実践的なカリキュラム構成
基礎から応用まで、段階的に学習を進めます。各モジュールには実際の市場データを使った演習が含まれ、理論と実践を効果的に組み合わせています。
1
金融データの基礎理解
金融市場の構造と価格形成メカニズムを学び、各種金融データの特徴と取得方法を理解します。
市場構造
価格データ
出来高分析
経済指標
2
統計分析と前処理
金融データに適した統計手法を学び、機械学習に適したデータ前処理技術を習得します。
時系列分析
異常値検出
正規化技術
特徴量設計
3
機械学習アルゴリズム
金融データに効果的な機械学習アルゴリズムを学び、実際のデータで性能比較を行います。
回帰モデル
分類アルゴリズム
アンサンブル学習
深層学習
4
リスク管理と実装
実務で重要なリスク管理手法を学び、本格的な分析システムの構築方法を習得します。
VaR計算
バックテスト
システム設計
運用監視
