機械学習で変革する
量的取引の未来
アルゴリズム取引の複雑な世界を、実践的な機械学習手法で解き明かします。データサイエンスの力で市場パターンを読み解き、持続可能な取引戦略を構築する方法を学びませんか。
学習プログラムを見る機械学習で変革する
MasterPathXの歩み
2019年
創業と基盤構築
金融工学とデータサイエンスの専門家チームが集結。従来の量的取引手法に機械学習を融合させる革新的なアプローチの研究を開始しました。
2021年
実証研究の成果
独自開発のディープラーニングモデルが複数の市場で安定した成果を実証。リスク管理と収益最適化のバランスを実現する手法を確立しました。
2023年
教育プラットフォーム開始
研究成果を体系化し、実践的な教育カリキュラムとして提供開始。理論と実装の両面から量的取引を習得できる包括的プログラムを構築しました。
2025年
次世代AIモデルの導入
トランスフォーマーアーキテクチャを活用した時系列予測モデルを実装。市場の非線形パターンをより精密に捉える最先端の取引戦略を開発中です。
機械学習
量的取引
時系列解析
LSTM・GRUネットワークを用いた価格変動予測モデルの構築と最適化手法
リスク管理
ベイジアン最適化によるポートフォリオ構成とVaR計算の自動化システム
特徴量工学
テクニカル指標から市場マイクロストラクチャまで、予測精度を高める変数設計
バックテスト
過去データでの戦略検証と過学習回避のためのクロスバリデーション手法
アルゴ執行
強化学習による最適な注文分割とマーケットインパクト最小化戦略
モデル評価
シャープレシオやソルティノレシオを含む包括的なパフォーマンス分析
実践重視の学習アプローチ
理論だけでは市場で通用しません。私たちは実際の市場データを使った hands-on な学習環境を提供し、現実的な取引戦略の開発スキルを身につけてもらいます。
- 実際の株価・為替データを使った分析演習
- Python/R による機械学習モデル実装
- リアルタイムデータストリーミングの処理
- クラウドプラットフォームでの本格運用
データ前処理からモデル選択まで
金融データは欠損値や外れ値が多く、そのまま機械学習に適用してもうまくいきません。適切な前処理手法から始まり、feature selection、次元削減、そして最適なアルゴリズム選択までを体系的に学習します。
時系列データ特有の autocorrelation や seasonality を考慮した前処理が、最終的な予測精度を大きく左右します。
受講生の声
従来の移動平均線だけに頼った取引から脱却できました。機械学習による市場分析は全く別次元の精密さがあり、リスクをコントロールしながら安定した運用ができるようになったんです。特に回帰分析と分類問題の使い分けが実践的で役立ちました。
金融機関で働いていましたが、最新の機械学習手法について体系的に学ぶ機会がありませんでした。こちらのカリキュラムは実務レベルの内容で、すぐに業務に応用できる知識が身につきます。Python でのモデル実装も丁寧に指導してもらえて助かりました。
2025年秋期プログラム募集開始
9月開講予定の集中コースでは、最新のトランスフォーマーモデルを活用した時系列予測手法を学習できます。定員制のため、お早めにお申し込みください。