028

第28回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）
2022年3月12日(土)†

日時と会場†

日時：2022年3月12日(土) 9:00-19:30

開催形式：会場およびオンライン（Zoom使用）のハイブリッド開催

会場：東京大学 本郷キャンパス 工学部11号館 HASEKO-KUMAホール 講堂 (東京都文京区本郷7-3-1)

• ホール https://haseko-kuma.t.u-tokyo.ac.jp/
• アクセスマップ https://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_12_j.html

参加費：1,000円 （資料は電子配布です．懇親会はありません．）

重要日程†

• 発表申込締切：2022年1月25日(火)
• 原稿提出締切：2022年2月22日(火)
• 論文公開：2022年3月9日(水)以降
• チケット販売期限
  • 会場チケット：2022年3月7日(月)23:55まで(ただし定員になり次第締切)
  • オンライン(Zoom)チケット：2022年3月12日(土)9:00まで(ただしコンビニ・ATM払いは10日締切,定員になり次第締切)
• 研究会：2022年3月12日(土)

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．

今回の研究会は新型コロナウィルスの感染状況を考慮し，感染対策を徹底した上での会場とオンライン(Zoom)を併用したハイブリッド開催とします．

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†

• 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
• 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
• 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

発表申込†

（発表申込みは終了しました．）

• 人工知能学会の会員でなくても発表していただけます．

• 発表申込みは，同一の方の発表は1件のみとします．同一の方が複数の研究発表に共同研究者として含まれることは構いません．

• 既発表のものでも問題ありません．

原稿†

(原稿の提出は締め切られました．)

• 論文は3月9日(水)以降，本サイトにて事前に公開されます．

• 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．

https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-style/

• A4 2～6ページ程度（最大8ページまで）

• 本研究会では，投稿いただいた論文の著作権は人工知能学会研究会資料に関する著作権規定に則り,著者にあるものとしています．したがって本文・図・表の利用や再投稿について特段の制限はありませんが，ご自身のページで公開、所属機関等のアーカイブに登録する場合には，出典として本研究会を明記し,研究会予稿集収録の該当論文PDF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†

チケット販売開始は2月8日(火)12:00です．

下記URLにてお申し込み下さい．

http://ptix.at/oZrPg4

• チケット販売期限
  • 会場チケット：2022年3月7日(月)23:55まで(ただし定員になり次第締切)
  • オンライン(Zoom)チケット：2022年3月12日(土)9:00まで(ただしコンビニ・ATM払いは10日締切,定員になり次第締切)

• 定員になり次第締め切らせていただきます．

• 人工知能学会の会員でなくても参加できます．

• 現地会場に入場できる"会場チケット"とZoomでの参加用の"オンライン(Zoom)チケット"がございます．料金は同じです．ただし，会場チケットは枚数が限られてますので，来場の可能性のない方はオンライン(Zoom)チケットを購入されますようお願いします．

• 会場チケット購入時は参加者自身の連絡先だけでなく，２次連絡者の情報も入力いただきます．２次連絡者は同居人など必ず連絡がつく身近な方にしてください．

• 新型コロナウイルス感染症の感染発生が疑われる場合には，会場チケット購入時に入力いただいた情報が保健所等の公的機関へ提供される場合があります．

• 会場チケットでもZoomからの参加は可能です．当日体調不良等，会場参加者注意事項に記載のある事項に該当することとなった方は，Zoomからご参加ください．

• また，今後の新型コロナウィルス感染状況によってはZoomのみでの開催となる可能性があります．もちろんその場合も，会場チケットでZoomからの参加が可能です．

• 必ずあらかじめチケットを購入してください．チケットがないと参加できません．

• 発表申込みをされている方もいずれかのチケットが必要です．必ずチケット購入をしてください．

• なお，お支払い済みのチケット代金はいかなる理由でも返金できませんのでご了承ください．

• 懇親会はありませんが，会場では研究会終了後も１時間程度，歓談できる予定です，またZoomではブレイクアウトルームをいくつか開放する予定です．

• 支払い方法や領収書発行については下記のPeatixのヘルプページをご覧ください．

(支払いについて) https://help.peatix.com/customer/ja/portal/articles/151662

(領収書について) https://help.peatix.com/customer/ja/portal/articles/221024

• 紙での領収書が必要な方はコンビニ払いとし，コンビニで領収書を受け取ってください．研究会では紙での領収書は発行しません．

会場参加者注意事項†

• 必ず会場チケットを購入されてからご来場ください．会場チケットがない方,オンライン(Zoom)チケットしかお持ちでない方は現地会場に入れませんのでご了承ください．

• 新型コロナウイルス感染拡大防止を目的に，以下に該当する方はご来場をお控え下さい．会場チケットでもZoomから参加いただけます．

• 37.5度以上の発熱(平熱と比べて高い発熱)や下記の症状がある方

• 咳，呼吸困難，全身倦怠感，咽頭痛，鼻汁・鼻閉，味覚・嗅覚障害，関節・筋肉痛，下痢，嘔気・嘔吐等の症状

• 過去２週間以内に新型コロナウイルス感染症陽性とPCR検査で判定された者との濃厚接触がある方

• 過去２週間以内に政府から入国制限、入国後の観察期間を必要とされている国・地域への訪問歴及び当該在住者との濃厚接触がある方

• 受付でお名前をお伺いし，参加登録をされているか確認させていただきます．その後，検温，手の消毒をお願いします．

• 必ずマスク着用をお願いします．

• 懇親会はありませんが，会場では研究会終了後も１時間程度，歓談できる予定です．

オンライン(Zoom)参加者注意事項†

• 会場チケット，オンライン(Zoom)チケットのどちらでもZoomからの参加が可能です．いずれのチケットもお持ちでない場合は参加できません．

• ZoomのURL情報はPeatixのイベント視聴ページ(下記)に3月11日以降, 掲載予定です．
  https://peatix.com/event/3154482/watch_stream

• イベント視聴ページの閲覧には参加申込みが完了したpeatixアカウントでのログインが必要です．詳しくは，
  https://help-attendee.peatix.com/ja-JP/support/solutions/articles/44001934587

• 参加登録時の名前でZoomに参加するようにお願いいたします．例) 水田孝信
  (多少の表記ゆれは問題ありません．所属は書かなくても良いです．)

• 聴講中は常に，音声はミュート，カメラはオフにして下さい．

• 質問をしたいときはZoomの挙手アイコンを押すかチャットでお願いします．

• 座長に発声が許可された場合のみ音声のミュートを解除し質問をしてください．

• 発表の終了時にミュートを解除して拍手を送るのは音声のトラブルの元ですのでご遠慮ください．

• 接続トラブル時は発表の順序を入れ替えることがあります．時間に余裕をもってご参加ください．

• 8:45ごろからZoomに入れる予定です．

• ZoomのURLを外部に漏らさないよう、取り扱いにはご注意ください．

• 講演の録画および録音は禁止しております．録画した動画，音声などを無断で公開した場合，著作権の侵害となる恐れがあります．

• Zoomの機能であるブレイクアウトルームをいくつか開放する予定です．

• 8:45～20:30くらいまで開放する予定です．

• 研究会開催中は廊下での立ち話のように，終了後は懇親会のようにお使いいただけると思います．
  

• ブレイクアウトルームでは，ご自由に音声・カメラをオンにしてかまいません．

• ブレイクアウトルームの詳細は例えば以下を参照ください．
  https://kagakucafe.com/2020092411742.html パソコンで参加の場合("参加者がブレイクアウトルームを移動する方法"をご覧ください)
  https://kagakucafe.com/2020092511770.html スマホ・タブレットで参加の場合

会場発表者注意事項†

• 会場発表される場合は会場チケットが必要です．必ず会場チケットの購入をしてください．

• こちらで用意する会場据え置きのPCを使用して発表していただきます．PCはWindowsでPowerPointとPDFが使用できます．お持ちいただいたPC等では発表できませんのでご了承下さい．

• 発表に使う資料のファイルはUSBメモリでお持ちください．

• 会場据え置きPCは幹事が用意したZoomアカウントで常時Zoomに接続しております．また，マイクの音声はZoom側にも流れ，Zoomに共有された画面は会場のプロジェクターにも投影されます．そのため，通常通りの会場のプレゼンテーションをしていただければ，Zoom側にも資料と音声および発表している様子の映像が流れる仕組みとなっています．

• 発表時間は，発表12分，質疑応答2分，予備1分の合計15分です．
  タイムキーパーが10分，12分，14分の3回，時間経過をお知らせします．発表時間の厳守にご協力下さい．

オンライン(Zoom)発表者注意事項†

• オンライン(Zoom)発表をされる方はいずれかのチケットが必要です．必ずいずれかのチケット購入をしてください．

• 参加登録時の名前に発表の順番を先頭に付けた名前でZoomに参加してください．
  例）08:水田孝信
  発表順番はプログラムに記載してあります
  

• 発表するセッションが始まる5分くらい前から座長と発表者との間で音声のやりとりができているかの確認を行います．

• 前の発表者の終了が近づいたら，いつでもZoomで画面を共有しミュートを解除できるように準備をしておいて下さい．
  ただし，前の発表が終わらないうちは画面の共有は開始しないで下さい（前の発表者の共有が停止されてしまいます）．

• 前の発表者の発表が終了したら，資料の共有を開始しミュートを解除して発表を開始して下さい．

• 発表中，カメラはオンでもオフでもかまいません．

• 会場には幹事が用意したアカウントでログインしたZoomの画面と音声が流れます．会場からの質問はこのアカウントから音声で行われる予定です．

• 発表時間は，発表12分，質疑応答2分，予備1分の合計15分です．
  タイムキーパーが10分，12分，14分の3回，時間経過をお知らせします．発表時間の厳守にご協力下さい．

• 接続トラブルなどで音声が出ない場合の連絡はZoomのチャットをお使いください．
  Zoomにも入れていない場合は照会先までご連絡ください．

• 接続トラブル時は発表の順序を入れ替えることがあります．時間に余裕をもってご参加ください．

• 発表時以外はオンライン(Zoom)参加者注意事項をお守りください．

予稿集一括ダウンロード†

SIG-FIN28.pdf

J-Stageの予稿集一覧†

https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jsaisigtwo/2022/FIN-028/_contents/-char/ja

プログラム†

PDF版はこちら SIG-FIN28p.pdf

一般発表 15分(発表12分＋質疑2分＋予備1分)

（招待講演はございません．）

（8:45ごろからZoomに入れる予定です．）

（Zoomのブレイクアウトルームは8:45ごろから20:30ごろまでずっと解放しています．ご自由にお使いください．）

9:00-10:15 人工市場・マーケットマイクロストラクチャー(5件)[座長]中川慧(野村アセット)†

• (01)オーダーブックインバランスを考慮した戦略をもつHFTが市場から受ける影響について
  福富巧(工学院大学), 星野真広(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(工学院大学)
• (02)メイカー・テイカー制を利用した裁定取引は利益の向上に繋がるのか ―人工市場を用いた検証－
  星野真広(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(工学院大学)
• (03)株式市場の流動性と投資家の効用の関係について: 注文間の相互作用を導入して
  南雲将太, 一木信吾, 島田尚(東京大学)
• (04)電力市場モデルを用いた大口需要家によるDRシナリオの分析
  若杉亮, 和泉潔, 平野正徳(東京大学)
• (05)東京証券取引所における注文分割行動に関する戦略クラスタリング
  佐藤優輝, 金澤輝代士(筑波大学)

10:30-12:00 機械学習1 (6件)[座長]水田孝信(スパークスアセット)†

• (06)オプションによるオプションのヘッジを可能にする二重 Deep Hedging 機構
  平野正徳(東京大学), 今城健太郎, 南賢太郎, 島田拓弥(Preferred Networks)
• (07)Weighted Genetic Network Programmingを用いた外国為替証拠金取引戦略の構築
  内田純平, 穴田一(東京都市大学)
• (08)深層強化学習による機会損失を考慮した株式投資戦略の構築
  井上修一, 穴田一(東京都市大学)
• (09)時系列を考慮した複利型深層強化学習を用いた金融取引戦略獲得
  近藤巧麻, 松井藤五郎(中部大学)
• (10)ローソク足を学習させた畳み込みニューラルネットワークによる仮想通貨価格予測　
  萩尾友彦, 佐野睦夫(大阪工業大学)
• (11)制約を課した深層強化学習による最適注文執行手法の検討
  保住純, 和泉潔(東京大学)

12:00-12:15 参加者からのお知らせ, 幹事からのお知らせ†

12:15-13:15 昼休み（Zoomのブレイクアウトルームはご自由にお使いいただけます）†

13:15-14:45 機械学習2 (6件)[座長]坂地泰紀(東京大学)†

• (12)Time Series Prediction Based on Machine Learning Techniques
  柴田大輝, 藤原真吾, 佐々木洋(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー)
• (13)複数時間軸情報を用いたオートエンコーダーによる行動経済学的特性の抽出
  川田瑛貴, 雨谷暦樹(茨城大学), 田中陸(大和アセットマネジメント), 鈴木智也(茨城大学,大和アセットマネジメント)
• (14)FX市場におけるオートエンコーダの異常検知を活用したポートフォリオ運用
  雨谷暦樹, 川田瑛貴(茨城大学), 田中陸(大和アセットマネジメント), 鈴木智也(茨城大学,大和アセットマネジメント)
• (15)Neural Fractional SDE-Netによる金融時系列生成
  林晃平(東京大学), 中川慧(野村アセット)
• (16)Federated Learningを用いたローンのデフォルト予測に関する一検討
  近藤浩史, 森毅(日本総合研究所), 長尾卓司(三井住友銀行)
• (17)EC物流における商品ポートフォリオ最適化
  小池和弘, 宮澤典友, 町田賢一, 川村真澄 , 竹中一晃(アスクル), 佐川大志, 田中謙司(東京大学)

15:00-16:15 オルタナティブデータ・自然言語処理1(5件)[座長]落合友四郎(大妻女子大学)†

• (18)人工衛星観測データを用いたCO₂濃度推計値に基づく消費動向の計測モデルの構築
  水門善之(野村証券, 東京大学), 田邊洋人(野村証券), 和泉潔(東京大学)
• (19)位置情報を利用した降雨観測情報とATM統計情報の相関分析
  佐野仁美, 皆川直人, 坂地泰紀, 和泉潔(東京大学)
• (20)船舶自動識別装置データによる輸出ナウキャスティング
  上田翼, 廣瀬勇秀(三井住友DSアセットマネジメント)
• (21)テキストマイニングに基づく中央銀行の政策変更予測フレームワーク
  坂地泰紀(東京大学), 加藤大輔(みずほリサーチ＆テクノロジーズ, みずほ銀行), 吉田佑輔, 渡辺剛史, 早川正亮(みずほ銀行), 和泉潔(東京大学)
• (22)株価データと決算短信を用いた日経平均市況概況記事の自動生成
  根岸龍, 酒井浩之, 永並健吾(成蹊大学)

16:30-18:00 自然言語処理2(6件)[座長]平松賢士(アイフィスジャパン)†

• (23)産業テキスト情報とグラフニューラルネットを用いた潜在的取引の予測
  皆川直人, 和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美(東京大学)
• (24)事前学習と追加事前学習による金融言語モデルの構築と検証
  鈴木雅弘, 坂地泰紀, 平野正徳, 和泉潔(東京大学)
• (25)テキストマイニングを利用した統合報告書評価の試み
  若月哲郎, 南聖治, 河合裕二朗, 松原稔, 花城輝樹(りそなアセットマネジメント)
• (26)BERTを用いたESG関連文章のGRIスタンダード分類
  若本亮佑, 鵜飼和渡, 里中裕輔, 高木幸雄, ファイサル ハディプトラ(電通国際情報サービス)
• (27)The Effects of Corporate Governance on ESG-related Information Disclosure:Evidence from Japanese Firms
  加藤達也(日本銀行)
• (28)脱炭素トピック毎における相対的な進捗度合いの可視化
  毛利研(デロイトアナリティクス), 春日剛, 成宮仁(国際協力銀行), 大場久永, 関本和穂(デロイトアナリティクス)

18:15-19:15 自然言語処理3(4件)[座長]水田孝信(スパークスアセット)†

• (29)投資支援のためのニュース記事からのESG関連文抽出
  吉田朋弘, 小澤誠一(神戸大学), 渡辺一男, 廣瀨勇秀, 池田佳弘, 飯塚正昭, 西田大輔(三井住友DSアセットマネジメント)
• (30)機械学習を用いたアナリストレポート分析と投資判断レーティング予測
  鈴木章悟, 小澤誠一(神戸大学), 渡辺一男, 廣瀨勇秀, 池田佳弘, 飯塚正昭, 西田大輔(三井住友DSアセットマネジメント)
• (31)債券市場における金融極性辞書の自動構築とその拡張
  今井康太, 酒井浩之, 永並健吾(成蹊大学), 稲垣真太郎(みずほ証券)

• (発表取り消し)

• (33)Financial TextとTransformerを用いた転換点検出手法の提案
  田口怜, 渡邊光, 坂地泰紀, 和泉潔(東京大学), 平松賢士(アイフィスジャパン)

20:30ごろまで会場で歓談できる予定です．†

また，20:30ごろまでZoomのブレイクアウトルームを解放しています．参加者同士でご自由にご歓談下さい．

照会先†

jsai-fin-wg _(at)_ googlegroups.com

_(at)_の箇所を@に置換してください．

主査†

• 酒井 浩之（成蹊大学）

主幹事†

• 水田 孝信（スパークス・アセット・マネジメント）

幹事†

• 落合 友四郎（大妻女子大学）
• 関 和広（甲南大学）
• 坂地 泰紀（東京大学）
• 平松 賢士（アイフィスジャパン）
• 中川 慧（野村アセットマネジメント）