史上初のナイト・レースは，空から撮影した映像に浮かび上がるサーキットが幻想的で奇麗でした．
予選で中嶋一貴（ウィリアムズ）が初めてQ3に進出したのはよかったです．
決勝でのアロンソ（ルノー）の走りは圧巻でした． さすが，シューマッハを倒した男．
あのマッサの信じられない事故を見ると，フェラーリは既に終わったかなと思います．
高崎といえばダルマだろうということで，少林山達磨寺に行きました．
高崎ゆかりの元首相である福田赳夫さん，中曽根康弘さん，小渕恵三さんらの祈願ダルマが飾ってありました．
ゼミ合宿の帰りに高崎に寄ったところ，高崎は「パスタの街」として有名だということで，駅ビルの中にあったパスタ屋でお昼ご飯を食べました．
人気メニューと店長オススメの迷いましたが，店長オススメの「赤唐辛子とニンニクのトマト・ソース」を選びました．
なかなかおいしかったです．
軽井沢に向かう途中で「おぎのや」に寄り，峠の釜めしを食べました．
横川サービス・エリアでも食べられるのですが，軽井沢・碓氷インターの一つ手前の松井田・妙義インターで下りて横川駅近くにあるドライブ・インに寄りました．
駅前にある本店にも一度立ち寄ってみたいです．
9月16日から18日にかけて軽井沢で行われた研究室のゼミ合宿に参加しました．
軽井沢での合宿の写真がなぜダルマかというと，帰りに高崎の少林山達磨寺に寄ったからです．
例年通り，1日目は研究発表，2日目はスポーツとコンピューター・オセロ大会，3日目は観光で，楽しいゼミ合宿でした．
雨のせいでまさかのベッテル（トロ・ロッソ）．
ベッテルはこのGPでアロンソ（ルノー）が持っていた最年少記録をいくつも塗り替えました． ハミルトン（マクラーレン）は，今年，最年少総合優勝を達成するかと騒がれているわりには，最年少記録が少ないです．
SIG-FIN（人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会）の第1回研究会を東京理科大学 九段校舎で行いました．
まず最初は，主査である東京工業大学の寺野隆雄さんが挨拶をしました．
パソコンが不調のために発表の順番が入れ替わり，1件目の発表は，CMDラボの松井宏樹さんによる「移動平均算出期間の動的な調整手法による価格変動の解析」でした．
強化学習におけるステップ・サイズ・パラメーターの調整のテクニックを移動平均算出期間の調整に使うという話でした．
2件目の発表は，東京大学の平林明憲さんによる「遺伝的アルゴリズムによる外国為替取引手法の最適化」でした．
GAを用いてFXの取引戦略を獲得する話でした．
3件目の発表は，私の「強化学習を用いた金融市場取引戦略分析システムの試作」でした．
強化学習を用いて取引戦略を獲得して可視化するシステムを紹介しました．
4件目の発表は，東京大学のAranha Clausさんの「Memetic Algorithmを用いたポートフォリオ最適化」でした．
木構造の遺伝子表現によるGAと局所探索を組み合わせたMemetic Algorithmで株式の保有比率を決定するという話でした．
お昼休みをはさんで5件目の発表は，島根大学の阿部秀尚さんの「時系列ルール・マイニングによる株売買支援ルールの評価」でした．
時系列パターンをクラスタリングしてから決定木学習を行い，各銘柄の株価が上昇するの下落するのかを予測するという話でした．
6件目の発表は，産業技術総合研究所の和泉潔さんの「テキスト情報と市場時系列データの統合分析」でした． 私も共著者です．
日銀の月例報告の中で共起する単語を分析し，それに基づいて月末の金利を予測するという話をしました．
7件目の発表は，大阪市立大学の橋本文彦さんの「人は，過去の株価時系列にどのような未来を投影するのか?」でした．
時系列データを画面にプロットしてその後を予測してもらうという実験についての話でした．
続いては招待講演で，一橋大学の三隅隆司さんの「行動ファイナンスの可能性と限界」でした．
最近は証券会社や取引所から取引データをもらうことができなくなったので，人工市場シミュレーションが重要になるだろうとのことでした．
コーヒー・ブレーク兼ビジネス・ミーティングをはさんで8件目の発表は，東京大学の松原紀明さんの「アクティビストの株式保有に対する市場の反応」でした．
スティール・パートナーズのような「モノ言う株主」が大量保有しているカブに関する銘柄について，経済ニュースなどのテキスト・マイニングと人工市場シミュレーションを組み合わせて分析する話でした．
9件目の発表は，スパークス・アセット・マネジメントの水田孝信さんの「実市場データをもとにポートフォリオ運用を行うエージェントを用いた人工市場による株価予測」でした．
人工市場シミュレーションのエージェントにニューラル・ネットワークによるを学習をさせてより現実に近いシミュレーションをするという話でした．
10件目の発表は，シンプレクス・テクノロジーの阿部亮さんの「金融取引における動的均衡での執行精度について」でした．
価格の均衡状態を約定力と執行精度という概念で理論的に説明しようとする試みについての話しでした．
研究会を開催するのは初めてだったためうまくいくかどうか心配でしたが，なんとか無事に終えることができました．
これまでは参加させてもらっているだけでしたが，研究会を開催するのってけっこう大変なんだなぁということを実感しました．
研究会としては，幅広いテーマの発表が集まり，様々な観点からコメントが出てとても良かったと思います．
個人的には，運営の準備のために自分の発表の準備が少しおろそかになってしまったことは反省すべき点です． 今思うと当たり前ですが，いつもと同じ時間感覚で発表準備をしていてはダメでした．
金融業界・大学・研究所からたくさんの方々に参加していただき，本当にありがとうございます． 次回もよろしくお願いします．
秋葉原のヨドバシで食べるときはいつも「光麺」に行くのですが，今回はなんとなく同じフロアにある「CHABUTON」に行きました．
悪くはありませんが，TVチャンピオンとかミシュランとか派手に宣伝するほどではない感じです．
私は「光麺」でいいです．
筑波大学 東京キャンパス（大塚地区）で行われた日本ソフトウェア科学会 ネットワークが創発する知能研究会主催の第25回大会併設企画 チュートリアル「ファイナンスにおける人工知能応用」に参加しました．
最初の講演は，東京工業大学 教授の寺野隆雄さんによる「ファイナンスにおけるエージェント技術」です．
マルチエージェント人工市場シミュレーションの研究例などが紹介されました．
シミュレーションの結果は合理的選択理論よりもプロスペクト理論を支持しているそうです．
二番目の講演は，私による「ファイナンスにおける機械学習」です．
ファイナンスの分野で機械学習がどのように応用されているのか，どのようなデータがあるのか，どのような手法が使われているのか——を紹介しました．
寺野さんから，一般に，時系列データに対してクロス・バリデーション（交差検定）をしてはいけないことに注意すべきだ——という有益なコメントをいただきました．
三番目の講演は，産業総合研究所の和泉潔さんによる「ファイナンスにおけるテキスト・マイニング」です．
日銀の月例報告から月末の金利を予測する試みなどが紹介されました．
経済指標を集めた数値データから予測するよりもテキスト・データから予測した方が，アウト・オブ・サンプルに対する予測結果がいい——という結果が出ています．
四番目の講演は，名古屋大学 助教の鳥海不二夫さんによる「ファイナンスにおける自動取引技術 (1) カブロボの分析」です．
カブロボ・サーバーが集めた統計情報から分析した参加ロボットの特徴が紹介されました．
長期保有戦略を取っているロボットがいない——ということでしたが，カブロボのルールが影響しているからかもしれません．
最後の講演は，株式会社シーエムディーラボの松井宏樹さんによる「ファイナンスにおける自動取引技術 (2) 人工市場とアルゴリズム・トレード」です．
アルゴリズム・トレードとマルチエージェント人工市場シミュレーションの結果が紹介されました．
利用可能な時系列データには限りがあるので，自動取引エージェントがいろいろな状況に対応できるかどうかを調べるためには人工市場シミュレーションが必要だ——とのことです．
はじめてのチュートリアル講演だったため，ペースを読み違えました．
後半の自分の研究の紹介がほとんどできず，むりやりまとめてしまってすみません．
タイトルを「機械学習」でなく「データ・マイニング」としておいたほうが人を集められたかなぁと反省しています．
有名な「スパ・ウェザー」のおかげで，最後の数ラップはまったく予測できない展開でした．
しかも，ゴール・シーンを観終わってすぐにF1-Live.comを見たら，優勝したはずのハミルトン（マクラーレン）にペナルティが出て結果がひっくり返っていました．
25秒加算でハイドフェルド（BMWザウバー）にも抜かれて3位って，なんと絶妙なペナルティでしょうか．
今回一番驚いたのはブルデー（トロ・ロッソ）が1Rでトップ・タイムを出したことです．
佐藤琢磨（元スーパー・アグリ）がトロ・ロッソのテストに参加します． 来年このマシンに乗れるとなると，かなり楽しみです．
