2016.6.8 人工知能学会@金融情報学

オートエンコーダによる金融市場のジャンプ検出および直後の反動

鈴木智也, 後藤弘行, 鶴田季丸, 小泉洋八, 神成敦
コメント
・複数銘柄の相関性を利用して取引価格の異常を検知します.
概要
株価の異常変動を検出すべくBipower VariationやBPVレシオ等のボラティリティ指標が用いられる.しかしこれらは単銘柄に着目し,他銘柄との関係性を考慮していない.そこで本研究ではオートエンコーダによって市場全体の傾向を学習し,自己復元できない変動を異常とみなす.さらに直後の反動には明らかな偏りが発生するため,このアノマリーを利用した売買判断の妥当性を統計的仮説検定によって証明する.


2016.9.27 国際会議NOLTA スペシャルセッション提案

コメント
・茨城大のみならず日本工大や青森大と合同で2セッションを開催します.

[1st] Applications to Temporal Nonlinear Systems

Scope of the proposed session:
There are some applications of nonlinear science and engineerings to real systems. In particular, this session focuses on the aspect of temporal changes in nonlinear systems such as financial markets, neural networks, routing systems, and the most complex games like Go. Each presentation introduces the latest application to these systems.
Prospective contributed papers:
[1] Technical Trading Strategy Using Reactions to Stock Price Jumps
 Authors: Tokimaru Tsuruta, Tomoya Suzuki
[2] Koopman Operator Approach to Vital Sign Detection
 Authors: Yui Kawamura, Sho Shirasaka, Hiroya Nakao, Wataru Kurebayashi
[3] Large Graph Laplacian Matrix and Functional Map of Whole Brain of C. elegans
 Hiromu Sakuma,Takayuki Teramoto, Sayuri Kuge, Takeshi Ishihara, Yuishi Iwasaki
[4] A Routing Method Using Multiple of Path Candidates for Scale-free Networks
 Sho Nishi, Takayuki Kimura, Kenya Jin'no
[5] Efficient Board Feature Extraction for Strategy Improvement in Computer Go
 Hayato Mitsuoka, Koujin Takeda

[2nd] Nonlinear Methods with Interaction

Scope of the proposed session:
This session focuses on nonlinear techniques like optimization and machine learning, especially using interaction of a system. For example, the autoencoder can learn the interaction of stocks composing the whole stock market and detect abnormal stock price movements. Similarly to this example, each presentation introduces how to make the most of the interaction to improve conventional methods or problems related to nonlinear science.
Prospective contributed papers:
[1] An Improved Multi-objective Particle Swarm Optimization Method Using Efficient Gbest Selection
 Yuki Hasegawa, Takayuki Kimura, Kenya Jin'no
[2] Principal Component Stock Portfolio Based on Nonlinear Prediction
 Kazuki Yanagisawa, Tomoya Suzuki
[3] Biased Reactions to Abnormal Stock Prices Detected by Autoencoder
 Hiroyuki Gotou, Tomoya Suzuki
[4] An Alternative to Basic Log-likelihood for Bayesian Network Clustering
 Rei Oshino, Koujin Takeda
[5] A Construction Method for Steiner Tree Problem Using Betweenness Centrality
 Misa Fujita, Takayuki Kimura, Kenya Jin'no






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