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）。

参加費：

１名につき２８,０００円 （消費税、参考資料を含む）
１社２名以上同時に参加お申込みいた だいた場合、お２人目から１名につき２３,０００円。追加申込みの場合はその旨ご記入下さい。 本セミナーは午前と午後の部に分かれています。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。

申込： 金融財務研究会 ホームページ http://www.kinyu.co.jp/
〒103-0025　東京都中央区日本橋茅場町1-10-8 グリンヒルビル
TEL　03-5651-2030　　FAX　03-5695-8005

ファックス又は郵便にて参加申込書をお送り下さい。上記ホームページの申込欄からもお申込いただけます。折り返し、受講証と請求書を郵送致します。参加費は下記の普通預金口座に開催日前日までにお振込み下さい。（但し経理の都合等で間に合わない場合は、ご連絡いただければお待ちいたします。）又当日ご参加になれなかった場合、当社および経営調査研究会主催の他のセミナーに無料でご出席いただけます。(但し新しいセミナーの参加費との差額が2,000円以上の時は差額をお支払いいただきます。また、振替は1年以内にお願いいたします。) ご記入いただきました個人情報は、当社および関係会社の受講者名簿の整備や今後開催される セミナーのご案内等に使用します。
普通預金　口座名　(株)金融財務研究会

三菱東京UFJ銀行 本　　店 1642356 三井住友銀行 本店営業部 7397637
三菱UFJ信託銀行 本　　店 2818151 みずほ銀行 東京営業部 1427715
三井住友信託銀行 本店営業部 2993982 りそな銀行 東京営業部 1693669