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SUMMARY:モンテカルロシミュレーション入門（Python編）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93528
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nモンテカル
 ロシミュレーションは、確率的な現象を疑似的に模倣
 するために、ランダムサンプリングを用いた一種の計
 算アルゴリズムです。この手法の重要性は、その多様
 性と適用範囲の広さにあります。金融、工学、医療な
 どの分野で必要不可欠な道具です。不確実性のモデリ
 ングと分析、複雑な問題への適応、リスク評価と意思
 決定支援などで重要な役割を担っています。PCG64の出
 現はその役割をさらに広げています。\n本セミナーで
 はプログラミング言語として最も人気が高く、ライブ
 ラリーが豊富なPythonを用いて、モンテカルロ法の基礎
 を学んでいきます。\n１． 疑似乱数の生成：メルセン
 ヌツイスター、PCG６４（XSL-RR\,DXSM）、Xoshiro/xoroshiro\, Ch
 aCha20\, Fortuna\n２． 乱数生成アルゴリズム：逆関数法、
 棄却サンプリング、トランスフォーメンション法\n３
 ． 分散低減法：層化サンプリング、制御変数法、重点
 サンプリング、主部の分離、負の相関の利用\n４． マ
 ルコフ連鎖モンテカルロ法:メトロポリス・ヘイスティ
 ング法とギブスサンプリング\n５． モンテカルロ積分
 と大数の弱法則：πの推定\n６． 金融、エンジニアリ
 ングの事例：デリバティブ評価、耐久性への腐食の影
 響、異常検知での役割など\n■目標\nモンテカルロシミ
 ュレーションの実務への応用を視野に置き、各種サン
 プリング手法と精度を向上のための手法を学びます。
 応用力に重点を置いたサンプルコードを提示すること
 で、幅広い分野に活用できる応用力を養います。\n**■
 受講対象者：**モンテカルロ法の知識を身に着けたい
 人、データサイエンティストから現場のリスク管理者
 、研究者までと幅広い人々を対象としています。\n■PC
 には事前にJupyter notebookがインストールされている必要
 があります。\n参考文献：\n統計学実践ワークブック(
 学術図書出版社)\nTHE MONTE CARLO METHOD by Metodi Mazhdrakov et 
 al.\n**【講師紹介】**オックスフォードファイナンシャ
 ルエデュケーション\,MBA（Strath）\,MBA(HW)\,MSc(London).国際
 機関、金融機関での勤務後、大学での教育活動に従事
 。実務家向けセミナー多数。 主な訳書「物理学者ウォ
 ール街を往く」（東洋経済新報社）。主な著書「Python3
 ではじめるシステムトレード改訂版」(パンローリング
 )主な論文Digital Designs for money\, markets\, and social dilemmas 16
 章担当
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