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第16回金融情報学研究会・参加募集

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URL: http://goo.gl/snU4mh または http://sigfin.org/

参加希望の方は、下記のURLからお申し込みください．
参加人数の把握のため、下記サイトより事前参加申し込みをお願いいたします。

URL: http://go.bloomberg.com/promo/invite/jsai/

今回は下記の招待講演を用意しております．

■招待講演

・Financial Applications of Machine Learning at Bloomberg - Problem Domain, Use Cases and Lessons Learned
 Gary Kazantsev（Global Head of Machine Learning at Bloomberg LP）

■日時
　2016年3月28日(月) 10:30-18:30

■会場
　ブルームバーグ L.P.
  東京都千代田区丸の内 2-4-1 丸ビル 21 階
  JR 東京駅 丸の内南口より徒歩 1 分
  丸の内線 東京駅 地下道より直結
  千代田線 二重橋前駅 5 番出口より直結

■参加費　無料

■予稿集
　今回はPDFによる配布のみとなりました。以下のURLからダウンロードできる予定です。
　URL: http://goo.gl/snU4mh

■懇親会
　研究会終了後（会場にてカクテルレセプションを予定しています。）

■プログラム

一般発表 25分(発表20分＋質疑5分)

[受付] 10:00-10:30

[機械学習] 10:30-11:20

・金融取引戦略獲得のための複利型深層強化学習
  松井藤五郎（中部大学）, 片桐雅浩（中部大学）

・SCWを用いた株価変動予測
  福田ムフタル(名古屋産業大学)

[人工市場１] 11:20-12:10

・ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 〜人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析〜
  水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 小杉信太郎（三菱UFJモルガン・スタンレー証券）, 楠本拓矢（野村證券）, 松本渉（野村證券）, 和泉潔（東京大学）

・人工市場を用いた集団行動バイアスが市場への影響分析
  Yating Wang（The University of Tokyo）, Fujio Toriumi（The University of Tokyo）


昼休み 12:10-13:05


[人工市場２] 13:05-13:55

・マーケットメーカーとダーク・プールの相互作用が市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析
  西岡伸（東京大学）, 鳥居拓馬（東京大学）, 和泉潔（東京大学）

・人工市場を用いた分散投資規制が資産急落時の市場に与える影響分析
  野崎淳（神奈川工科大学）, 水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 八木勲（神奈川工科大学）

[市場予測] 13:55-15:10

・バックテストに代わるクオンツ戦略の新しい検証方法
  野村至紀（シンプレクス・アセット・マネジメント）

・イジングモデルによる複数時系列の株価変動シミュレーション
  高石哲弥(広島経済大学)

・なぜロバストなアルファ（ベータ）推定値が必要なのか −プレミアムVSアノマリーを統計的手法で超えられる？−
  西山昇(Dragons’ Desk Ltd. / 千葉商科大学)

休憩 15:10-15:20

[テキストマイニング] 15:20-16:35

・インターネット株式掲示板にみるカスケード効果と初期収益率 
  月岡靖智(関西学院大学)

・文書の分散表現と深層学習を用いた日銀政策変更の予想
  塩野剛志（クレディ・スイス証券）

・Comparison among multilingual financial words using the word2vec and clustering with news resources for automatic creation of financial dictionaries
  劉恩達（東京大学）, 伊藤友貴（東京大学）, 和泉潔（東京大学）

休憩 16:35-16:45

[招待講演] 16:45-17:35 

・Financial Applications of Machine Learning at Bloomberg - Problem Domain, Use Cases and Lessons Learned
  Gary Kazantsev（Global Head of Machine Learning at Bloomberg LP）

[インフォメーション・セッション] 17:35-18:05

[カクテルレセプション（懇親会）] 18:05-20:00