伊藤 克哉
Project Manager @ Mitsui & Co.
［a］関心分野
- ［a1］ファイナンス（Quantitaive Finance・Computational Finance・Corporate Finance）
- ［a2］数学（確率解析・代数幾何学・数値解析）
- ［a3］情報科学（機械学習・深層学習・生成モデル・情報幾何学・異常検知・メタヒューリスティクス・時系列予測）
- ［a4］法律（民法・会社法・金商法・行政法）
- ［a4］経営（ビジネスモデル開発・経営戦略・財務）
更新履歴
- 2020/X/X j4 直近読んだ論文は Scrapbox に集めています
- 2020/12/18 h11 論文が国際会議AAMAS-2021に採択
- 2020/12/02 h10 共著論文が国際会議AAAI-2021に採択
Trader-Companyについて
Trader-Companyは2020年に伊藤がPreferred Networks在籍中に野村アセットマネジメント株式会社との共同研究で生まれた市況・時系列予測手法です。 当該手法はメタヒューリスティクスを活用し、株式市場のドメイン知識への適合と解釈性・非定常性への対応を実現しています。 当該手法と金融時系列予測の発展を願い関連記事についてここでまとめています。
元論文と解説
- 日本語論文 Trader-Company法:メタヒューリスティクスを用いた株価予測
- 英語論文 Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction
- 著者解説ブログ AAMAS2021:採択株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法
- 著者解説スライド 金融時系列解析入門 AAMAS2021 著者発表会
再現実装
拡張手法
- 拡張手法 Uncertainty Aware Trader-Company Method: Interpretable Stock Price Prediction Capturing Uncertainty
- 拡張手法 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
- 拡張手法 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
関連論文
- レビュー論文 金融におけるテキストマイニングと機械学習応用
- 関連手法 Power Laws and Symmetries in a Minimal Model of Financial Market Economy
- 関連手法 Theoretically Motivated Data Augmentation and Regularization for Portfolio Construction
- 関連手法 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors
経歴
［b］ 学歴
| 番号 | 年 | 月 | 学歴 |
|---|---|---|---|
| ［b1］ | 2013年 | 3月 | 白陵高等学校 卒業 |
| ［b2］ | 2013年 | 4月 | 東京大学教養学部理科一類 入学 |
| ［b3］ | 2015年 | 3月 | 東京大学教養学部理科一類 修了 |
| ［b4］ | 2015年 | 4月 | 東京大学理学部数学科 進学 |
| ［b5］ | 2017年 | 3月 | 東京大学理学部数学科 卒業 |
| ［b6］ | 2017年 | 4月 | 東京大学大学院経済学研究科 入学 |
| ［b7］ | 2019年 | 3月 | 東京大学大学院経済学研究科 修了 |
［c］指導教官
- ［c1］大学4年夏:三枝 洋一先生(代数的サイクルの交叉理論)
- ［c2］大学4年冬:齊藤 宣一先生(確率微分方程式の数値解析)
- ［c3］修士1年：高橋明彦先生
- ［c4］修士2年：佐藤整尚先生(高頻度取引)
［d］職歴
インターン歴
| 番号 | 開始 | 終了 | 所属・職務内容 |
|---|---|---|---|
| ［d1］ | 2016年8月 | ～2017年8月 | 3idea Inc.Python・MySQL等を用いたデータサイエンティスト |
| ［d2］ | 2017年8月 | 〜2019年3月 | YJFX from Yahoo!Japan Python・R・Redshift等を用いたクオンツアナリスト |
| ［d3］ | 2018年5月 | 〜2019年3月 | Milliman SASを用いたヘルスケア・データサイエンティスト |
| ［d4］ | 2018年5月 | 〜2018年12月 | Rootf-Datum Python・Rを用いた地方金融機関向けデータサイエンティスト・コンサルタント |
| ［d5］ | 2018年7月 | 〜2019年1月 | Preferred Networksリサーチインターン・パートタイムエンジニア。異常検知。 |
| ［d6］ | 2019年1月 | 〜2019年3月 | 独立行政法人経済産業研究所リサーチアシスタント・Stataを用いたEBPM |
職歴
| 番号 | 開始 | 終了 | 所属・職務内容 |
|---|---|---|---|
| ［d7］ | 2019年5月 | 〜現在 | Preferred Networks Engineer |
| ［d8］ | 〜 | 〜 | 以上 |
［e］ その他の所属
［e1］東京大学物理研究会(Atoms)
［e2］東京大学理論科学グループ(TSG)
［e3］Deepcore カーネルメンバー
［f］ 資格等
| 番号 | 年 | 月 | 資格等 |
|---|---|---|---|
| ［f1］ | 2009年 | 12月 | 応用情報技術者試験 |
| ［f2］ | 2013年 | 12月 | HSK 4級 |
| ［f3］ | 2016年 | 7月 | TOEFL iBTテストスコア87点取得 |
| ［f4］ | 2017年 | 1月 | TOEIC公開テスト スコア935点取得 |
活動
［g］大学関連の活動
| 番号 | 年 | 月 | 内容 |
|---|---|---|---|
| ［g1］ | 2015年 | 5月 | 第88回五月祭企画.｢数学科展示ますらぼ｣正責任者. 冊子｢eπisode vol3｣発行責任者 |
| ［g2］ | 2015年 | 10月 | 平成27年度中学生のための玉原数学教室.ジュニアTA |
| ［g3］ | 2015年 | 11月 | 第66回駒場祭企画｢数学科展示ますらぼ｣正責任者. 冊子｢eπisode vol3.5｣発行責任者･寄稿 |
| ［g4］ | 2016年 | 10月 | 数学特別講究 |
| ［g5］ | 2017年 | 4月 | 計算数学I TA |
| ［g6］ | 2017年 | 10月 | 計算数学II TA |
| ［g7］ | 2018年 | 4月 | 計算数学I TA |
［h］論文・学会発表
- ［h1］ 2018年11月 D1-05: 巨大ランダム行列を用いた構造の変化点検知 by 伊藤 克哉; 木下 僚; 小松 智希; 吉川 真史 @ IBIS 2018
- ［h2］ 2018年11月 ASSOCIATION BETWEEN CLASS OF ANTIDIABETIC DRUGS AND INCIDENCE OF MYOCARDIAL INFARCTION IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES MELITUS: A PROPORTIONAL HAZARD ANALYSIS USING DEEP LEARNING FOR RISK ADJUSTMENT by Yamada T, ITO K, Takeshima T, Iwasaki K @ ISPOR Europe 2018
- ［h3］ 2019年1月 高頻度取引におけるLead-Lag効果の直接推定 修士論文 @ 東京大学
- ［h4］ 2019年1月 Structural Change Point Detection Using A Large Random Matrix and Sparse Modeling by Katsuya ITO, Akira Kinoshita, Masashi Yoshikawa @ DARLI-AP EDBT/ICDT 2019 Joint Conference
- ［h5］ 2019年3月 Dynamic Time Warping を用いた高頻度取引データの Lead-Lag 効果の推定 by 伊藤克哉, 酒本隆太 @ 第50回（2018年度冬季）JAFEE大会 優秀発表賞受賞
- [h6] 2019年12月 Direct Estimation of Lead–Lag Relationships Using Multinomial Dynamic Time Warping by Katsuya Ito and Ryuta Sakemoto @ Asia-Pacific Financial Markets
- [h7] 2019年12月 Myocardial infarction in type 2 diabetes using sodium-glucose co-transporter-2 inhibitors, dipeptidyl peptidase-4 inhibitors or glucagon-like peptide-1 receptor agonists: proportional hazards analysis by deep neural network based machine learning by Tomohide Yamada, Kosuke Iwasaki, Shotaro Maedera, Katsuya Ito, Tomomi Takeshima, Hisashi Noma &Nobuhiro Shojima @ Current Medical Research and Opinion
- [h8] 2020年6月 Trader-Company法:メタヒューリスティクスを用いた株価予測 by 伊藤 克哉, 南 賢太郎, 今城 健太郎, 中川 慧 @ 第34回人工知能学会全国大会(2020)
- [h9] 2020年6月 株価の残差リターンに注目した深層学習ポートフォリオ最適化 by 今城 健太郎, 南 賢太郎, 伊藤 克哉, 中川 慧 @ 第34回人工知能学会全国大会(2020)
- [h10] 2020年12月 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors by Kentaro Imajo, Kentaro Minami, Katsuya Ito, Kei Nakagawa @ AAAI-2021
- [h11] 2020年12月 Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction by Katsuya Ito, Kentaro Minami, Kentaro Imajo, Kei Nakagawa @ AAMAS-2021
［i］個人的な活動
| 番号 | 年 | 月 | 内容 |
|---|---|---|---|
| ［i1］ | 2013年 | 4月 | 自主ゼミの記録はこちら |
| ［i2］ | 2014年 | 9月 | 発表｢とぽろじー入門｣@第5回関西すうがく徒のつどい |
| ［i3］ | 2014年 | 9月 | 発表｢代数学の基本定理で見る数学の世界｣@第7回関西すうがく徒のつどい |
| ［i4］ | 2018年 | 5月 | スライド ICLR 2018 Best papers 3本を紹介 |
| ［i5］ | 2018年 | 6月 | スライド 異常検知と変化点検知で復習するPRML |
| ［i6］ | 2018年 | 11月 | スライド 強化学習入門 |
| ［i7］ | 2018年 | 12月 | スライド 量子プログラミング入門 |
［j］連絡先
- ［j1］ メールアドレス: katsuya1ito[atmark]gmail.com( [atmark] の部分を @ に)
- ［j2］ LinkedIn: Katsuya Ito
- ［j3］ Slideshare: @k1ito
- [j4] Scrapbox @k1ito
リンク
［k］個人的におすすめなWeb記事等
- ［k1］セミナーの準備のしかたについて
- ［k2］齊藤宣一先生の講義ノートとメモ
- ［k3］加藤 賢悟先生の測度論的確率論の講義ノート
［l］ 東京大学
- ［l1］東京大学
- ［l2］東京大学大学院数理科学研究科/理学部数学科
- ［l3］東京大学大学院数理科学研究科図書室
- ［l4］東京大学大学院理学系研究科/理学部
- ［l5］東京大学付属図書館
- ［l6］東京大学情報基盤センター
［m］お世話になった先生のウェブサイト(お世話になった年度順)
- ［m1］一井信吾先生 g5
- ［m2］三枝洋一先生 c1
- ［m3］西岡賢一郎先生 d1
- ［m4］齊藤宣一先生 c2
- ［m5］高橋明彦先生 c3
- ［m6］酒本隆太先生 d2 h5
- ［m7］佐藤整尚先生 c4 h3
- ［m8］大庫直樹先生 d4
- ［m9］岩崎宏介先生 d3
- ［m10］木下僚先生 d5 h1 h4
- ［m11］吉川真史先生 d5 h1 h4