Ｐｙｔｈｏｎ３ではじめるシステムトレード（機械学習入門１：土曜午前の部） - 保険･資産運用

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

◇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３月３日（土）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のひとつです。欧米では従来型とは異なるデータとその分析手法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投資への活用を紹介していきます。午前の部で学ぶ教師あり学習は、モメンタム戦略、スタイル投資、ペア・トレーディング、ロング・ショート戦略、ボラティリティ戦略、ポートフォリオの選択等に幅広く応用されています。また、機械学習というと過学習が問題とされますが、その対処方法についても学びます。

午前の第1部：9：30－10：30
１．投資分野における人工知能と機械学習の概要
２．計学と機械学習の用語の違い

午前の第2部：10:40-12:30
３．教師あり学習：
(ア)回帰問題：Lasso、リッジ回帰、Lowess、k-最近傍法、XGBoost、カルマンフィルター等
(イ)分類問題：ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、Bagging、ランダムフォレスト、隠れマルコフ等
４．オーバーフィッティングと正則化)

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。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：
Python機械学習プログラミング(インプレス)
Pythonではじめる機械学習(オライリー)
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

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