金融市場向けMLモデル構築を実践から学ぶ
実際のマーケットデータを使った機械学習アプローチで、予測モデルの設計、バックテスト、リスク管理の全体像を掴みます。コード例も豊富で、初めての方でも段階的に理解できます。
3つのモジュールで実践力を養う
基礎から応用まで、各モジュールで段階的にスキルを積み上げます。実務で使えるノウハウを優先的に扱います。
モジュール1：データ準備と特徴量設計
- 価格データのクレンジングと正規化手法
- テクニカル指標を用いた特徴量エンジニアリング
- 時系列データの分割とリークの防止
- 欠損値処理と外れ値の扱い方
モジュール2：モデル構築と評価
- 回帰・分類モデルの選定基準
- ハイパーパラメータ調整とクロスバリデーション
- 過学習の検出と対策テクニック
- 実際の取引コストを考慮した評価指標
モジュール3：バックテストと運用
- バックテスト環境の構築方法
- リスク管理とポジションサイジング
- モデルの再トレーニング戦略
- パフォーマンスモニタリングとレポート作成
どうやって進めるか、明確なステップで
各週ごとに動画レクチャー、ハンズオン演習、コードレビューを組み合わせています。疑問点はフォーラムやライブQ&Aで解消できます。
動画レクチャーで理論を理解
各トピックの理論背景と実装のポイントを解説。短めの動画で集中しやすい構成です。
Jupyter Notebookで実際にコーディング
用意されたデータセットとテンプレートを使って、自分の手で動かしながら学びます。
コードレビューとフィードバック
提出した課題に対して、改善点や別アプローチを具体的にコメントします。
週次ライブQ&Aで疑問を解決
質問をリアルタイムで投げかけて、講師と直接やり取りできる時間を確保しています。
業界経験者が実践的に指導
現場で培ったノウハウを共有
クオンツリサーチャーやデータサイエンティストとして、実際の運用環境で機械学習モデルを構築してきた経験を基に、理論だけでは見えない落とし穴や効率的なワークフローを伝えます。
学術論文で紹介されるアルゴリズムを実装する際の細かな調整や、過去のバックテストで学んだ教訓も含めて、実務に直結する内容を優先しています。
西岡 誠
クオンツリサーチャー
古川 沙織
データサイエンティスト
複数の受講形式から選べる
ライブ参加でリアルタイムに質問するもよし、録画視聴で自分のペースで進めるもよし。どちらでも同じ教材とサポートを利用できます。
ライブウェビナー
毎週決まった時間に配信。チャットで質問を投げかけると、その場で講師が答えます。他の参加者の質問も参考になります。
録画アーカイブ
全てのライブセッションは録画され、24時間以内に視聴可能。何度でも見返せるので、復習にも最適です。
受講者の声
実際にプログラムを修了した方々の体験談です。学習の進め方や得られた成果を率直に語っていただきました。
理論だけでなく、実装時の細かいコツまで教えてもらえたのが助かりました。バックテストで見落としがちなバイアスについて、具体例を交えて説明してくれたおかげで、自分のモデルを見直すきっかけになりました。
桐生 絵里香
データアナリスト
初めて機械学習を金融データに適用する際、何から手をつければいいか分からなかったのですが、段階的なカリキュラムのおかげで迷わず進められました。課題のフィードバックも丁寧で、モチベーションを保ちやすかったです。
藤巻 健太
ソフトウェアエンジニア