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第16回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）
2016年3月28日(月)†
重要日程†
- 発表申込締切：2016年2月26日（金）
- 原稿提出締切：2016年3月7日（月）
- 参加事前申込締切: 2016年3月21日（月）
- 研究会：2015年3月28日(月)
開催主旨†
近年，これまで市場に興味を持たなかった一般の人々の間にも，金融市場への関心が高まっています．このような状況の中で，ファイナンス分野への人工知能技術の応用を促進するため，この研究会では，ファイナンスに関わる研究課題を広く対象とし，人工知能分野の工学系研究者と金融市場の現場で活躍されている技術者との交流を深めるとともに，新しい人工知能技術の創出を目指しています．
第16回研究会も，金融市場の現場で活躍されている技術者の方々が参加しやすいように都内で土曜日に開催し，招待講演を含む研究発表と懇親会を予定しております． また，口頭発表だけでなく，他の参加者からより多くの意見を集められるような場を設ける予定です．
人工知能学会の会員でなくても発表・参加していただけます．皆様の積極的なご投稿・ご参加をお待ちしております．
募集テーマ†
- マルチエージェントを用いた人工市場，市場シミュレーション
- オークションプロトコルなど市場制度設計の理論や技術
- 機械学習，データマイニング，テキストマイニングなどを用いた市場予測
- 知識ベースシステム，意思決定支援システムなどを用いた投資支援
- 金融市場における投資行動，学習の分析やモデル化（行動ファイナンス）
- 予測市場などの新しい市場分野への人工知能の応用
- オントロジーを用いたファイナンス知識の体系化
など
招待講演†
- Financial Applications of Machine Learning at Bloomberg - Problem Domain, Use Cases and Lessons Learned
Gary Kazantsev（Global Head of Machine Learning at Bloomberg LP）
会場†
ブルームバーグ L.P.
- 東京都千代田区丸の内 2-4-1 丸ビル 21 階
- JR 東京駅 丸の内南口より徒歩 1 分
- 丸の内線 東京駅 地下道より直結
- 千代田線 二重橋前駅 5 番出口より直結
参加費†
- 無料
- 予稿集は、今回はPDFによる配布のみとなりました。発表当日、このページからダウンロードできるようになる予定です。
懇親会†
- 3月28日(月)研究会終了後（会場にてカクテルレセプションを予定しています。）
発表申込方法†
- 2016年2月26日(金)までに，下記のSIG-FIN発表申込システムからお申し込みください．
https://easychair.org/conferences/?conf=sigfin016
研究会資料†
研究会資料のPDFファイルは，研究会Webサイトにて公開します．
原稿フォーマット†
- A4 2～6ページ程度（最大8ページまで）
- 人工知能学会 研究会スタイル・ファイルをご利用ください．
表彰†
各年度ごとに優秀な発表を表彰し，副賞を贈呈します．
参加申込方法†
参加希望の方は、下記のURLからお申し込みください．
参加人数の把握のため、下記サイトより事前参加申し込みをお願いいたします．
http://go.bloomberg.com/promo/invite/jsai/
プログラム†
一般発表 25分(発表20分＋質疑5分)
10:00-10:30 受付†
10:30-11:20 機械学習†
- 金融取引戦略獲得のための複利型深層強化学習
松井藤五郎（中部大学）, 片桐雅浩（中部大学）
- SCWを用いた株価変動予測
福田ムフタル(名古屋産業大学)
11:20-12:10 人工市場１†
- ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 ～人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析～
水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 小杉信太郎（三菱UFJモルガン・スタンレー証券）, 楠本拓矢（野村證券）, 松本渉（野村證券）, 和泉潔（東京大学）
- 人工市場を用いた集団行動バイアスが市場への影響分析
Yating Wang（The University of Tokyo）, Fujio Toriumi（The University of Tokyo）
12:10-13:05 昼休み†
13:05-13:55 人工市場２†
- マーケットメーカーとダーク・プールの相互作用が市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析
西岡伸（東京大学）, 鳥居拓馬（東京大学）, 和泉潔（東京大学）
- 人工市場を用いた分散投資規制が資産急落時の市場に与える影響分析
野崎淳（神奈川工科大学）, 水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 八木勲（神奈川工科大学）
13:55-15:10 市場予測†
- バックテストに代わるクオンツ戦略の新しい検証方法
野村至紀（シンプレクス・アセット・マネジメント）
- イジングモデルによる複数時系列の株価変動シミュレーション
高石哲弥(広島経済大学)
- なぜロバストなアルファ（ベータ）推定値が必要なのか －プレミアムVSアノマリーを統計的手法で超えられる？－
西山昇(Dragons’ Desk Ltd. / 千葉商科大学)
15:10-15:20 休憩†
15:20-16:35 テキストマイニング†
- インターネット株式掲示板にみるカスケード効果と初期収益率
月岡靖智(関西学院大学)
- 文書の分散表現と深層学習を用いた日銀政策変更の予想
塩野剛志（クレディ・スイス証券）
- Comparison among multilingual financial words using the word2vec and clustering with news resources for automatic creation of financial dictionaries
劉恩達（東京大学）, 伊藤友貴（東京大学）, 和泉潔（東京大学）
16:35-16:45 休憩†
16:45-17:35 招待講演†
- Financial Applications of Machine Learning at Bloomberg - Problem Domain, Use Cases and Lessons Learned
Gary Kazantsev（Global Head of Machine Learning at Bloomberg LP）
17:35-18:05 インフォメーション・セッション†
18:05-20:00 カクテルレセプション（懇親会）†
主査†
- 和泉 潔 (東京大学)
幹事†
- 八木 勲（神奈川工科大学)
- 酒井 浩之（成蹊大学)
- 中山 慎一郎
- 西山 昇（Dragons' Desk Limited/千葉商科大学)
- 山本 竜市（早稲田大学)
担当幹事†
- 酒井 浩之（成蹊大学)
- 中山 慎一郎
- 西山 昇（Dragons' Desk Limited/千葉商科大学)
- 山本 竜市（早稲田大学)
- 八木 勲（神奈川工科大学)
