量的取引における機械学習プログラム

金融市場の複雑なパターンを理解し、データ駆動型の投資戦略を構築する包括的な学習体験をお届けします

実践的カリキュラム構成

18ヶ月間のプログラムでは、統計学の基礎から最先端の深層学習まで、段階的に学習を進めていきます。実際の市場データを使った演習を通じて、理論と実践を同時に身につけることができます。

第1段階（6ヶ月）

確率論、時系列解析、リスク管理の理論を学び、Pythonでのデータ処理スキルを習得します。

第2段階（6ヶ月）

回帰分析、分類問題、クラスタリングを金融データに適用し、予測モデルを構築します。

第3段階（6ヶ月）

自動売買システムの設計、バックテスト、リスク調整を行い、実戦に近い環境で検証します。

理論学習と実践演習を組み合わせた独自のメソッドで、確実にスキルアップを図ります

日経225、TOPIX、個別銘柄の実際の価格データを使用して、リアルな市場環境での分析手法を学びます。授業では過去10年分のデータセットを活用します。

基礎的な統計処理から始まり、徐々に複雑なアルゴリズムへと進歩します。各段階で理解度を確認しながら、無理のないペースで学習を進められます。

少人数制クラスで講師が一人ひとりの進捗を把握し、疑問点や理解が困難な部分について丁寧にサポートいたします。質問しやすい環境を重視しています。

金融業界での豊富な経験と深い専門知識を持つ講師陣が、あなたの学習をサポートします

量的解析主任講師

外資系投資銀行で15年間クオンツアナリストとして活動し、数多くの取引戦略を開発してきました。統計学博士号を持ち、機械学習を金融分野に応用する研究でも知られています。複雑な概念を分かりやすく説明することに定評があります。

データサイエンス講師

IT企業でデータサイエンティストとして10年以上の経験を積み、金融テクノロジーの分野で数多くのプロジェクトを手がけてきました。Pythonとアルゴリズム開発の実践的な指導に長けており、受講生からの信頼も厚い講師です。

次期プログラムの詳細資料をご希望の方は、お気軽にお問い合わせください。カリキュラムの詳細、受講料、入学条件などについてご説明いたします。