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#author("2024-11-08T06:32:56+01:00","","") #author("2024-11-08T06:46:35+01:00","","") [[戸田]] **ポスター [#p28c34ed] #ref(poster2024.1009.pdf,,1009) #ref(poster2024.1021.pdf,,1021_第1回赤ペン) #ref(poster2024.1021_第一回赤ペン.pdf,,1028_第2回赤ペン) #ref(poster2024.1021_第二回赤ペン.pdf,,1030) #ref(poster2024.1101.pdf,,1101_第3回赤ペン) #ref(poster2024.最終版.pdf,,1106) &color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){メモ};''' ''}; #memo(ポスター章立て\n\n1.はじめに\n\n\n2. 波及効果の分析と自動売買の戦略\n\n2.1 金融経済の要因と因果関係\n日経平均、金利など項目をたくさん書く\n過去の日足データohcl、\nすべての要因間の因果関係と重要な波及（太い線）\n\n2.2 投資戦略と自動売買\n投資戦略のいろいろ,因果関係を考慮した投資戦略\n\n3. 因果関係と時系列予測\n\n3.1 RNNによる因果関係を組み込んだ時系列予測\n3.2 すべての要因と取捨選択した要因での予測比較\n\n4.提案手法\n\n\n5.数値実験並びに考察\n\n6.おわりに) &color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){第1回赤ペン};''' ''}; #memo(戸田さん 中間発表赤ペン\nキーワードを５つに\n２章\n２章のタイトルを短く\n２．１ ２．２のバランスが悪いのでいい感じにそろえる\n\n３章\n３．１ ３．２のタイトル短く１行に収める\n３．３を増やして３章をバランスよく\n数式１から５をなくしてスライドに入れる\n図３の中身が薄いのでいっぱいに詰める\n２．３が存在しない\n\n提案手法が長すぎる３分の１ほどでいい\n\n数値実験を増やす ４章と５章を同じくらいにする\n６章は１章の半分くらい書く\n\n２章 波及効果と自動売買\n３．１RNNによる時系列予測\n３．２因果関係を組み込んだ予測\n\n数値実験にバーリンガムを考慮したものを実際に売買した結果を乗せる\n) &color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){第2回赤ペン};''' ''}; #memo(要約では略語を使わずにはじめにから使う\n\n漢数字か数字かの区別\n\n要約とはじめにで文を変える\n\nはじめにの段落を下げる\n\n) &color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){第3回赤ペン};''' ''}; #memo(vスペースの後に改行\n\n本研究ではを消す\n\n1.はじめに\n\n\n2.1 金融経済の要因と因果関係\n\n\n2.2 投資戦略と自動売買\n\n\n3.1 RNNによる時系列予測\n\n\n3.2 因果関係を組み込んだ予測\n\n\n4.提案手法\n\n\n5.数値実験並びに考察\n\n\n6.おわりに) &color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){重要};''' ''}; #memo(研究の背景を書く。テーマに取り組む必要性\n\n何ができたらその課題が解決できるか。研究の目的\n\n提案手法の有効性を示せているか\n\n小原君の意見\n・最近の若者は、年金がなくなるからFXやNISAで補う\n\n\n) **メモ [#k93e2754] ***中村先生 [#d6535aad] GooglePatents以外の場所から一気に特許を持ってくることはできないのか．~ 特許全体を一度解析しておいて，キーワードに応じた場所を抽出すれば時間短縮できるかもしれない．~ 従来よりもよくなったことをもっと具体的に．~ ***浦島先生 [#i285092f] 分野のまたがりをどうするのか．~ はやり（トレンド）などの検出を行う．~ 用いた形態素解析の方法~ ***森島先生 [#o26af445] ベクトル表現が正しいのかの評価~ ネットワークが正しく作成できているのかの評価~ 論文で共起語ネットワークをどのように評価しているのかを調べる~ ***太田先生 [#i40002d2] k-meansで本当にいいのか~ クラスタリング手法はまだほかにもある~ 共起語ネットワークの使い道をもう少し考える．~ 結果の妥当性の評価．~ ***木下先生 [#w8503f16] いい研究だと思う．~ ベクトルの近さや遠さがどれくらい正確なのかの検証．~ Sentence-BERTが正しいのかわかればそこから先はいけそう．~ 可視化だけでもいいかもしれないが，それをどうやって使うのかを考える．~ *****先生（おおくら先生？） [#l0974726] IPランドスケープにどうやってアプローチしていくのかをもっと具体的に．~ fine-tuneなども行ってみては．~ k-meansを用いているが，ほかの手法のほうがきれいにクラスタリングできるかもしれない．~ クラスターの評価をすることでk-meansでいいのかを判断~ ***崔先生 [#d6535aad] LSTMモデルの構造も詳しく書く~ VAR-LiNGAMの影響の値が0.7か0.8以上のものを使う（0.5以上を使う場合はLSTMモデルの工夫がいる） ***川崎先生 [#i285092f] 学習データをコロナなどの特殊な期間を省いてやってみる（勝てる期間を見定める） ***西原先生 [#o26af445] 非巡回グラフの仮定を満たすデータを持ってくる~ 使うデータに意図をもたせる~ あらかじめ決まっているイベントに対して予測してみる~ ***榊原先生、岩本先生 [#i40002d2] 勝てた負けただけでなく、何を狙ってこのシステムを作って、どういう結果を出して有効性を示すか~ 長期の予測をするのか、短期の予測をするのか ***平倉？先生 [#w8503f16] 時間足を変えても因果性に変化は見られないのではないのか~ ***謎の人[#l0974726] 因果と相関の違いをどう説明するか~ いくつかの暴落のデータを取得できるとなお良い~ MT5に縛られている、本来どうしたいのかをもっと追及する~ LSTMモデル以外のモデルも~
