ゼロからまなぶ統計学(カルマンフィルター:Python編)


開催日時 2019年9月20日 (金) 9:30〜12:30
講師

森谷博之氏
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

(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。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)。

受講費 34,700円 (お二人目から29,000円)
(消費税、参考資料を含む)
開催地 グリンヒルビル セミナールーム(3階・4階)
(東京都中央区日本橋茅場町1-10-8)
概要  状態空間方程式は予測問題の解決方法として長い歴史をもちます。モデルは柔軟性に富み、トレンド、季節性、説明変数、観測誤差など、様々な要因を組み込むことが可能です。しかし、状態空間方程式の解法には最小二乗法などのなじみのある方法を用いないために、独学でのマスターは容易ではありません。
 本セミナーではPythonを用いてさまざまな時間間隔のデータを分析することで、状態空間方程式の特徴を理解するとともに予測の問題に取り組みます。
セミナー詳細 9:30-10:30  状態空間方程式入門
1.Statsmodelの状態空間方程式

10:30-12:30  Python演習
2.高頻度データ:日経先物、ドル円の為替レート
3.日次データ:米国株価、為替レート
4.月次データ:株価、為替レート、経済指標、売上高等


■本セミナーに参加して修得できること
予測の本質が分かるようになり、その可能性と限界を理解できます。Statsmodelを用いてデータの予測・分析ができるようになります。予測の基礎知識、カルマンフィルターの基礎については「カルマンフィルター:エクセル編」にて行います。

■受講対象者
予測について「初心者」の方を対象としています。予測、状態空間方程式、カルマンフィルターに興味のある方であればどなたでも参加可能です。

■ノートブックパソコンは持ち込みが原則です。
PCには事前にanaconda、Statsmodelがインストールされている必要があります。インストールに問題がある場合にはご連絡ください。

参考文献:
経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (朝倉書店)
Qitta:Pythonではじめるシステムトレード:予測について
https://qiita.com/innovation1005/items/76d8a93c261e7d357ab8
Qitta:Pythonではじめるシステムトレード:トレンドについて
https://qiita.com/innovation1005/private/94c1065884be5c197e85

※録音・ビデオ撮影はご遠慮ください。


主催 金融財務研究会

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