AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「この論文を参考にすれば暗号通貨で儲かります」と言うのですが、正直ピンと来ないのです。要点をやさしく教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うとこの論文は「過去の価格だけを使って、深層強化学習でポートフォリオ比率を直接出す」手法を示しているんですよ。
過去の価格だけ、ですか。それで本当に期待する結果が出るのでしょうか。うちの現場では説明のつかないものには投資できません。
懸念はもっともです。ここでのポイントは三つありますよ。第一にモデルを仮定しない点、第二に畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）で時系列パターンを抽出する点、第三に強化学習の報酬を累積リターンにして直接最適化する点です。
これって要するに、過去の値動きのパターンを学ばせて、利益が出るように配分を決める仕組みということですか？
その通りですよ。端的に言えば、昔の値段を写真のように切り取ってCNNで特徴を抜き、それを使って各資産にどれだけ振り分けるかを決めるのです。しかも報酬は最終的な累積リターンなので、目的が明快です。
なるほど。しかし実践での信頼性が気になります。バックテストで良い結果が出ても、本番で同じように動くかは別です。
確かにバックテストの限界は重要です。著者らは30分ごとの取引データで検証し、短期的には大きなリターンを示しましたが、過学習や市場移転（モデルが学んだ環境と実際の市場が異なる問題）を認めています。現場導入では取引コストや流動性も考慮すべきです。
投資対効果が出るかどうかは結局その辺りですね。実運用で一番気になるのは、社内で運用できるか、外部に任せるかという点です。
現実的な選択肢は二つです。社内で段階的に試すか、外部プロバイダと協業するか。どちらも重要なのは検証ルールを明確にすることです。例えばまずはペーパートレードで運用ルールを試し、スモールスタートで実資金に移す三段階を設けるとよいですよ。
分かりました。最後に、うちの幹部に一言でこの論文の価値を説明するとしたら、何と言えばいいでしょうか。
「過去価格だけで直接ポートフォリオ配分を学ぶ、モデルに依存しない自動配分手法を示した研究であり、短期トレードでの発現力を示した。ただし実運用では過学習と取引実装の検証が不可欠である」と伝えてください。要点はこの三つです。
分かりました。では私の言葉で確認します。要するに「過去の値動きを画像のように捉え、CNNで特徴を掴んで配分を決め、累積リターンを報酬に学習する手法で、短期では有望だが実運用では慎重な検証が必要」ということですね。これで幹部に説明できます。
