著者

松井 藤五郎 蔦木 宏斗 加藤 準平 後藤 卓

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.2L5GS1301, 2020

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<p>本論文では、株価時系列データを対象として、企業をクラスタリングする方法を提案する。企業の中には、事業を多面的に展開し、単一の業種には留まらないものもあるが、従来の業種分類ではいずれか1つの業種に分類されており、業種分類が実態とは乖離しているものが存在している。また、業種分類の中には本来は異なる複数の業種が1つの業種としてまとめられている業種もある。これまでに、投資信託のリターンを対象として同一ベンチマークのインデックス型投資信託をクラスタリングする手法が提案されている。そこで本論文では、業種ごとに企業をクラスタリングできるようにこの手法を拡張し、株価時系列データを対象として企業をクラスタリングする。また、提案手法を実際の株価データに適用し、その有効性を確認する。</p>

著者

松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 昱

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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複利型強化学習は,複利のリターンに基づいて強化学習を行う枠組みであり,ファイナンスへの応用に適している. 本論文では,複利型強化学習を国債銘柄を選択する問題へ適用し,その結果を報告する. 具体的には,国債銘柄選択問題を債務不履行(デフォルト)確率と利回りに基づいてバンディット問題として定式化する方法について述べ,複利型Q学習をこの問題に適用した実験結果を報告する.

著者

後藤 卓

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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経済環境の変化や規制・会計制度の変化も踏まえつつ、現在日本の銀行がかかえる各種課題の内容と、その解決を目的とした人工知能技術応用の可能性について発表します。

著者

和泉 潔 後藤 卓 松井 藤五郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.26, no.2, pp.313-317, 2011 (Released:2011-01-06)

参考文献数

12

被引用文献数

1

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In this study, we propose a new text-mining method for long-term market analysis. Using our method, we performe out-of-sample tests using monthly price data of financial markets; Japanese government bond market, Japanese stock market, and the yen-dollar market. First we extract feature vectors from monthly reports of Bank of Japan. Then, trends of each market are estimated by regression analysis using the feature vectors. As a result of comparison with support vector regression, the proposal method could forecast in higher accuracy about both the level and direction of long-term market trends. Moreover, our method showed high returns with annual rate averages as a result of the implementation test.

著者

松井 藤五郎 後藤 卓

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.24, no.3, pp.400-407, 2009-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

松井 藤五郎 蔦木 宏斗 加藤 準平 後藤 卓

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2L5GS1301, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では、株価時系列データを対象として、企業をクラスタリングする方法を提案する。企業の中には、事業を多面的に展開し、単一の業種には留まらないものもあるが、従来の業種分類ではいずれか1つの業種に分類されており、業種分類が実態とは乖離しているものが存在している。また、業種分類の中には本来は異なる複数の業種が1つの業種としてまとめられている業種もある。これまでに、投資信託のリターンを対象として同一ベンチマークのインデックス型投資信託をクラスタリングする手法が提案されている。そこで本論文では、業種ごとに企業をクラスタリングできるようにこの手法を拡張し、株価時系列データを対象として企業をクラスタリングする。また、提案手法を実際の株価データに適用し、その有効性を確認する。

著者

後藤 卓也

出版者

日経BP社

雑誌

日経情報ストラテジ- (ISSN:09175342)

巻号頁・発行日

vol.8, no.3, pp.16-19, 1999-04

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●—後藤さんが社長に就任されてから、この1年半で花王の情報戦略にも大きな変化が見られるようになりました。最近では、基幹システムを日本アイ・ビー・エムにアウトソーシングする決断を下しましたが、どのような経緯だったのですか。後藤—時代が変われば、仕事のやり方を変えていくのは当然のことです。

著者

和泉 潔 後藤 卓 松井 藤五郎

出版者

The Japanese Society for Artificial Intelligence

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.25, no.3, pp.383-387, 2010

被引用文献数

5 7

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In this study, we proposed a new text-mining methods for long-term market analysis. Using our method, we analyzed monthly price data of financial markets; Japanese government bond market, Japanese stock market, and the yen-dollar market. First we extracted feature vectors from monthly reports of Bank of Japan. Then, trends of each market were estimated by regression analysis using the feature vectors. As a result, determination coefficients were over 75%, and market trends were explained well by the information that was extracted from textual data. We compared the predictive power of our method among the markets. As a result, the method could estimate JGB market best and the stock market is the second.

著者

松井 藤五郎 後藤 卓 Tohgoroh Matsui Takashi Goto 東京理科大学理工学部経営工学科 株式会社三菱東京UFJ銀行市場企画部 Department of Industrial Administration Faculty of Science and Technology Tokyo University of Science Global Markets Planning Division The Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ Ltd.

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.24, no.3, pp.400-407, 2009-05-01

著者

東﨑 康嘉 松下 直矢 隅谷 悠司 後藤 卓也 田中 智之

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集 (ISSN:21879761)

巻号頁・発行日

vol.83, no.854, pp.17-00272-17-00272, 2017 (Released:2017-10-25)

参考文献数

13

被引用文献数

1

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Power transmission systems using gears require both large capacity and miniaturization. As a result, the gears used in power transmission need to be strong enough to withstand high loads and high engine speeds. Because surface damage and temperature are related, it is very important to know the surface temperature of gears in operation. However, measuring the surface temperature of gears in operation is difficult. As an effective means to measure the surface temperature, method of using dissimilar metals is known. The voltage proportional to surface temperature was produced by contacting dissimilar metals. This is known as Seebeck effect. The authors tried to use two simple ferrous metals. In this study, S55C (Carbon steel) and SUS316 (Stainless steel) were selected to dissimilar metals. Both dissimilar metals were heat-treated and surfaces were hardened. SUS316 was performed plasma carburizing process and S55C was performed induction hardening. As for the gear, it is known that the two or more teeth will mesh simultaneously. In order to remove the influence of the number of tooth in operation, the gear of two sheets were made into the one structure meshed by turns (combined lacked gear). When making the gear of two sheets into one structure meshed by turns. The experiments were operated on maximum condition of contact pressure 1.47GPa in a pitch point. As a result, surface temperature measured almost successfully by combined lacked gear by SUS316 plasma carburizing process and S55C induction hardening. When we compared the experimental values and the theoretical values using Blok's formula, surface temperatures on gear teeth values were largely same.

著者

和泉 潔 後藤卓 松井 藤五郎

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3309-3315, 2011-12-15

被引用文献数

1

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本研究は,金融実務家から要望が高い,数週間以上の長期的でしかも個別銘柄より広範な市場分析に,テキストマイニング技術で挑戦した.長期市場分析に有効なテキスト情報として,経済の専門家や金融機関がWeb上に発行するマーケットリポートを分析対象とした.そのために,定期的に発行されるテキストデータから時間的な特徴の変化を抽出し,テキストに関連する外部の時系列データとの関係性を見つけるテキストマイニング技術を新たに開発した.本技術を用いて実際に経済市場分析を試み,実際の市場動向をどの程度説明しているのかについて検証を行った.日本国債の2年物,5年物,10年物で運用テストを行った結果,既存のサポートベクタ回帰や計量経済モデルと比べて,どの市場でも安定して,ほぼ最高水準の運用益をあげることができた.In this study, we proposed a new text-mining methods for long-term market analysis. Using our method, we perfomed out-of-sample test using monthly price data of financial markets; Japanese government bond 2-year, 5-year, and 10-year markets. First we extracted feature vectors from monthly reports of Bank of Japan. Then, trends of each market were estimated by regression analysis using the feature vectors. As a result of comparison with support vector regression and an econometric model, the proposal method could forecast in higher accuracy about both the level and direction of long-term market trends.

著者

後藤 卓也 野村 裕知

出版者

日経BP社

雑誌

日経ビジネス (ISSN:00290491)

巻号頁・発行日

no.1093, pp.76-79, 2001-05-28

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問 2001年3月期決算は経常利益で20期連続増益を達成しましたが、今期はついに連続増益記録が途絶えるそうですね。成長が止まったと見て、株価は低迷していますが。 答 発展途上国ならともかく、先進国の中で10%以上の成長を求める方が異常ではないかと思います。花王にとっては非常に辛い状況ですよ。

著者

和泉 潔 後藤卓 松井 藤五郎

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3309-3315, 2011-12-15

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本研究は,金融実務家から要望が高い,数週間以上の長期的でしかも個別銘柄より広範な市場分析に,テキストマイニング技術で挑戦した.長期市場分析に有効なテキスト情報として,経済の専門家や金融機関がWeb上に発行するマーケットリポートを分析対象とした.そのために,定期的に発行されるテキストデータから時間的な特徴の変化を抽出し,テキストに関連する外部の時系列データとの関係性を見つけるテキストマイニング技術を新たに開発した.本技術を用いて実際に経済市場分析を試み,実際の市場動向をどの程度説明しているのかについて検証を行った.日本国債の2年物,5年物,10年物で運用テストを行った結果,既存のサポートベクタ回帰や計量経済モデルと比べて,どの市場でも安定して,ほぼ最高水準の運用益をあげることができた.

著者

後藤 卓 松井 藤五郎 和泉 潔

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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金融市場において,国債や企業向け貸出のヘッジ手段としてCDSが幅広く用いられるようになってきたが,依然として,アジアを中心にCDSマーケットのない国や企業が存在する.これに対し,状況が似ている他の国や企業のCDSを用いてヘッジするプロキシヘッジの取組がなされているが,その際において,最適なヘッジ比率設定が課題となっている.本論文では,複利型強化学習を用いて最適ヘッジ比率を学習する手法を提案する.

著者

松井 藤五郎 後藤 卓 和泉 潔 陳 ユ

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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本論文では,複利型強化学習における投資比率パラメーターをオンライン勾配法を用いて最適化する方法について述べる.また,実験によりその有効性を確認する.

著者

和泉 潔 後藤 卓 松井 藤五郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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定期的に発表され決まった形式を持つテキスト情報を対象とした長期市場動向分析のためのテキストマイニング手法を、実データによる運用テストで評価する手法を開発した。2008年1月から2009年5月の1年5カ月間の国債市場で評価したところ、年率平均に換算して、4.9%~88.05%の高いリターン成績を示すことができた。