こちらの研究です。 Wu Haotian, Zhang Chenghuan, Han Dongli, 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, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 66-71, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/WKW00nxYPp : 2/16

こちらの研究です。 坂川 翔祐, 森 直樹, Transformer を導入したランク学習に基づく投資戦略の解析, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 58-65, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/NFN8zOM27Q, 抄録: 2/22

こちらの研究です。 平野 正徳, 南 賢太郎, 今城 健太郎, 原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 51-57, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/MsWGy0oVRB, 抄録: 2/20

こちらの研究です。 梅津 大雅, 中田 和秀, 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, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 45-50, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/Uw5AUX7InL, 抄録: 2/11

こちらの研究です。 上田 翼, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 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, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 40-44, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/AjaP768n9o, 抄録: 2/9

こちらの研究です。 籔内 陽斗, 松井 藤五郎, 武藤 敦子, 島 孔介, 森山 甲一, 犬塚 信博, 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, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, FIN-030 号, p. 32-39, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/TsJiJY4A8t, 抄録: 2/9

こちらの研究です。 卓 越, 森本 孝之, ARIMA-GA-SVRによる株価予測モデル, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 81-86, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/J96AL8s1Uz, 抄録: 2/6

こちらの研究です。 藤本 悠吾, 中川 慧, 今城 健太郎, 南 賢太郎, 不確実性を考慮したトレーダー・カンパニー法による解釈可能な株価予測, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 73-80, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/MMBXJtmpKn, 抄録: 2/7

こちらの研究です。 井筒 雄介, 中川 歩, 笠間 俊夫, 機械学習を用いた土地価格の予測, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 61-66, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/8qNS8BNBfL, 抄録: 2/7

こちら 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, Graph Based Entropy を用いた株式市場のトレンドの変化点検知の検証, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, FIN-029 号, p. 54-60, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/IhKmyTOUwt: 2/10

こちらの研究です。 黒木 裕鷹, 真鍋 友則, 指田 晋吾, 中川 慧, 決算説明会テキストデータの感情極性と株式リターンの分析, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 47-53, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/narR3ZRBY3, 抄録: 2/7

こちらの研究です。 呂 良誠, 許 俊杰, 拜 亦名, ニュースと株の埋め込みを使ったオーバーナイト株価予測に向けて, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 39-46, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/vyY1CtzLKG, 抄録: 2/5

こちらの研究です。 Cong Liu, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 早川 正亮, 塚本 和哉, 加藤 大輔, 2言語の極性分析を用いた中国市場インデックスの予測, 人工知能学会第二種研究会資料, 2022, 2022 巻, FIN-029 号, p. 28-31, 公開日 2022/10/01, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/3D6G6H7PV7, 抄録: 2/7

こちらです。 雉子波 晶, 杉本 誠忠, 酒本 隆太, 鈴木 智也, 機械学習による為替フォワード取引期間の判別モデルおよび運用シミュレーション, ジャフィー・ジャーナル, 2022, 20 巻, p. 22-40, 公開日 2022/06/08, Online ISSN 2434-4702, https://t.co/sT7olAYzYA, https://t.co/tGK7x7o5fU 2/14

こちらです。 雉子波 晶, 杉本 誠忠, 酒本 隆太, 鈴木 智也, 機械学習による為替フォワード取引期間の判別モデルおよび運用シミュレーション, ジャフィー・ジャーナル, 2022, 20 巻, p. 22-40, 公開日 2022/06/08, Online ISSN 2434-4702, https://t.co/sT7olAYzYA, https://t.co/tGK7x7o5fU 2/14

こちらの研究です。 [3D4-GS-10-04] LSTM-GNNを用いたイベントニュースの国間の波及予測 〇鈴木 彰人1、辻 晶弘1、田代 雄介1、須田 真太郎1、鈴木 徳馬1、伊藤 諒2 (1. 三菱UFJトラスト投資工学研究所、2. Fiah株式会社) https://t.co/9wUtgFq9aT 2/7

こちらの研究です。 [3K4-GS-10-03] 有価証券報告書からの将来の配当政策文のテキストマイニング 〇高野 海斗1、岡田 知樹1、清水 裕介1、中川 慧1 (1. 野村アセットマネジメント株式会社) https://t.co/Crtwju2AdN 2/7

こちらの研究です。 [3K4-GS-10-02] 学術文献情報による化学物質の有害性推定 〇三浦 崇寛1、浅谷 公威1、宮本 由美2、清水 愛織2、坂田 一郎1 (1. 東京大学工学系研究科、2. ダイキン工業株式会社) https://t.co/8vdXzML7JM 2/9

こちらの研究です。 [3K4-GS-10-01] 統合報告書からのESG関連情報の自動抽出 〇児玉 実優1、酒井 浩之1、永並 健吾1、高野 海斗2、中川 慧2 (1. 成蹊大学、2. 野村アセットマネジメント株式会社) https://t.co/hE39xKyHif 2/6

こちらの研究です。 [2D6-GS-2-05] 再帰型ニューラルネットワークを用いた電力需要予測の比較検討 〇中山 聖也1、浦野 昌一1 (1. 明治大学) https://t.co/nhuaxF1mMA 2/4

こちらの研究です。 [2D6-GS-2-04] クラスタリングによる気象分類に基づいた日射量予測の検討 〇池田 健一郎1、浦野 昌一1 (1. 明治大学) https://t.co/jzLwM0yUfB 2/4

こちらの研究です。 [2P6-GS-10-02] 投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の本質的不安定性 -人工市場を用いた分析- 〇水田 孝信1、八木 勲2、高島 幸成3 (1. スパークス・アセット・マネジメント株式会社、2. 工学院大学 情報学部、3. 長岡大学 経済経営学部) https://t.co/6UJkWwAPfg 2/6

こちらの研究です。 [2P6-GS-10-01] 為替市場に対するGAN でのデータ拡張を用いたリアルタイム強化学習 〇石川 洸矢1、中田 和秀1 (1. 東京工業大学大学院) https://t.co/XNBIEGt8fe 2/7

こちらの研究です。 [2J4-GS-10-04] リカレント・ニューラルネットワークによるオフィス床需要予測とDiPasquale-Wheaton型オフィス賃料予測 〇水田 岳志1 (1. 一般財団法人日本不動産研究所) https://t.co/N3W80ivQKs 2/6

こちらの研究です。 [2J4-GS-10-03] 株価予測における異なる足による予測精度の違い 〇加藤 大樹1、李 嘉誠1、能登 正人1 (1. 神奈川大学) https://t.co/21pCRVP8TX 2/6

こちらの研究です。 予測型フルスケール最適化による資産配分 〇南 賢太郎1、今城 健太郎1、中川 慧2、今長谷 拓2 (1. 株式会社Preferred Networks、2. 野村アセットマネジメント株式会社) https://t.co/fiU1NNJjPa 2/8

こちらの研究です。 株価予測のためのMultiple-World Trader-Company法の提案とレジーム変化に対するロバスト性の評価 〇山内智貴1、中川慧2、南賢太郎3、今城健太郎3 (1. 早稲田大学、2. 野村アセットマネジメント株式会社、3. 株式会社 Preferred Networks) https://t.co/Sqpt89UhaQ 2/7

こちらの研究です。 ニューラル生成文に含まれる事実不整合の検出と修正 *森脇 恵太, 大野 瞬, 杉山 弘晃, 酒造 正樹, 前田 英作 https://t.co/rbBvYZro6L 2/8

こちらの研究です。 BERTによる非構造化情報を含む外部データからのテキスト生成用補足知識の抽出 *金田 龍平, 芳賀 大地, 杉山 弘晃, 酒造 正樹, 前田 英作 https://t.co/eMMMZRrV1e 2/7

こちらのペーパーです！ *市川 佳彦, 酒本 隆太, Difficultyがビットコイン価格に与える影響, 人工知能学会全国大会論文集, 2020, JSAI2020 巻, 第34回 (2020), セッションID 2L5-GS-13-03, p. 2L5GS1303, 公開日 2020/06/19, https://t.co/tBATsGZ9C5 (2/8)

こちらの論文です！ 大西知生, 「外国為替証拠金取引とインターバンク市場との関係について」, 証券アナリストジャーナル, 日本証券アナリスト協会, 2016-04, Vol.54, No.4, P.6-14, https://t.co/HbTejMv6bL (2/7)

今の業務はFXなのですが、以前グループ会社の暗号資産交換業の会社をお手伝いしたことがあり、ビットコインの値動きの分析をして、人工知能学会で発表したことがあります。 https://t.co/iJ4SCxww6O

先月、人工知能学会全国大会で発表した論文が公表されています：水田 孝信, 八木 勲, 高島 幸成「投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の本質的不安定性 -人工市場を用いた分析-」 https://t.co/B8gmHmQdbl

６月に行われる人工知能学会全国大会、プログラムが発表になりました。私は「投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の本質的不安定性 -人工市場を用いた分析-」というタイトルで発表します。 https://t.co/UFzthBppsg