著者

藤本 悠吾 中川 慧 今城 健太郎 南 賢太郎

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.2022, no.FIN-029, pp.73-80, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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機械学習を用いた株価予測は実務的にも学術的にも重要であり、多くの研究がおこなわれている。それらのうち有望な方法の一つとして、株式市場のダイナミズムを考慮し、高い予測力と解釈可能性を兼ね備えた Trader-Company (TC) 法がある。一方、TC 法をはじめとする機械学習による株価予測手法は、点推定であり、その予測の不確実性が考慮できていないため、実務的な応用に際して懸念が生じる。そこで本研究では、Uncertainty Aware Trader-Company Method (UTC) 法という高い予測力を持ち、予測の不確実性を定量化できる株価予測手法を提案する。UTC 法は、TC 法を不確実性の推定を可能にする確率的モデリングと組み合わせることにより、不確実性を捉えながら、TC 法の予測力と解釈可能性を維持できる。理論的にも、UTC 法による推定分散が事後分散を反映し、かつ TC 法に対して予測の悪化につながるバイアス等を与えないことを証明できる。さらに、人工および実際の市場データに基づいた実証分析を行い UTC 法の有効性を確認した。人工データでは、予測が困難な状況や予測対象の分布の変化を UTC 法が検出できることを確認した。実際の市場データを用いた分析では、UTC 法による投資戦略がベースライン手法よりも高いリスク・リターン比を達成できることを示した。

著者

金井 良太 藤澤 逸平 玉井 信也 眞方 篤史 安本 雅啓

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.2019, no.AGI-013, pp.11, 2019-11-22 (Released:2021-09-16)

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In this paper, we propose a hypothesis that consciousness has evolved to serve as a platform for general intelligence. This idea stems from considerations of potential biological functions of consciousness. Here we define general intelligence as the ability to apply knowledge and models acquired from past experiences to generate solutions to novel problems. Based on this definition, we propose three possible ways to establish general intelligence under existing methodologies for constructing AI systems, namely solution by simulation, solution by combination and solution by generation. Then, we relate those solutions to putative functions of consciousness put forward, respectively, by the information generation theory, the global workspace theory, and a form of higher order theory where qualia are regarded as meta-representations. Based on these insights, We propose that consciousness integrates a group of specialized generative/forward models and forms a complex in which combinations of those models are flexibly formed and that qualia are meta-representations of first-order mappings which endow an agent with the ability to choose which maps to use to solve novel problems. These functions can be implemented as an "artificial consciousness". Such systems can generate policies based on a small number of trial and error for solving novel problems. Finally, we propose possible directions for future research into artificial consciousness and artificial general intelligence.

著者

久保 健治 中川 慧 水上 大樹 Acharya Dipesh

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.2022, no.FIN-029, pp.23-27, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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暗号資産販売所は、ビッド・アスク価格を提示し、顧客から暗号資産の注文を受け付ける相対取引サービスであり、暗号資産市場に流動性を供給している。顧客からの注文によって販売所の暗号資産の在庫は変化し、一方で、在庫は常に価格変動リスクに晒される。このため、適切な在庫管理が必要になる。同じ相対取引サービスである FX ディーラーの在庫管理問題については、確率制御に基づいた最適流動化戦略が提案されている。ただし、暗号資産市場は FX 市場と比べ、流動性が低く、ボラティリティが大きい。更に、暗号資産販売所においては顧客から注文に大きな偏りがみられる。そのため、暗号資産販売所における在庫管理問題を解決するためには、暗号資産市場に特有の性質を考慮して、最適流動化戦略を構築する必要がある。そこで、本研究では暗号資産販売所に対する在庫管理問題を定義し、確率制御に基づき最適流動化戦略を提案する。また、モデルパラメータを bitFlyer の公開データを用いて推定し、数値計算により、最適流動化戦略を得た。得られた結果から、注文頻度の偏りが最適流動化戦略に影響を与えることを示した。また、単純な流動化戦略と比較することで、提案手法の有効性も確認した。本研究は暗号資産販売所における最適流動化戦略という新たな領域を開拓するものになるであろう。

著者

山川 宏

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.AGI-024, pp.05, 2023-08-08 (Released:2023-08-08)

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本研究では、物理世界で生存可能な自立型人工知能(AI)システムの開発における技術的ハードルを明らかにする。まず、AIが長期生存を目指す2つの生存シナリオを想定した。まず、2つの生存シナリオを想定した: 長期生存を目標に人間が設計したAIと、自ら生存を目指すAIである。次に、6つの領域にわたる技術的課題の重要なカテゴリーを特定した。そして、それらのカテゴリーに含まれる21の具体的な課題をリストアップし、ChatGPTを用いてその技術的難易度を推定した。その結果、ハードウェア関連の課題では、自律型AIが生存するまでに100年以上かかる可能性があるが、人間の支援により、その時間を大幅に短縮できることが示唆された。ChatGPTの共通知識によるこの評価は示唆的であるが、参照した知識の範囲が2021年9月までと限定されていることも含め、暫定的なものとして扱うべきである。

著者

黒木 裕鷹 真鍋 友則 指田 晋吾 中川 慧

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.2022, no.FIN-029, pp.47-53, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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決算説明会とは,企業がステークホルダーに対し業績や計画・戦略を決算内容とともに説明する場である.決算説明会の参加者は経営者による説明を聞くことができるほか,質疑応答を通して業績と見通しに関する疑問を解消することができる.一方で,参加者はアナリストや機関投資家に限定されていることが多く,決算説明会に参加できない投資家との情報格差が指摘されてきた.しかしながら,本邦における決算説明会の情報価値についての分析例はほとんど存在しない.そこで本報告では,質疑応答を含む決算説明会のテキストデータに感情極性を付与し,説明会がもつ情報価値を定量的に分析する.具体的には,金融専門極性辞書と Fama-French のファクターモデルを利用して株価リターンに対する説明力を分析する.

著者

林 晃平 中川 慧

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.2022, no.FIN-029, pp.67-72, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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株価や経済指標などの金融時系列は,一般に長期記憶性や不確実性など,単純なモデルでは再現の難しい特徴を持つことが観測されており,このことは金融市場の複雑性を反映していると考えられる.一方,このような金融時系列は実データであるためサンプル数が十分でなく,しばしば観測データを用いた定量的な分析を困難にする.本研究の目的は,このような複雑性を持つ時系列を機械学習の手法を用いて人工的に生成することである.これにより,より現実に近い様々な市場局面を大量に生成することができ,投資戦略のストレステストや,経済指標を用いた分析・リスク管理等を効果的に行うことが可能となる.特に,本発表では標準 Brown 運動よりも正則性の低い極めて「ラフな」パスが観測されているボラティリティを対象にし,非整数階 Brown 運動を用いた生成手法である Neural rough fractional SDE-Net を用いて元データの特性を再現することを目指す.

著者

平野 正徳 南 賢太郎 今城 健太郎

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.51-57, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

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深層学習と価格時系列シミュレーションを用いてオプションのヘッジ戦略を学習するDeep Hedgingは,取引手数料などを考慮に入れたより現実的な取引戦略を立てることができるため,近年脚光を浴びている.しかしながら,その学習において活用される原資産価格のシミュレーターは,Heston過程などの特定の価格過程を使用することが多い.そこで,本研究においては,特定の価格過程を用いることなく,Deep Hedgingの取引戦略の学習を可能にする手法を提案する.提案手法では,架空の任意の価格過程を生成する生成器とDeep Hedgingが敵対的に学習を行う.提案手法を用いた場合,一切の価格時系列を与えることなく,通常のDeep Hedgingとほぼ同等の性能のヘッジを行えることを示した.

著者

山本 卓 後藤 正陽 田中 哲雄 松本 一教

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.2022, no.KSN-030, pp.06, 2022-03-15 (Released:2022-03-15)

著者

山本 修一郎

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.2022, no.KSN-030, pp.01, 2022-03-15 (Released:2022-03-15)

著者

山川 宏

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.AGI-025, pp.04, 2023-11-05 (Released:2023-11-24)

著者

後藤 健之介 川村 秀憲 山下 倫央 横山 想一郎

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.SAI-048, pp.11, 2023-11-24 (Released:2023-11-24)

著者

水田 孝信

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.2020, no.FIN-025, pp.82, 2020-10-10 (Released:2022-11-11)

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人工知能が相場操縦を行った場合の責任の所在が議論されている.そこで本研究では,遺伝的アルゴリズムを用いた人工知能が人工市場シミュレーションを用いて学習するモデルを構築し,人工知能の作成者が相場操縦という取引戦略を全く意図していなかったにも関わらず,人工知能が学習を通じて相場操縦という取引戦略を発見するのか調べた.その結果,人工知能は相場操縦に他ならない取引を最適な取引として見つけ出した.この結果は,株式取引を行う人工知能の作成者には,人工知能が相場操縦を行わないようにする義務を負わせるなどの規制の必要性を示唆している.

著者

布川 絢子 矢入 郁子 山川 宏

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.2020, no.AGI-015, pp.06, 2020-08-29 (Released:2021-09-16)

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One of the objects of consciousness research is the attention, which has the property of inhibitingirrelevant information and emphasizing the processing of relevant information. It has been proposed thatclaustrum (CLA) determines which information to direct selective attention to in a top-down manner. Amodel in which the CLA regulates attentional selection from higher-order regions to sensory regions wasproposed. The CLA-mediated neuronal connections can be assumed to be a counter stream structure, butreciprocal connections between the CLA and cortical and higher order regions have been identified. In thispaper, we discuss the mechanism of attentional selection

著者

中田 喜之 大澤 幸生 吉野 貴晶 杉江 利章 夷藤 翔 西川 遥輔 小島 湧太

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.2022, no.FIN-029, pp.54-60, 2022-10-08 (Released:2022-10-01)

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株式市場においては、価格変動の説明要因となるファクター等の属性を基に投資を行う投資家が多い。このため、市場の先行きに対する投資家の心理が、これらの属性を持つ銘柄物色に反映される可能性がある。本研究では、株式市場における銘柄物色の変化から株式インデックスのトレンドの変化点を検知する手法について検証した。株価推移の類似性が高い銘柄同士を結合して作成したグラフに対して、Graph Based Entropy の手法を適用することで、属性ごとの銘柄の物色変化と、株式インデックスのトレンドの関係性について、検証した。TOPIX 500、S&P500、STOXX® Europe 600 の 3 つの株式インデックスに対して検証を行った結果、株式インデックスのトレンドの変化点において、 それぞれ共通して、Graph Based Entropy が特徴的な変化をすることがわかった。

著者

藤澤 逸平 金井 良太

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.2021, no.AGI-019, pp.03, 2021-11-26 (Released:2021-11-26)

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本論文では、足し算を始めとする四則演算のような初等的算術が、汎用知能の実現に重要と考えられる外挿能力を測定するためのベンチマークとして有用であると議論する。足し算の理解とは、一桁同士の足し算のルールの記憶と適用、および繰り上がりルールの習得によって、任意の桁の足し算を実行できることであろう。足し算の代数的構造を明らかにするのに十分な少数のデータを訓練データとして用意し、多数桁の演算を要求するテストデータで精度を測定する。我々のベンチマークは、認識課題や強化学習で通常用いられるデータセットと比べて、データの生成、難易度調整や拡張、帰納バイアスの特定などにおいて利点がある。更に我々は、任意の桁に対して正しく計算できるシステムには、抽象化や既知の利用が要求されるのではないかと推察する。最後に、これらの洞察の下、外挿能力を持ったシステムの開発に関する今後の方向性を提案する。

著者

米田 航紀 横山 想一郎 山下 倫央 川村 秀憲

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.2018, no.SAI-031, pp.03, 2018-03-01 (Released:2021-08-31)

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近年, 深層学習を使用した芸術の作成に注目が集まっている. また, 日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある. そこで, 俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うことで, 芸術作成としての深層学習の有用性を示す.そのための方法として, 小林一茶をはじめとする俳人たちの俳句を大量に用意してLSTMに入力して学習し, 文字列を生成する. その後, 得られた文字列から俳句としての条件を満たすものをとりだし, モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する. 評価が高ければそのモチーフ画像にあった俳句として生成できたものとしている. その過程で,LSTMが俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った.

著者

岡島 義憲 山川 宏

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.AGI-025, pp.02, 2023-11-05 (Released:2023-11-24)

著者

森田 啓介 黒木 裕鷹

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-031, pp.156-162, 2023-10-10 (Released:2023-10-12)

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企業のガバナンスは経営の透明性やステークホルダーからの信頼と大きく関連する.コーポレートガバナンス・コードが,独立社外取締役の知見に基づいた助言に期待して,その選任を推奨する中で,一人の個人が複数企業の取締役および社外取締役を兼任するケースがある.取締役兼任ネットワークを分析した先行研究の多くは,ネットワーク中心性と企業の業績や情報開示の相関分析に焦点を当てている.しかし,同じ人物による異なる取締役会への参画によって,その人物の知見やノウハウが共有・伝播されるとすれば,接続の同類性やクラスター構造をはじめ,より複雑なネットワーク構造を捉えた分析が重要である.また,ネットワークデータを直接扱う機械学習技術の開発が進んできていることからも,兼任ネットワークにおいて,こうした豊富なネットワーク情報を考慮する意義を見定めることが必要である.本稿では,日本における兼任ネットワークの最近の動向を調査するとともに,条件付き一様グラフ検定と指数ランダムグラフモデル(ERGM)を適用し,ガバナンスとの関連が知られる諸指標の同類性(assortativity)を検証する.結果として,ベータや残差リスクは同類性をもつことがわかり,取締役の兼任によって企業間で知見が共有されている可能性が示唆された.取締役兼任ネットワークのもつ豊富な情報を活用して,ガバナンス構造の分析・予測を行う余地があると考えられる.

著者

江上 周作 鵜飼 孝典 太田 雅輝 川村 隆浩 松下 京群 古崎 晃司 福田 賢一郎

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.2022, no.SWO-057, pp.05, 2022-08-05 (Released:2022-08-10)

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ナレッジグラフのトリプルに出典,文脈,時間等の様々なメタデータを付与するメタデータ表現モデル(MRM)が複数提案されている.本研究では同一のナレッジグラフに対して異なるMRMを適用したデータセットを作成し,ナレッジグラフ埋め込み手法によるリンク予測の精度評価を行うことで,各MRMの特性を埋め込みの観点から分析する.

著者

上田 翼 東出 卓朗

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.2017, no.FIN-018, pp.12, 2017-03-10 (Released:2023-01-06)

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Central bank's monetary policy is one of the major interests for market participants. In this paper, we clarified Reserve Bank of Australia's monetary policy reaction function, predicted its policy change,and applied them to investment strategy. First of all, assuming perfect foresight by the central bank, we estimated an extended Taylor rule using bidirectional Recurrent Neural Network. Next, we combined it with distributed representation of Monetary Policy Committee minutes to develop a classifier of interest rate decision. Both the extended Taylor rule and the classifier showed improved performance. Finally, we formulated profitable Foreign Exchange strategy based on the classifier's prediction and market economists' forecasts.