金融財務研究会TOP > セミナー一覧 > 保険・資産運用セミナー > Python3ではじめるシステムトレード(機械学習入門1:日曜午前の部)


Python3ではじめる
システムトレード
(機械学習入門1:日曜午前の部)

◇セミナーは午前と午後の部に分かれています。
午前午後の両講座の同時お申し込みの場合は
49800円の特別料金となります。◇


日時: 平成30年8月5日(日)午前9時30分〜12時30分
会場: 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
(東京都中央区日本橋茅場町1-10-8)
受講費: 28,000円(お二人目から23,000円)
午前・午後一括お申込みの場合は、
49,800円(お二人目から44,000円)の特別料金
となりますので、
お申し込みフォーム備考欄にその旨ご記入ください。

(消費税、参考資料を含む)

講師 森谷博之(もりやひろゆき)氏
Quasars22 Private Limited(Singapore)
Director,MBA,MBA,MSc,
中央大学商学研究科兼任講師
中央大学企業研究所客員研究員

 ビッグデータと人工知能を活用した投資戦略は投資業界において大変に注目されている分野です。欧米では機械学習と従来型とは異なるデータの分析に注目が注がれています。今回のセミナーでは機械学習の価格分析への活用を紹介していきます。午前の部では価格の方向性の予測、相場状態の分類に用いる教師あり学習について学びます。



午前の部:9:30−12:30

1.投資分野における人工知能と機械学習の概要

2.教師あり学習:回帰(Lasso, Ridge, Loess, KNN, XGBoost) 

3.教師あり学習:分類(Logistic, SVM, Random Forest)



対象者:機械学習に興味のある方であればどなたでも参加可能です。参加者においては特にプログラミングの経験は必要ありませんが、エクセルの経験等、PCを使い慣れている方がセミナーの内容を理解するには有利かと思われます。内容は、時系列データ(株価、為替レート等)に対する機械学習を用いた分析になりますが、他の分野への応用も可能です。Windows使用者についてはGoogle Chromeのインストールが必要です。Jupyter Notebookが事前にインストールされている必要があります。問題のある方は電子メールにてご連絡ください。



ノートブックパソコン持ち込みが原則です。参考プログラムコードはWindows 10で動作確認をしています。また、Windows 10以外ではMacとLinuxの使用が可能です。OSは申し込みの際にお知らせください。



参考文献:
a.Python機械学習プログラミング
b.Pythonではじめる機械学習
c.日経ソフトウェア連載 金融データをPythonで分析してみよう
2018年7月、9月号
d.Big Data and AI Strategies Machine Learning and
Alternative Data Approach to Investing



【講師紹介】
Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第30号(2016年3月)、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第29号(2015年8月)がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」(1999、パンローリング)、「物理学者ウォール街を往く」(2005、東洋経済新報社)。


※録音・ビデオ撮影はご遠慮下さい。
主催 金融財務研究会
印刷用PDF 一覧に戻る

Copyright © KINYUZAIMU KENKYUKAI Co.,Ltd. All Rights Reserved.