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
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25回全国大会(2011)
巻号頁・発行日
pp.2H1OS186, 2011 (Released:2018-07-30)

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
松井 藤五郎 米田 一樹 森山 甲一 武藤 敦子 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33回全国大会(2019)
巻号頁・発行日
pp.1M4J1304, 2019 (Released:2019-06-01)

本論文では、リターンの時系列に基づく動的クラスタリングを用いて投資信託を分析する手法を提案する。複数の期に分割されたファンドのリターン時系列を対象として、(1) 期ごとにt-SNEを用いて2次元空間に圧縮し、(2) 期ごとにx-meansを用いてクラスタリングを行い、(3) FBL-MONICを用いてクラスター遷移を検出することによって、動的クラスタリングを行ってそのクラスター遷移を検出する方法を提案する。 提案手法を用いてTOPIX連動型インデックス・ファンドを分析したところ、1期から4期は3つ、5期は4つのクラスターが得られた。全ての期において、クラスターの1つに全てのETFが含まれており、かつ、このクラスターにはETF以外のファンドがほとんど含まれていなかったことから、提案手法によって妥当な動的クラスタリングを行うことができたと考えられる。また、5期に新しく増えたクラスターは、前向き分析では4期のクラスターからの遷移として検出されなかったが、後ろ向きでは4期のクラスターの1つの影響が強いと判定され、クラスター遷移として検出することができた。
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

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 汐月 智哉
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.31, 2017

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
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

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
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

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
松井 藤五郎
出版者
中部大学
雑誌
若手研究(B)
巻号頁・発行日
2011

本研究では,強化学習において利益率の複利効果を最大化するために複利型強化学習という新しい強化学習の枠組みを開発した.複利型強化学習を国債銘柄選択,国債取引,株式取引,n本腕バンディット,ブラックジャックなどに応用し,複利型強化学習がファイナンスやギャンブルのドメインに有効であることを確認した.また,複利型強化学習で導入された投資比率パラメーターをオンライン勾配法によって最適化する手法を開発した.
著者
山田 裕文 松井 藤五郎 大和田 勇人
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.23, 2009

本研究はまず,一つの企業を入力することで,その企業に関係がある企業のリストを入手する.その企業リスト内の企業に対してWikipediaを類義語辞書として用いることで正式名称や通称などを取得する.そして,リスト内の企業を入力企業の関係ごとにクラスタリングする手法を提案する.各クラスタには,入力企業との関係を示したタグを付与し,出力結果を視覚的に見やすくする.
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

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

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
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

本論文では,複利リターン,つまり,リターンの幾何平均を最大化するための強化学習の枠組みである複利型強化学習を提案する.また,実験により複利型強化学習がいくつかの問題において有効であることを示す.
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

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。
著者
森田 悠基 松井 藤五郎 大和田 勇人
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.23, 2009

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。