強化学習
キョウカガクシュウ（金融工学）
意味 試行錯誤で学習するAI
強化学習とは？
強化学習は、AIが環境と相互作用しながら、報酬を最大化する行動を学習する手法です。金融分野では、トレーディング戦略の最適化やポートフォリオ管理などに応用されます。
強化学習の具体的な使い方
「市場の変動に応じて自動的に投資戦略を調整する AI システムを、強化学習を使って開発しています。」投資判断を自動化するAIシステムの開発シーンを描写しています。市場環境の変化に適応しながら最適な投資戦略を学習するシステムの構築方法を説明しています。
強化学習に関するよくある質問
Q.教師あり学習との違いは？
A.教師あり学習は正解データを用いて学習しますが、強化学習は試行錯誤を通じて最適な行動を学習します。環境からのフィードバック（報酬）を基に学習を進めます。
Q.金融での活用例を教えて
A.アルゴリズム取引の戦略最適化、動的資産配分、リスク管理などに活用されます。市場の変化に適応しながら、最適な意思決定を学習できます。
Q.導入の難しさはありますか？
A.適切な報酬設計が難しく、学習に時間がかかる場合があります。また、実環境でのトライアルが難しいため、シミュレーション環境の構築が重要になります。
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