著者

松井 藤五郎 汐月 智哉

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2D3OS19a2, 2017 (Released:2018-07-30)

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LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。 本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。 また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。

著者

藏本 貴久 和泉 潔 吉村 忍 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 吉田 稔 中川 裕志

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.28, no.3, pp.291-296, 2013 (Released:2013-03-28)

参考文献数

9

被引用文献数

5 3

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In this study, we developed a new method of the long-term market analysis by using text-mining of news articles. Using our method, we conducted extrapolation tests to predict stock price averages by 19 industry and two market averages, TOPIX and Nikkei225 for about 10 years. As a result, 8 sectors in 21 sectors (about 40%) showed over about 60% accuracy, and 15 sectors in 21 sectors (over 70%) showed over about 55% accuracy. We also developed a web system of financial text-mining based on our method for financial professionals.

著者

和泉 潔 池田 翔 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 吉田 稔 中川 裕志 本多 隆虎

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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本研究では,新聞記事データを用いた業種別株価指数の分析の新たな手法を提案した.本手法を用いて,2009年の1 年間を対象に外挿予測精度を評価した結果,予測精度の目標とした52%を超えた業種は,19 業種中11業種(57.8%) であった.また,予測正答率は時期・業種によって予測正答率の季節性が見られた.これにより,期間毎のテキストマイニングによる予測の信頼度を測る指標になることが期待できる.

著者

和泉 潔 松井 藤五郎

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.70, pp.15-19, 2011-05-19

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Web上の大量のテキスト情報から現在人々が経済状況に対して抱いている気分を抽出することが出来るかもしれない.近年,機械学習を用いたテキストマイニング手法によって,テキスト情報と市場変動の関係性を発見し市場分析に応用する研究が増えてきた,経済指標やマーケットのテクニカル指標等の数値情報には指標化されていないような情報を,テキスト情報から素早く自動的に抽出することが期待されている.本稿で具体的に研究事例を紹介する.

著者

蔵本 貴久 和泉 潔 吉村 忍 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 吉田 稔 中川 裕志

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広範な市場分析を、テキスト情報から安定的に行うための手法を開発した。業種別平均株価および市場全体の平均株価について外挿予測テストを行った。その結果、1ヶ月後の騰落予測について、過去10年間の長期間を通じて約60%以上の精度を4割近くの市場で、55%以上の精度は7割以上の市場で達成することができた。

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

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.330-334, 2011 (Released:2011-01-06)

参考文献数

12

被引用文献数

2

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This paper describes a reinforcement learning framework based on compound returns, which is called compound reinforcement learning. Compound reinforcement learning maximizes the compound return in returns-based MDPs. We also describe compound Q-learning algorithm. We present experimental results using an ilustrative example, 2-armed bandit.

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

吉田 稔 中川 裕志 石田 智也 中嶋 啓浩 松井 藤五郎 和泉 潔 池田 翔 本多 隆虎

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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ある銘柄の取引高の上昇・下降を予測するために、関連するニュース記事の見出しを利用する手法について検討する。

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

位田 奨 松井 藤五郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1A5GS202, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では、複利型深層強化学習において、投資比率を最適化する方法と報酬の分散(リスク)を考慮して行動を習得する方法を提案する。現在、強化学習を金融取引に応用する研究が盛んに行われている。複利型強化学習は、利益率の複利効果を最大化する行動を習得することを目的とした強化学習の枠組みであり、パラメータとして投資比率が存在する。この投資比率を最適化することで利益率の複利効果を最大化できる。深層強化学習を複利型に拡張した研究が存在するが、その研究では投資比率が0以上1以下の範囲で適当な値に設定されており、利益率の複利効果を最大化することができない。そこで本研究では、複利型深層強化学習に投資比率を最適化するネットワークを追加する手法を提案する。また、複利型強化学習においては行動選択の際にリスクを考慮することができないという問題がある。そこで本研究では、報酬の分散をリスクとして考慮して行動を取得する方法を提案する。

著者

近藤 巧麻 松井 藤五郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS203, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、より多くの状態変数を用いて金融取引戦略を獲得する方法を提案する。従来研究では、2つの状態変数のみを用いており、深層強化学習の利点が活かされていない。また、単純化したDQNを複利型に拡張した学習アルゴリズムを用いており、最新の深層強化学習への適用はまだ行われていない。そこで本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、多数の状態変数で表現された複雑な環境において金融取引戦略を獲得する。また、提案手法を従来研究と同じ日本国債を対象とした取引戦略の獲得に適用し、その有効性を確認する。

著者

西尾 駿斗 武藤 敦子 島 孔介 森山 甲一 松井 藤五郎 横越 梓 吉田 江依子 犬塚 信博

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3M5GS1003, 2023 (Released:2023-07-10)

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流行語についての研究は、語の定着の過程の分析や、語のジャンルごとの流行の度合いの分析などがあるが、どれも流行の定義を定量的に行っておらず、流行の定着度の分析を行うには十分でない。そこで本論文では、Twitterにおける単語の流行と定着の定義を定量的に行い、定義に基づいた語の流行期間について、機械学習による予測を行った。まず、ある流行語の一定期間内の使用回数に対し閾値を設定し、流行状態とそうでない状態を定義した。次に、ある期間における語の使用回数の推移を用いて、一定期間後に流行状態であるかを複数の機械学習手法を用いて予測のためのモデルを作成した。作成したモデルを用いて予測を行った結果、高い精度で流行状態の予測が可能であることを確認した。最後に、モデルの各特徴量の重要度を数値化し、流行が長期化するための条件について考察を行った。

著者

籔内 陽斗 松井 藤五郎 武藤 敦子 島 孔介 森山 甲一 犬塚 信博

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.FIN-030, pp.32-39, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

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ファンド(投資信託)の中には目論見書に記された運用方針と実際の運用方針が異なる場合がある。先行研究では実際の運用方針に基づくファンドのグループ分けを目的に、月次リターンの時系列に対してk-meansとUMAPを組み合わせた手法を用いてファンドをクラスタリングする方法が提案された。しかし、k-meansによるクラスタリングではラベル情報を一切使用しないという問題がある。本論文では、インデックスファンドのラベルは正しいと仮定し、ラベル情報を使用可能な手法であるOne-class SVMを導入する。ところが、通常のOne-class SVMでは、ラベルが付与されたインデックスファンドだけをインデックスと判別するモデルを作成するため、インデックスに類似した隠れインデックスファンドをインデックスと判別することができない。この問題を解決するために、本論文ではOne-class SVMモデルの出力値に着目し、One-class SVMの出力を校正する新しい方法を提案する。提案手法を同一の指標をベンチマークとするファンド群に対して適用することで隠れインデックスファンドを見つけることができた。

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

西川 理規 松井 藤五郎 大和田 勇人

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23回 (2009)

巻号頁・発行日

pp.2H32, 2009 (Released:2018-07-30)

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近年、看護の質と生活の質の両方のバランスの取れた勤務表を作成することを目指したナース・スケジューリングの研究が多くされているが、数多い解から現場で利用出来る解を見つけることは難しい。そこで本研究では、制約論理プログラミングを用いて、各ナースの出来る仕事やスキルなどの情報を定義し、それらを制約として探索戦略に組み込むことにより、対象となる現場に応じた実用的な勤務表を効率的に作成することを可能にした。

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

森田 悠基 松井 藤五郎 大和田 勇人

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.2009, pp.1B21, 2009

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<p>本論文では構築したWeb上のブログ空間から、評判ブログを抽出し、検索できるようにするためのシステムに対し、適切な分類アルゴリズムを比較検討する。ブログを個人ブログと非個人ブログに分けるという観点に基づいた分類に対し、Naive Bayes, Support Vector Machineといった教師あり学習とEMといった半教師学習を組み合わせた手法について比較実験を行う。</p>

著者

和泉 潔 松井 藤五郎

出版者

行動経済学会

雑誌

行動経済学 (ISSN:21853568)

巻号頁・発行日

vol.4, pp.43-46, 2011 (Released:2012-03-29)

参考文献数

11

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金融市場は世の中の経済活動の活発さを反映しているはずである.だからもし,みんなが持っている平均的な景況感を早く正確に知ることができたら,株価が予測できるはずだ.Web上の大量のテキスト情報から現在人々が経済状況に対して抱いている気分を抽出することが出来るかもしれない.専門家でないごく普通の人たちが,経済と直接は関係ないような事柄について書いたものから,金融の専門家が発信する市場に関わる様々なニュースや経済レポートまで,web上には常に大量のテキスト情報が溢れている.機械学習を用いたテキストマイニング手法によって,テキスト情報と市場変動の関係性を発見し市場分析に応用する最新研究事例を紹介する.

著者

武田祐太 松井藤五郎 犬塚信博

雑誌

第75回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, no.1, pp.467-468, 2013-03-06

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投資信託とは、販売会社を通じて多数の投資家から集めた資金を、資産運用の専門家が株や債券などの金融資産、あるいは不動産などに投資するよう指図し、運用成果を投資家に分配する金融商品のことである。この際、リスク低減のために分散投資を行うことが重要とされており、そのために投資信託の特徴に基づいた分類が必要となる。そこで本研究では、投資信託と投資先銘柄の情報からネットワークを作成し、その構造に基づいて投資信託の分類をする方法を提案する。