選好考慮型多目的ベイズ最適化を用いたリスクに関するユーザの選好に適応したポートフォリオ最適化

尾崎令拓, 平野正徳

人工知能学会第36回金融情報学研究会, pp. 99-105, Mar. 21, 2026

Conference

人工知能学会第36回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

株式投資におけるポートフォリオ最適化において，ユーザの好み（選好）は重要な要素の一つである．例えば，投資家ごとに異なるリスク・リターントレードオフに対する選好を反映することが重要である．一方で，リスク回避度などの選好パラメータを投資家が直接具体的な値として指定することは一般に難しい．本稿では，投資家からの選好フィードバック（ペア比較および改善方向の要求）を用いて選好を逐次的に推定しつつ，平均分散モデルにおけるリスク回避パラメータを探索することで，ユーザの望ましいトレードオフを実現する解に効率的に到達する手法を提案する．日本株式データを用いた数値実験により，提案法が少ない探索回数でより望ましい解を発見可能であることを示す．

Keywords

ポートフォリオ最適化; 多目的ベイズ最適化; ユーザ選好;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_99

bibtex

@inproceedings{Ozaki2026-sigfin36,
  title={{選好考慮型多目的ベイズ最適化を用いたリスクに関するユーザの選好に適応したポートフォリオ最適化}},
  author={尾崎 令拓 and 平野 正徳},
  booktitle={人工知能学会第36回金融情報学研究会},
  pages={99-105},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_99},
  year={2026}
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