030 の履歴(No.6)

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  • 10 (2023-02-11 (土) 08:59:22)
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  • 12 (2023-02-28 (火) 15:55:27)
  • 13 (2023-02-28 (火) 20:06:35)
  • 14 (2023-03-04 (土) 00:47:51)

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第30回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）
2023年3月4日(土)†

日時と会場†

日時：2023年3月4日(土) 10:00-17:50 (4日(土)のみの開催となりました)

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．）

重要日程†

• 発表申込の締切：2023年1月17日(火)
• 原稿提出締切：2023年2月14日(火)
• 研究会：2023年3月4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．）

• 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．

原稿†

2023年2月14日(火)までに，下記のeasychairからアップロードしてください（発表申込と同じページです）．

https://easychair.org/conferences/?conf=sigfin030

• 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．

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†

（参加申込開始までもうしばらくお待ち下さい）

プログラム†

（4日(土)のみの開催となりました．）

一般発表 20分(発表15分＋質疑4分＋予備1分)

（招待講演はございません．）

（9:45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9:45ごろから19:00ごろまで解放しています．ご自由にお使いください．）

10:00-11:40 実証分析・人工市場(5件) [座長] 平松 賢士(アイフィスジャパン)†

• (01)伝搬関数を用いた高頻度取引者の価格インパクトの定量評価
  Yuki Sato(University of Tsukuba), Kiyoshi Kanazawa(京都大学)
• (02)ボラティリティ制約相関を用いた財務諸表データの背後にある方向性ネットワーク
  Tomoshiro Ochiai(Otsuma Women's University), Jose Nacher(Toho University)
• (03)金融ショック・自然災害・パンデミックが商品需要に与える影響分析とシミュレーション方法の提案
  小池和弘, 楊迎莎(アスクル), 田中謙司, 佐川大志(東京大学)
• (04)新しい株式投資戦略は既存の戦略からリターンを奪うのか? -人工市場によるシミュレーション分析-
  水田孝信(スパークス・アセット・マネジメント)
• (05)電力市場シミュレーションを用いた発電・蓄電・DRを組み合わせた大口需要家による電力調達戦略分析
  程竜, 和泉潔, 平野正徳(東京大学)

11:40-11:45 幹事よりお知らせ†

11:45-13:00 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†

13:00-14:40 機械学習(5件) [座長] 中川 慧(野村アセットマネジメント)†

• (06)隠れインデックスファンド検出のためのOne-class SVM出力校正法
  籔内陽斗(名古屋工業大学), 松井藤五郎(中部大学), 武藤敦子, 島孔介, 森山甲一, 犬塚信博(名古屋工業大学)
• (07)人流データを用いた自動車サプライチェーン異常指数の構築
  上田翼(東京大学, 三井住友DSアセットマネジメント), 和泉潔, 坂地泰紀(東京大学)
• (08)ポートフォリオマネジメント問題における予測構造を用いた強化学習
  Taiga Umetsu(Tokyo institute of technology)
• (09)原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging
  平野正徳(東京大学), 南賢太郎, 今城健太郎(Preferred Networks)
• (10)Transformer を導入したランク学習に基づく投資戦略の解析
  坂川翔祐(大阪府立大学), 森直樹(大阪公立大学)

14:55-16:15 自然言語処理1(4件) [座長] 水門 善之(野村證券/東京大学)†

• (11)特許データを利用した企業価値と研究開発投資の関係分析
  Haotian Wu(Nihon University), Chenghuan Zhang(The University of Tokyo), Dongli Han(Nihon University)
• (12)ゼロショットテキスト分類を活用した含意判定モデルによるFRB金融政策コミュニケーションの読解
  澤木智史(みずほ銀行), 仲山泰弘(みずほリサーチ＆テクノロジーズ)
• (13)Stance Detectionを用いたFOMC声明文からの金利動向指標の生成
  岩間太, アーノ有里紗, ホサインマルフ, 竹内幹雄(IBM東京基礎研究所)
• (14)テキストマイニングを用いた地政学リスクの定量化
  小島湧太(東京大学工学部), 関口海良(東京大学), 中田喜之(ニッセイアセットマネジメント), 吉野貴晶(ニッセイアセット), 杉江利章, 夷藤翔(ニッセイアセットマネジメント), 大澤幸生(東京大学)

16:30-17:50 自然言語処理2(4件) [座長] 坂地 泰紀(東京大学)†

• (15)新聞とインターネット株式掲示板を用いた金融指標の予測
  細川蓮(立命館大学), 上田健太郎, 諏訪博彦(奈良先端科学技術大学院大学), 梅原英一(新潟国際情報大学), 山下達雄, 坪内孝太(ヤフー), 小川祐樹(立命館大学)
• (16)有価証券報告書を対象とした表構造解析のためのデータセットの構築に向けて
  門脇一真(日本総合研究所), 木村泰知(小樽商科大学), 加藤誠(筑波大学), 近藤隆史(京都産業大学), 乙武北斗(福岡大学)
• (17)ESGスコアの判断の根拠となるテキストの抽出
  Naoki Kannan, Yohei Seki(University of Tsukuba)
• (18)解釈性を考慮した統合報告書の自動評価
  河村康平, 酒井浩之, 永並健吾(成蹊大学), 高野海斗, 中川慧(野村アセットマネジメント)

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†

• 水田 孝信（スパークス・アセット・マネジメント）

主幹事†

• 坂地 泰紀（東京大学）

幹事†

• 落合 友四郎（大妻女子大学）
• 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）
• 水門 善之（野村証券, 東京大学）