031 の履歴(No.5)

第31回人工知能学会金融情報学研究会（SIG-FIN）
2023年10月14日(土)†

第31回人工知能学会金融情報学研究会（SIG-FIN）2023年10月14日(土)
- 日時と会場
- 重要日程
- 開催主旨
- 募集テーマ
- 発表申込
- 原稿
- 表彰
- 参加申込
- 照会先
- 主査
- 主幹事
- 幹事

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日時と会場†

日時：2023年10月14日(土) 10:00-17:50 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３号館２階３１号講義室

本郷キャンパス https://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/map01_02_j.html
工学部３号館 https://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_04_j.html
３１号講義室 "http://www.sys.t.u-tokyo.ac.jp/parents/img/eng3_2f.png"
- ３１号講義室は２階にあります．安田講堂側の正面玄関は２階ですので同じ階です．弥生門側玄関は１階です．こちらの他のイベントでの案内図もご参考にしてください．

参加費：1,000円（資料は電子配布です．）

また，発表件数が想定よりも多かった場合，10月15日(日)の開催も検討しております．

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重要日程†

発表申込の締切：2023年8月25日(金)
原稿提出締切：2023年9月26日(火)
研究会：2023年10月14日(土)

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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．

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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

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発表申込†

2023年8月25日(金)までに，下記のeasychairからお申し込みください．

https://easychair.org/conferences/?conf=sigfin031

日本語の予稿の場合は，前半部分では日本語で入力ください．(英語の予稿の場合は英語で入力してください)

"Other Information and Files"以降の"英語タイトル."，"英語の著者名と所属."には英語で入力してください．

"presenter"を必ず１人お選びください．

"Keywords"はプログラムの編成の参考にしますが，公表はされません．

"現地発表かオンライン発表かについて."は現時点での予定で構いません．
当日体調が悪いなどしてオンライン発表に切り替えるなど，変更可能です．

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．

申込が終了間際にeasy chairの申し込み画面に入ることができますが，その後，24:00を超えてしまいますと，submitボタンを押すことができなくなってしまいますので，早めに申し込み頂くよう，よろしくお願いいたします．

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原稿†

原稿のアップロードは発表申し込みページで行います．準備ができ次第，掲載いたします．

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）

論文はJ-Stageにて公開されます．

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．

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