メタバース工学部

RESKILLING COURSE PROGRAM

リスキリング講座プログラム

募集中

【プラチナ会員限定】金融市場取引と機械学習(FML2508)

機械学習を用いた金融取引アルゴリズム開発の スタートラインに立てる! 金融取引に機械学習を適用する際に必要な幅広いトピックを、学術と実務の両方の観点から学べる全9回の短期集中講座。 東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾・岩澤研究室で、金融系の共同研究・開発を行なっているメンバーがコンテンツを監修・開発しています。

受講登録開始時期は別途ご案内いたします。

担当教員

東京大学大学院工学系研究科 教授 松尾豊 他

目標

金融取引に機械学習を適用する際に必要な幅広いトピックを、学術と実務の両方の観点を踏まえた知識として提供し、それらを実践的な演習を通して手を動かしながら学びます。

それによって、機械学習を用いた取引アルゴリズム開発のスタートラインに立てるレベルの知識・実装力の習得を目指します。

金融市場に関する基礎知識から始まり、テクニカル指標・ラベリング・バックテストに触れ、ファイナンス機械学習の概観を学ぶことができます。
また、講義で学んだ内容の総復習の場として最終課題には実践的なコンペティションを予定しています。

講義計画

開始日:8/1(金)   ※スケジュール・テーマ等予告なく変更する可能性があります

原則 毎週金曜日 14:00~16:00(ライブ配信)

アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です

第1回 (8/1(金))金融市場予測と機械学習
第2回 (8/8(金))データセット作成
第3回 (8/22(金))ラベリング
第4回 (8/29(金))バックテスト
第5回 (9/5(金))総合演習
第6回 (9/12(金))CTA運用入門
第7回 (9/19(金))特別回_資産運用における確率的最適化
第8回 (9/26(金))特別回_クオンツ投資戦略の理論から実践まで
第9回 (10/3(金))特別回_株式運用モデルの実際とポストLLM時代の投資戦略

講座の受講形式

オンライン(Zoom)での受講となります。

講義時間に参加できない場合は、録画講義を配信します。講座終了までに視聴し課題に取り組んでいただきます。

修了基準

一定回数以上出席(録画講義を視聴し、期限内にアンケートを提出)
最終課題(予定)を提出し一定の点数を得る

受講上の留意点

前提条件

  • 機械学習の基礎知識を備え、基礎的な実装が自身でできること
  • 大学の理系学部レベルの線形代数、微分積分、確率論・統計学に関する知識を有すること
  • Pythonでの数値解析の経験を有すること
  • 毎回の講義を確実に視聴できること
  • 最低でも毎週3時間程度の自習時間が確保できること
  • 演習環境をご自身で用意できること

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