市場変動分析ウェビナー
機械学習を活用した実践的な金融市場分析手法を学び、変動性の高い市場環境での意思決定力を向上させましょう
機械学習による市場予測入門
金融市場におけるAI技術の基礎から実践的な予測モデルの構築まで、初心者にも分かりやすく解説します。実際のマーケットデータを使用しながら、機械学習アルゴリズムがどのように市場の動向を分析するかを学習できます。
            田中 美咲
量的分析スペシャリスト・15年の市場分析経験
ボラティリティ分析の実践手法
市場の変動性を正確に測定し、リスク管理に活用する高度な分析技術をマスターします。VARモデルやGARCHモデルの実装から、実際の投資戦略への応用まで、実践的なスキルを身につけることができます。
            橋本 恵理
金融工学博士・大手証券会社出身
学習プログラム構成
基礎理論の習得
金融市場の基本構造から確率論、統計学の応用まで、量的分析に必要な数学的基盤を固めます。
データ分析手法の実践
実際の市場データを使用し、時系列解析やパターン認識の技術を身につけます。
機械学習モデルの構築
予測モデルの設計から検証まで、実用的なシステム開発のプロセスを学習します。
リスク管理への応用
ポートフォリオ理論と組み合わせた総合的なリスク評価システムの構築方法を習得します。

実践的な分析ツールの活用
理論だけでなく、実際の市場分析で使用されている最新のソフトウェアツールやプログラミング言語を習得できます。PythonやRを使った統計解析から、専門的な金融データベースの操作方法まで、実務で即戦力となるスキルを身につけます。
また、各セッションでは参加者同士のディスカッションタイムを設け、異なる視点からの分析手法について意見交換を行います。金融機関や投資会社で実際に働く専門家から直接フィードバックを受けることで、より深い理解が得られます。

最新技術との融合
従来の統計手法に加えて、ディープラーニングや強化学習など、最先端のAI技術を金融市場分析に応用する方法を学びます。ニューラルネットワークを使った価格予測モデルの構築や、アルゴリズムトレーディングの基礎についても詳しく解説します。
- 時系列予測のためのLSTMネットワーク実装
 - 市場センチメント分析とテキストマイニング
 - リアルタイムデータ処理システムの構築
 - バックテスティングと戦略最適化