市場の波を読み解く力を身につける
機械学習を活用した市場変動分析のスペシャリストになりませんか。実践的なカリキュラムで、金融データの裏に隠された予測可能なパターンを発見する技術を学びます。
学習プログラムを見る段階的な学習システム
基礎から応用まで、確実にスキルを積み上げていく構造化された学習プロセスです
データサイエンスの基礎固め
統計学とPythonプログラミングから始めます。金融データの特性を理解し、データクリーニングや前処理の技術を身につけることで、後の高度な分析への土台を築きます。実際の市場データを使った演習で、理論と実践を両立させます。
機械学習アルゴリズムの習得
回帰分析から始まり、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンまで、段階的にアルゴリズムを学習。各手法の特徴と適用場面を理解し、市場変動予測における最適な選択ができるようになります。
時系列分析とディープラーニング
ARIMAモデルやLSTMネットワークを使った高度な時系列予測を学習。市場の複雑なパターンを捉える技術と、ニューラルネットワークを活用した予測モデルの構築方法を身につけます。
実践プロジェクト
実際の市場データを使った総合的な分析プロジェクト。データ収集から予測モデルの構築、結果の可視化まで、一連のプロセスを独力で遂行できる実力を養います。業界標準のツールとベストプラクティスを学習します。
すぐに活用できる実践ノウハウ
業界で実際に使われている手法とコツを、分かりやすい形でお伝えします。
データの前処理で差がつく
外れ値の検出とクリーニング、欠損データの適切な処理方法。この段階での作業品質が最終的な予測精度を大きく左右します。
特徴量エンジニアリングの効果
移動平均、ボラティリティ指標、テクニカル指標の組み合わせ。どの特徴量が予測に有効かを判断する経験則をお教えします。
モデルの過学習を防ぐ方法
クロスバリデーション、正則化、アンサンブル手法の使い分け。実際の運用で失敗しないモデル設計のポイントを解説します。
も豊富に提供
業界エキスパートからの洞察
15年間の実務経験から得た市場分析の本質的な考え方をお伝えします
野中 健司
首席データサイエンティスト
外資系投資銀行で10年
機械学習専門コンサルタント5年
私が投資銀行で働いていた頃、2008年の金融危機を経験しました。それまで機能していた予測モデルが一夜にして使い物にならなくなったのです。その経験から学んだのは、単一のアプローチに頼るのではなく、複数の手法を組み合わせ、常にモデルの妥当性を検証し続ける重要性でした。
リアルタイム適応
市場環境の変化を察知し、モデルパラメータを動的に調整する手法をお教えします。
リスク管理の統合
予測精度だけでなく、不確実性の定量化とリスクコントロールまでを含めた総合的なアプローチ。
実務での検証方法
バックテストの限界を理解し、実際の市場環境での検証とモニタリングの重要性。
業界標準ツール
Bloomberg API、Pandas、scikit-learnなど、実際の現場で使われているツールの効率的な使い方。
2025年、金融業界の変革期
AIと機械学習の普及により、市場分析の手法は根本的に変わりつつあります。従来の統計的アプローチだけでなく、深層学習や自然言語処理を組み合わせた新しい予測手法が求められています。