[jsai-fin 0041] SIG-FIN論文賞 第1次投票のお願い
Kiyoshi Izumi
kiyoshi @ ni.aist.go.jp
2009年 3月 6日 (金) 08:18:19 JST
ファイナンスにおける人工知能応用研究会 参加の皆様
研究会主査 寺野 隆雄、幹事一同
いつも研究会の運営にご協力いただきありがとうございます。
研究発表会での委員会で連絡しましたとおり、本年度の計2回の研究会で
発表した研究に対し、優秀論文賞と優秀学生論文賞を1件ずつ選出したいと
思います。
つきましては、皆様に賞にふさわしいと思われる研究を推薦して
いただきたく連絡いたしました。今回の1次投票では、一般発表と学生発表の
区別なく、下記のリストより、お1人2件まで推薦をお願いいたします。
今回の投票で上位の研究を候補として、さらに2次投票を行う予定です。
優秀論文は、人工知能学会へ研究会優秀賞の候補として研究会から推薦する
予定です。
お忙しいところお手数をおかけしますが、【3月16日(月)まで】に下記の
フォームで、jsai-fin-001 @ tohgoroh.jpまでにメールにて投票を
お願いいたします。
何とぞご協力をお願いいたします。
-----------1次投票--〆切 3月16日(月)----------------
送付先: jsai-fin-001 @ tohgoroh.jp
件名: 優秀賞1次投票
お名前: ( )
優秀賞に推薦する研究の番号: ( , )
(2件まで)
----------------------------------------------------
【備考】
・基本的に表彰は第1著者の方を対象とします。ですので、2回の研究会で
第1著者が同じ発表はまとめて一つの研究と見なします。
・ご自身が著者に含まれる研究を投票してもかまいません。ただし、選考時に
その点は考慮される可能性があります。
** 研究会発表リスト (下記リストの番号をご記入ください)
(1) 遺伝的アルゴリズムによる外国為替取引手法の最適化 (第1回)
遺伝的アルゴリズムによる外国為替取引手法の最適化(続報)(第2回)
平林明憲
(2) 移動平均算出期間の動的な調整手法による価格変動の解析
松井宏樹
(3) 強化学習を用いた金融市場取引戦略分析システムの試作
松井藤五郎
(4) Memetic Algorithmsを用いたポートフォリオ最適化 (第1回)
メメティックアルゴリズムを用いた金融ポートフォリオの再構築 (第2回)
Aranha Claus
(5) 時系列ルールマイニングによる株売買支援ルールの評価
阿部秀尚
(6) テキスト情報と市場時系列データの統合分析 (第1回)
テキスト情報による複数金融市場の分析 (第2回)
和泉 潔
(7) 人は、過去の株価時系列にどのような未来を投影するのか?
橋本 文彦
(8) アクティビストの株式保有に対する市場の反応
松原 紀明
(9) 実市場データをもとにポートフォリオ運用を行うエージェントを用いた
人工市場による株価予測 (第1回)
なぜ株価学習モデルは似たような銘柄を選んでしまうのか? (第2回)
水田孝信
(10) 金融取引における動的均衡での執行精度について
阿部 亮
(11) GAと相関係数による動的選択アセットで構成されるポートフォリオの最適化
折登由希子
(12) 三体トレーディングモデルを拡張した日本株式市場の日中変動シミュレーション
見並良治
(13) 参加者の能力の分布が市場の揺らぎに与える影響
秋山英三
(14) 固有値分析とポートフォリオ構築
上田唯以
(15) Individual Investors Trading Strategies and Responsiveness to
Information - A Virtual Stock Market Field Experiment
Greg Mardyla
(16) インターネット株式掲示板の投稿内容と株式市場の関連性
丸山健
(17) 株価情報とニュース記事の統合的検索・分析システム
吉田稔
(18) クレジット市場におけるヘッドラインニュースの効果についての研究
上瀧弘晃
【参考】
・第1回研究会の発表論文
http://www.kishii.ss.is.nagoya-u.ac.jp/~tori/society/sig-fin/pukiwiki/index.php?%C2%E81%B2%F3%B8%A6%B5%E6%B2%F1%A5%D7%A5%ED%A5%B0%A5%E9%A5%E0
・第2回研究会の発表論文
http://www.kishii.ss.is.nagoya-u.ac.jp/~tori/society/sig-fin/pukiwiki/index.php?%C2%E82%B2%F3%B8%A6%B5%E6%B2%F1%A5%D7%A5%ED%A5%B0%A5%E9%A5%E0
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