なぜ機械学習が現代の金融で必要なのか
金融市場は日々膨大なデータを生成しています。従来の分析手法では見逃していたパターンや関係性を、機械学習アルゴリズムが明らかにしてくれます。私たちが2024年に実施した市場分析では、機械学習を活用したバックテスト手法により、従来比で30%以上効率的な戦略評価が可能になりました。
複雑な市場動向を理解し、リスクを適切に評価する技術を身につけます
データ前処理の実践
金融時系列データの特性を理解し、ノイズ除去から特徴量エンジニアリングまで、実際の市場データを使って学習します。
バックテスト手法の設計
過去のデータを使って戦略の有効性を検証する手法を習得。実際の取引コストやスリッページまで考慮したリアルな検証を行います。
リスク管理の実装
機械学習モデルの予測精度を評価し、適切なポジションサイジングとリスク制御を組み込んだ戦略構築を学びます。
このプログラムで学んだバックテスト技術により、投資判断の精度が格段に向上しました。特に過剰適合を避ける手法は実践で非常に役立っています。
8ヶ月間の学習プロセス
基礎から実践まで、段階的にスキルを積み上げていきます
金融データサイエンスの基礎
Python環境構築から始まり、pandas、numpy を使った基本的なデータ操作を習得。金融時系列データの特性について理解を深めます。
機械学習アルゴリズムの理解
回帰分析から始まり、決定木、ランダムフォレスト、SVMなど、金融データに適した機械学習手法を実践的に学習します。
バックテスト戦略の構築
実際の株価データを使用し、トレーディング戦略のバックテスト環境を構築。パフォーマンス評価指標の理解と実装を行います。
総合プロジェクト実施
個人またはチームでオリジナルの投資戦略を開発し、包括的なバックテスト分析を実施。最終発表で成果を共有します。
実際の市場データで学ぶ実践重視のアプローチ
リアルタイムデータ活用
実際の株式・為替データを使用し、現実的な市場環境でのモデル構築を体験
業界標準ツール習得
Jupyter Notebook、scikit-learn、QuantLibなど実務で使われるツールを習得
チーム学習環境
受講生同士での議論や共同プロジェクトを通じて、実際の業務に近い環境で学習
現役専門家による指導
クオンツアナリストや機械学習エンジニアからの直接指導とフィードバック
2025年秋期プログラム募集開始
定員24名の少人数制で、一人ひとりの学習進度に合わせた指導を行います。金融とテクノロジーの融合分野で新しいキャリアを築きませんか？