投資自動化のための機械学習プログラム

データサイエンスと金融工学の融合により、次世代の投資手法を習得できる実践的な学習プログラムです。業界経験豊富な専門家陣が、基礎から応用まで段階的に指導します。

段階的学習アプローチ

金融市場の構造理解から始まり、統計学、確率論の基本概念を習得します。投資における基本的なリスク管理手法と、データ分析に必要な数学的基盤を固めます。実際の市場データを使った演習で理論を実践に結びつけます。

回帰分析、分類、クラスタリングなどの基本的な機械学習アルゴリズムを学習。金融データの特性に合わせたモデル選択と、パラメータ調整の実践を通じて、理論と応用のバランスを重視した指導を行います。

実際の市場データを使用し、独自の投資アルゴリズムの開発に挑戦します。バックテスト環境の構築から、リスク評価、パフォーマンス分析まで、実務で必要となる一連の流れを体験できます。

各分野の専門性を活かした実践的なカリキュラムを提供しています

アルゴリズムの理論から実装まで、金融データに特化した機械学習手法を学びます。

現代ポートフォリオ理論とデリバティブ価格理論の実践的応用を習得します。

実際の取引システムに応用可能な技術スタックとアーキテクチャを学習します。

機械学習エンジニア

東京大学大学院修了後、外資系投資銀行でクオンツアナリストとして12年間従事。現在は独立系資産運用会社でAI投資戦略の開発を担当。

金融工学専門家

慶應義塾大学商学部教授。デリバティブ理論の第一人者として、多数の金融機関でリスク管理システムの導入に携わった実績を持つ。

システムアーキテクト

大手証券会社でトレーディングシステムの開発を15年間担当。高頻度取引システムの設計・運用に関する豊富な実務経験を有している。