（Reinforcement Learning、RL）が有効であること、2) 特にDouble Deep Q-Learning（DDQN）が安定して学べること、3) 現場導入では観測できない『潜在的な流動性』の扱いが鍵になる、です。

田中専務

要するに「環境が変わっても学習して最適に動ける」ってことですか？でも現場では流動性なんて測れない。そこが不安です。

AIメンター拓海

その懸念は正しいです。RLはセンサーが弱くても『試行錯誤で最善を学ぶ』手法です。身近な例で言えば、地形が毎回変わるレースでコースを走る車に近く、車は毎回の走行からコースの

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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