論文 - 松島　裕康

41. Encoding of High-frequency Order Information and Prediction of Short-term Stock Price by Deep Learning，Quantitative Finance，19巻 9号 （頁 1499 ～ 1506） ，2019年07月，Daigo Tashiro, Hiroyasu Matsushima, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji

    DOI:10.1080/14697688.2019.1622314，研究論文（学術雑誌），共著

    

42. Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods，2019 8th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI) （頁 649 ～ 654） ，2019年07月，Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima

    DOI:10.1109/IIAI-AAI.2019.00135，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

43. Effectiveness of Uncertainty Consideration in Neural-Network-Based Financial Forecasting，2019 8th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI) （頁 673 ～ 678） ，2019年07月，Iwao Maeda, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, David Degraw, Atsuo Kato, Michiharu Kitano

    DOI:10.1109/IIAI-AAI.2019.00139，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

44. Analysis of Macro Economic Uncertainty from News Text with financial market，2019 8th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI) （頁 661 ～ 666） ，2019年07月，Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima

    DOI:10.1109/IIAI-AAI.2019.00137，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

45. Analysis of Investment Effect using Multiplex Network Simulation of Banks and Firms，5th International Conference on Computational Social Science，2019年07月，Ryo Hamawaki, Junichi Ozaki, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji

    研究論文（国際会議プロシーディングス），単著

46. CARAVAN: A Framework for Comprehensive Simulations on Massive Parallel Machines，International Workshop on Massively Multiagent Systems （頁 130 ～ 143） ，2019年05月，Yohsuke Murase, Hiroyasu Matsushima, Itsuki Noda, Tomio Kamada

    DOI:10.1007/978-3-030-20937-7_9，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

47. Extraction of Focused Topic and Sentiment of Financial Market by using Supervised Topic Model for Price Movement Prediction，2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) （頁 149 ～ 155） ，2019年05月，Kyoto Yono, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada

    DOI:10.1109/CIFEr.2019.8759119，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

48. Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve ，IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) 2019 （頁 34 ～ 40） ，2019年05月，Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima

    DOI:10.1109/CIFEr.2019.8759107，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

49. Short-term Stock Price Prediction by Analysis of Order Pattern Images，2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr) （頁 84 ～ 89） ，2019年05月，Atsuki Nakayama, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Takashi Shimada, Kenta Yamada

    DOI:10.1109/CIFEr.2019.8759057，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

50. 接触履歴を用いた地域景況インデックスの自動生成，知能と情報，31巻 2号 （頁 626 ～ 635） ，2019年04月，坂地 泰紀, 和泉 潔, 松島 裕康, 川瀬 和哉, 林 寛

    DOI:10.3156/jsoft.31.2_626，研究論文（学術雑誌），共著

    

51. Chain Bankruptcy Size in Inter-bank Networks: the Effects of Asset Price Volatility and the Network Structure，Journal of Computational Social Science，2巻 1号 （頁 53 ～ 66） ，2019年03月，Ryo Hamawaki, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima

    DOI:10.1007/s42001-019-00041-z，研究論文（学術雑誌），共著

    

52. Forecasting Crypto-Asset Price using Influencer Tweet，The 33-rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA-2019) （頁 940 ～ 951） ，2019年03月，Hirofumi Yamamoto, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima, Yuki Yamashita, Kyohei Osawa, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada

    DOI:10.1007/978-3-030-15032-7_79，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

53. Related Stocks Selection with Data Collaboration Using Text Mining，Information，10巻 3号 （頁 102） ，2019年03月，Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato

    DOI:10.3390/info10030102，研究論文（学術雑誌），共著

    

54. Selection of Related Stocks using Financial Text Mining，2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) （頁 191 ～ 198） ，2018年11月，Masanori Hirano, Hiroki Sakaji, Shoko Kimura, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Shintaro Nagao, Atsuo Kato

    DOI:10.1109/ICDMW.2018.00036，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

    

55. Impact Assessments of the CAR Regulation using Artificial Markets，International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) （頁 43 ～ 58） ，2018年10月，Masanori Hirano, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima

    研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

56. Impact on Financial Markets of Dark Pools, Large Investor, and HFT ，International Workshop on Artificial Market 2018 (IWAM2018) （頁 4 ～ 16） ，2018年10月，Shin Nishioka, Kiyoshi Izumi, Wataru Matsumoto, Takashi Shimada, Hiroki Sakaji, Hiroyasu Matsushima

    研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

57. Analysis of Trade-off in Evacuation Plan using Evolutionarily Exhaustive Simulation ，23rd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2018) （頁 780 ～ 783） ，2018年01月，Hiroyasu Matsushima, Itsuki Noda

    研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

58. Exemplar-Based Learning Classifier System with Dynamic Matching Range for Imbalanced Data，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII)，21巻 5号 （頁 868 ～ 875） ，2017年09月，Hiroyasu Matsushima, Keiki Takadama

    DOI:10.20965/jaciii.2017.p0868，研究論文（学術雑誌），共著

    

59. Analysis of Scheduled Bus Transportation by using Multi-Agent Simulation ，22nd International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 2017) （頁 669 ～ 702） ，2017年01月，Hiroyasu Matsushima, Tomohisa Yamashita, Itsuki Noda

    研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

60. 実験計画法による実験数削減と有意なパラメータ 探索の避難シミュレーション分析への適用，人工知能学会論文誌，31巻 6号 （頁 1 ～ 9） ，2016年11月，松島 裕康, 辻 順平, 内種 岳詞, 山下 倫央, 伊藤 伸泰, 野田 五十樹

    DOI:10.1527/tjsai.AG-E，研究論文（学術雑誌），共著