暗号通貨市場における人工知能を用いた意思決定支援：ゲーム理論的および確率的モデル

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過去10年間で、暗号通貨市場は金融界における最も破壊的な革新の一つとして登場し、高いリターンの可能性だけでなく、深刻なリスクも伴うことから注目を集めています。従来の金融資産とは異なり、暗号通貨は分散型の構造と24時間取引の性質により、供給と需要の動きだけでなく、ソーシャルメディアのトレンド、技術的アップデート、規制のニュースなどにも大きく影響されます。これにより、合理的な市場参加者を前提とした古典的経済理論の妥当性が問われています。

人工知能は人間の行動や市場のダイナミクスを理解する新たな視点を提供しますが、既存のアプローチはしばしば「ブラックボックス」モデルに限定され、突発的な市場ショックに対する適応性に欠けています。

多くの定量的金融モデルや基本的な機械学習アルゴリズムは、過去のパターンが将来も繰り返されると仮定しています。しかし、暗号通貨市場はカオス的で非定常的です。この文脈で二つの主要な問題が浮上します。

1. 現在のアルゴリズムは「非合理的」な市場動きのモデル化に苦労している。
2. 深層学習モデルは説明性に欠け、人間が売買判断の背後にある理由を理解しにくい。

これらの制約は、AIを用いたシステムへの投資家の信頼を損ない、技術の普及を遅らせています。

本論文の貢献は以下の通りです。

Dempster–Shafer信念理論に基づくハイブリッド確率モデルを開発し、証拠の重み付けを通じて不確実性を評価します。これにより、純粋なベイズ確率だけに頼らないアプローチを実現します。

また、市場のダイナミクスをマルチエージェントゲームとしてモデル化し、インタラクティブな環境内で創造的な問題解決を可能にするシミュレーションフレームワークを提案します。

2. 関連研究

提案手法は、経済理論におけるAI、ゲームベースのシミュレーション、確率的推論の三つの主要な研究分野に基づいています。

2.1 AIと経済理論

AIの台頭は経済理論に大きな影響を与えています。従来のモデルは合理的なエージェントを前提とする「ホモ・エコノミクス」仮説に依存していましたが、現代のAIアプローチは制約された合理性や非対称情報をより良く捉えています。供給と需要の均衡、価格設定、ゲーム理論といった概念も、自然知能に触発された計算技術によって強化されています。

本研究は、この変革を土台に、暗号市場における非合理的な価格動態の解釈に取り組んでいます。

2.2 シミュレーション環境とゲーム理論

ゲームは不確実性の下での意思決定を研究するための制御された環境を提供します。暗号通貨取引は、多数のエージェントが競い合い、相互作用する複雑な非ゼロ和ゲームとしてモデル化可能です。

ゲームシミュレーションはエージェントの訓練に広く用いられていますが、特に創造的な戦略を生み出すための金融市場シミュレーションへの適用は新興分野です。本研究では、市場シミュレーションにおいてエージェントの性能向上を目的としたゲームベースの環境を活用しています。

2.3 確率的判断と不確実性管理

AIシステムは通常、ベイズ理論や信念関数理論を用いて確率的推論を行います。ベイズ理論は正確な数値確率を割り当てるのに対し、Dempster–Shafer理論は証拠の強さと不確実性のモデル化に重点を置きます。

ノイズや不完全なデータ環境、特に暗号通貨市場のような場合、信念関数は未知の要素を表現するためのより柔軟な構造を提供します。本研究では、信頼性の評価に非ベイズ的な視点を採用しています。

3. 方法論とアプローチ

提案システムは「Crypto-Game-Belief Framework」と呼ばれ、市場データの処理、不確実性の管理、シミュレーション環境内での戦略開発を行うモジュール式の構成です。

3.1 コアコンポーネント

データ認識と信念形成モジュール

価格変動、取引量、ソーシャルメディアのセンチメントなどの生データを収集します。これらの入力は、直接的な売買シグナルを生成するのではなく、Dempster–Shafer理論を用いて信念の質量に変換されます。

例えば、強気のテクニカル指標は、固定確率ではなく重み付けされた証拠となります。これにより、矛盾するシグナルに直面した際の迷いをモデル化できます。

創造的問題解決（CPS）と異常管理

暗号市場は未曾有の事象を頻繁に経験します。自律システムには、こうした非定常な状況に対応するための創造的問題解決（CPS）能力が求められます。

このモジュールは、記憶されたパターンを超えた適応的推論を可能にし、未知の状況下で論理的な戦略を生成します。

マルチエージェントゲームシミュレーション

信念の出力は、ゲームベースのシミュレーション環境に入力されます。AIエージェントは、多様な取引戦略を表す仮想エージェントと競合します。

強化学習を用いて、エージェントは報酬関数を最大化しながら、実際の金融リスクなしに戦略をテストします。

3.2 評価計画

仮想的な評価フレームワークは以下の通りです。

データセット：2018〜2023年のBTCとETHの1時間ごとのデータ、及びソーシャルメディア指標。

ベンチマーク：買い持ち戦略と標準的なLSTMニューラルネットワーク。

評価指標：

投資収益率（ROI）

シャープレシオ

最大ドローダウン

データの70%で学習し、残り30%でテストを行います。突発的な「ブラックスワン」シナリオ（例：20%の急落）も導入し、CPSの適応性を検証します。

4. 議論

4.1 実用的な応用と信頼性

このフレームワークは、自動取引ツールだけでなく、機関投資家のリスク管理支援としても役立ちます。ただし、ユーザーの信頼は説明性に大きく依存します。

説明可能なAI（XAI）の研究によると、理解しやすい推論は信頼性を大きく向上させます。したがって、「売り」シグナルだけでなく、次のような文脈的説明を提供すべきです。

「信念関数によると、市場の不確実性は80%に達しており、リスクエクスポージャーを低減しています。」

4.2 制約事項 計算コスト：マルチエージェントシミュレーションや信念の更新には大量の計算資源が必要であり、遅延の原因となる可能性があります。 過去の偏り：AIは訓練に用いた過去のパターンに制約される。 人間の心理的複雑さ：主観的な確率判断をモデル化することは依然として難題です。

4.3 倫理的考慮事項 暗号市場におけるAIの導入は、操作のリスクを伴います。大規模なアルゴリズム取引者は、市場シグナルを不正に利用する可能性があります。 金融AIシステムは、透明性、公平性、非害性の原則を遵守すべきです。

4.4 今後の課題 今後の研究では、大規模言語モデル（LLMs）を統合し、ニュースや学術文献の自動分析を行うことが考えられます。また、AI倫理の枠組みを相互参照し、取引ボットの普遍的な倫理基準の策定を支援することも視野に入れています。

5. 結論 暗号通貨市場は、技術と金融の高リスクな交差点です。本研究は、ゲーム理論、Dempster–Shafer信念関数、創造的問題解決技術を組み合わせた包括的なAIフレームワークを提案します。 市場を静的なデータセットではなく、動的なインタラクティブシステムとしてモデル化することで、不確実性下での意思決定を強化します。将来的には、説明性を備えた機能を取り入れることで、個人投資家と機関投資家の両方にとって、より透明で信頼性の高い金融エコシステムの構築を目指します。