Quantitative Finance

PFN金融チーム


Publications

国際会議論文

2025

  • Xinghong Fu, Masanori Hirano, Kentaro Imajo,
    "Financial Fine-tuning a Large Time Series Model,"
    2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Trondheim, Norway, 2025年3月18日.

  • Rushikesh Handal, Matoya Kazuki, Yunzhuo Wang, Masanori Hirano,
    "KANOP: A Data-Efficient Option Pricing Model using Kolmogorov–Arnold Networks,"
    2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics, Trondheim, Norway, 2025年3月18日.
    arXiv:2410.00419

2024

  • Masanori Hirano, Kentaro Imajo,
    "Construction of Domain-specified Japanese Large Language Model for Finance through Continual Pre-training,"
    15th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2024) in 16th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2024), pp.273-279, Takamatsu, Kagawa, Japan, 2024年7月6日.
    doi.org/10.1109/IIAI-AAI63651.2024.00059, arXiv:2404.10555, ssrn.com/abstract=4796245
    Accept rate (Full paper): 87 / 293 = 29.7%, Honorable mention award!

  • Rawin Assabumrungrat, Kentaro Minami, Masanori Hirano,
    "Error Analysis of Option Pricing via Deep PDE Solvers: Empirical Study,"
    15th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI 2024) in 16th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2024), pp.329-336, Takamatsu, Kagawa, Japan, 2024年7月7日.
    doi.org/10.1109/IIAI-AAI63651.2024.00068, arXiv:2311.07231, ssrn.com/abstract=4630864

  • Masanori Hirano,
    "Construction of a Japanese Financial Benchmark for Large Language Models,"
    Joint Workshop of the 7th Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP), the 5th Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services (KDF), and The 4th Workshop on Economics and Natural Language Processing (ECONLP) in conjunction with LREC-COLING-2024, pp.1-9, Torino, Italy, 2024年5月20日.
    doi.org/aclanthology.org/2024.finnlp-1.1, arXiv:2403.15062, ssrn.com/abstract=4769124

  • Masanori Hirano,
    "Experimental Analysis of Deep Hedging Using Artificial Market Simulations for Underlying Assets Simulators,"
    IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), Hoboken, NJ, USA, 2024年10月22日.
    doi.org/10.1109/CIFEr62890.2024.10772803, arXiv:2404.09462

2023

2022

  • Yugo Fujimoto, Kei Nakagawa, Kentaro Imajo, Kentaro Minami,
    "Uncertainty Aware Trader-Company Method: Interpretable Stock Price Prediction Capturing Uncertainty,"
    2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022), pp.1238-1245, Osaka, Japan, 2022年12月17日.
    doi.org/10.1109/BigData55660.2022.10021096

2021

  • Katsuya Ito, Kentaro Minami, Kentaro Imajo, Kei Nakagawa,
    "Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction,"
    The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, pp.656-664, Online, 2021年5月3日.
    doi.org/10.5555/3463952.3464032, arXiv:2012.10215

  • Kentaro Imajo, Kentaro Minami, Katsuya Ito, Kei Nakagawa,
    "Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors,"
    The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21), pp.213-222, Online, 2021年5月18日.
    doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16095, arXiv:2012.07245

学術論文雑誌

2023

  • Shota Imaki, Kentaro Imajo, Katsuya Ito, Kentaro Minami,
    "No-Transaction Band Network: A Neural Network Architecture for Efficient Deep Hedging,"
    The Journal of Financial Data Science, undefined, vol. 5, no. 2, pp.84-99, 2023.
    doi.org/10.3905/jfds.2023.1.125, arXiv:2103.01775

2022

国内会議論文

2024

  • 中川 慧, 平野 正徳, 藤本 悠吾,
    "大規模言語モデルを活用した金融センチメント分析における企業固有バイアスの評価,"
    第21回テキストアナリティクス・シンポジウム, pp.81-86, 札幌, 2024年8月26日.
    doi.org/ken.ieice.org/ken/paper/20240903bc4F/

  • 平野 正徳,
    "言語モデル性能評価のための日本語金融ベンチマーク構築と各モデルのパフォーマンス動向,"
    人工知能学会第32回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.28-35, 東京, 2024年3月2日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-032_28

  • 平野 正徳, 今城 健太郎, 齋藤 俊太, 岡田 真太郎, 的矢 知樹, 谷口 徹, 太田 佳敬,
    "金融特化大規模言語モデルの構築と検証,"
    人工知能学会第33回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.142-149, 東京, 2024年10月20日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_142

  • ハンダル ルシケシュ, 的矢 知樹, 王 允卓, 平野 正徳,
    "KANOP: コルモゴロフ–アーノルドネットワークを用いたオプ ション価格モデル,"
    人工知能学会第33回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.84-91, 東京, 2024年10月19日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_84

  • 今城 健太郎, 中川 慧, 的矢 知樹, 平野 正徳, 青木 雅奈, 今長谷 拓,
    "主成分等価法による残差リターン抽出,"
    2024年度人工知能学会全国大会（第38回）, p.3D5GS205, 浜松, 2024年5月30日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_3D5GS205

  • 平野 正徳,
    "人工市場シミュレーションを用いたDeep Hedgingの実験的検証,"
    2024年度人工知能学会全国大会（第38回）, p.2F1GS503, 浜松, 2024年5月29日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2F1GS503

  • 的矢 知樹, 王 允卓, 平野 正徳, 今城 健太郎,
    "価値関数学習に基づいた効率的DeepHedging機構,"
    2024年度人工知能学会全国大会（第38回）, p.4M3GS1002, 浜松, 2024年5月31日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_4M3GS1002

  • 中川 慧, 平野 正徳, 南 賢太郎, 水田 孝信,
    "AIトレーダーが市場へ与える影響 -- GARCH型モデルのミクロ的基礎づけによる検討,"
    2024年度人工知能学会全国大会（第38回）, p.3Xin201, 浜松, 2024年5月30日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_3Xin201

2023

  • 平野 正徳, 南 賢太郎, 今城 健太郎,
    "原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging,"
    人工知能学会第30回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.51-57, 東京, 2023年3月4日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-030_51

  • 中川 慧, 南 賢太郎,
    "単調回帰を用いた一般化トレンド・ファクター:暗号資産市場への応用,"
    人工知能学会第31回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.94-101, 東京, 2023年10月14日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-031_94

  • 伊藤 克哉, 中川 慧, 今城 健太郎, 酒本 隆太,
    "ABCD-Forecast:機密金融時系列予測のためのデータ拡張バギング手法,"
    2023年度人工知能学会全国大会（第37回）, p.3Xin409, 浜松, 2023年6月8日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_3Xin409

2022

  • 平野 正徳, 今城 健太郎, 南賢太郎, 島田拓弥,
    "オプションによるオプションのヘッジを可能にする二重Deep Hedging 機構,"
    人工知能学会第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN), pp.27-34, 東京, 2022年3月12日.
    doi.org/sigfin.org/?plugin=attach&refer=028-06&openfile=06_SIG-FIN-28.pdf

  • 藤本 悠吾, 中川 慧, 今城 健太郎, 南 賢太郎,
    "不確実性を考慮したトレーダー・カンパニー法による解釈可能な株価予測,"
    人工知能学会第29回金融情報学研究会 (SIG-FIN),, pp.73-80, 東京, 2022年10月8日.
    doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-029_73

  • 山内 智貴, 中川 慧, 南 賢太郎, 今城 健太郎,
    "株価予測のためのMultiple-World Trader-Company法の提案とレジーム変化に対するロバスト性の評価,"
    2022年度人工知能学会全国大会（第36回）, p.2J4GS1001, 熊本, 2022年6月15日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2022.0_2J4GS1001

  • 南 賢太郎, 今城 健太郎, 中川 慧, 今長谷 拓,
    "予測型フルスケール最適化による資産配分,"
    2022年度人工知能学会全国大会（第36回）, p.2J4GS1002, 熊本, 2022年6月15日.
    doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2022.0_2J4GS1002

2021

口頭発表

2024

  • 今城 健太郎, 平野 正徳, 鈴木 脩司, 三上 裕明,
    "日本語事前学習向けベンチマーク: 日本語圏特有の常識に関する回答性能の評価,"
    NLP若手の会(Yans) 第19回シンポジウム, 大阪, 2024年9月6日.

2023

  • 平野 正徳,
    "Deep Hedgingの発展と応用,"
    MPTフォーラム, 東京, 2023年6月1日.

2022

  • Kentaro Minami,
    "Deep Learning for Financial Applications,"
    東京大学 知の物理学研究センター (IPI), Online, 2022年7月11日.

  • 南 賢太郎,
    "スタートアップ企業におけるファイナンス機械学習の研究,"
    東京大学 第一回DSSシンポジウム, 東京, 2022年6月30日.

  • 中川 慧, 南 賢太郎, 今城 健太郎,
    "深層学習による株価予測と資産運用への応用の実際,"
    第12回AI・ビッグデータ経済モデル研究会, 東京, 2022年6月21日.

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