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J-GLOBAL ID：201702224744000441   整理番号：17A1758432

金融情報学:ファイナンスにおける人工知能応用

著者 (6件)： 関和広 (甲南大 知能情報) ,  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 情報) ,  落合友四郎 (大妻女大 社会情報) ,  酒井浩之 (成蹊大 理工) ,  和泉潔 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 32  号： 6  ページ： 905-910  発行年： 2017年11月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人工知能学会全国大会の企画セッション「金融情報学:ファイナンスにおける人工知能応用」では市場予測,人工市場・市場シミュレーション,投資支援などを対象とする。本論文では,フィンテックブームにけん引されて金融情報学への注目が高まっていることを踏まえ,1)人工市場,2)金融データ分析,3)金融テキストマイニング分野の解説を行った。1)は金融市場を対象としたマルチエージェントシステムであり,投資家をモデル化したエージェントの行動と,取引所をモデル化した価格発見メカニズムの出力する市場価格の相互作用を直接分析できるので,現在直面している具体的な問題を議論する応用研究が増えている。また,2)の手法としては統計学的手法(経済物理),モデルを仮定して研究を進める金融工学的手法,及び機械学習的手法があり,様々な分野で注目されている深層学習の応用が期待されている。大規模なテキストから投資に有用な情報を抽出する3)は,抽出した情報を業績予測や人工知能による投資の情報源とするために極性辞書の構築や極性付与の研究のほか,金融変数の予測にも応用されていることを示した。

シソーラス用語： *金融 ,  *人工知能 ,  *情報科学 ,  *マーケティング ,  計算機シミュレーション ,  投資 ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  マルチエージェントシステム ,  情報抽出 ,  予測技法
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  *ファイナンス ,  フィンテック ,  金融情報学 ,  *情報学

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  原価管理一般  (KA05010E) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (47件)：

• [秋田 15]秋田 諒,吉原 輝,関 和広,上原邦昭:再帰的ニューラルネットワークによる感情分析モデルを用いた株価動向予測,2015年度人工知能学会全国大会(第29回)(2015)
• [Battiston 16] Battiston, S., Farmer, J. D., Flache, A., Garlaschelli, D., Haldane, A. G., Heesterbeek, H., Hommes, C., Jaeger, C., May, R. and Scheffer, M.: Complexity theory and financial regulation, Science, Vol. 351, No. 6275, pp. 818-819 (2016)
• [Black 73] Black, F. and Scholes, M.: The pricing of options and corporate liabilities, J. of Political Economy, Vol. 81, No. 3, pp. 637-654 (1973)
• [Ding 15] Ding, X., Zhang, Y., Liu, T. and Duan, J.: Deep learning for event-driven stock prediction, Proc. 24th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI 2015), pp. 2327-2333 (2015)
• [Fama 77] Fama, E.: Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, J. of Finance, Vol. 25, No. 2, pp. 383-417 (1977)

タイトルに関連する用語 (5件)： 金融 ,  情報学 ,  ファイナンス ,  人工知能 ,  応用