Pythonで実装する金融データ解析~株価予測モデルの背景や理論から実践までを演習を通して学ぶ~

\金融データ解析の概要から高度な予測モデルの実装までをPythonを用いて実践的に学びます/

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 株価予測モデル構築のための正しいアプローチとその注意点などを学べます
  • ファイナンス理論を礎とした予測モデルの有効性評価及びその解釈を理解できます
  • Pythonを用いて実際に複数のモデルを実装し評価できます
【セミナー概要】

本セミナーでは、金融データ解析の概要から高度な予測モデルの実装までをPythonを用いて実践的に学びます。株価予測のためのモデル構築やモデルの評価方法について、丁寧に解説します。

株価とは「企業が生み出す将来期待されるキャッシュフロー(CF)のリスクに応じた割引現在価値」を表しています。事後的に儲かるモデルを作るのは容易ですが、それでは意味がありません。事前にリスクを考慮した上で割高なものを売却し、割安なものを購入するというモデルを考える必要があります。現実の資産運用に利用するためのモデルを構築するためには、株式市場が効率的であれば起こらない現象(アノマリー現象)に着眼するのが良いと考えています。

株価は基本的にはファンダメンタルズを反映した水準で均衡します。

しかし、マーケットを観察してみると、投資家の様々な思惑やバイアスが反映されているようにも見えます。こうした均衡価格からはみ出る変動が、ノイズではなく、システマティックでなものであるならば、利益を継続的に生むモデルが構築可能となります。一般に「株価予測」といったとき、そこには以下の2種類の予測があります。

  • 時系列予測(時間の経過に基づく予測)
  • クロスセクション予測(異なる銘柄間の比較に基づく予測)

統計モデルや機械学習モデルを株価変動に当てはめて時系列予測モデルをつくることはできます。過去データで検証した結果、そうしたモデルから超過利益が得られたとしましょう。

では、それにお金を投じることはできるでしょうか?なぜ利益が出るのかその理由がわからないため、多くの投資家は資金を投じることをためらうでしょう。テクニカル分析がたとえ一時的に機能するしても、学術研究の対象になりにくいのは、的中する理由がわからないからです。本セミナーでは、受講生の皆さんが今後自らのオリジナルな仮説に基づく予測モデルが構築できるように、モデル構築に対する考え方についてしっかり学んでいただきたくクロスセクション予測を中心に扱います。

本セミナーでは、具体的な演習に時間をかけ、受講者の皆様がご自身で実装できるようになることを目指します。 今セミナーでは以下の例を扱います。

  • 各銘柄のベータ(市場全体に対する感応度)を推定し、平均リターンを観察する
  • Betting Against Beta戦略(リスクの低い銘柄に注目し高いリターンを得る戦略)を実装する

演習と併せて関連する学術論文の紹介を行うだけでなく、実装したモデルの評価方法(ファクターモデル)についても解説し、モデルの応用を目的とした受講者の方々にとって有益な情報を共有します。

このセミナーは、金融アナリストやデータ解析を行う専門職の方々が抱える問題点(予測モデルの信頼性、リスク要因の特定と評価など)に対応するためのスキルを習得できる点が特徴的です。金融データ解析のエキスパートを目指す皆様のご参加を心よりお待ちしております。

【このような方におすすめ】
  • 株価予測モデルの構築に興味があり、Pythonを用いた実践的なスキルを身に付けたい方
  • 効率的市場仮説やリターンの理論的背景を深く理解し、実際にモデルに応用したい方
  • 時系列予測やクロスセクション予測の違いやそれぞれのメリット・デメリットを学習したい方
  • 株価変動要因を正確に見極め、モデルに反映させる手法を学びたい方
  • Betting Against Beta戦略など、実践的な投資戦略を実装し、評価したい方
  • ファクターモデルを理解し、実際のデータに基づいたモデル評価方法を習得したい方

【講師紹介】

岡田 克彦(関西学院大学 教授)

所属:関西学院大学大学院経営戦略研究科経営戦略専攻 教授

学位:博士(経済学)(神戸大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2023年9月 - 現在:Magne-Max Capital Management, 投資モデル開発, CEO/CIO

2023年6月 - 現在:K2Q Capital Ltd, London, Research, Head of Research

2022年9月 - 現在:K2Q Capital Ltd, London, 投資助言委員会, 委員

[最近の論文]

The Power of Large Language Models: A ChatGPT-driven Textual Analysis of Fundamental Data

Decoding the Unique Price Behavior in the Japanese Stock Market with Convolutional Neural Networks

日本市場の注目業種クラスターとモーメンタム効果 ―ホットスポットマイニングによる網羅的探索―

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

Pythonで実装する金融データ解析~株価予測モデルの背景や理論から実践までを演習を通して学ぶ~

\金融データ解析の概要から高度な予測モデルの実装までをPythonを用いて実践的に学びます/
申込はこちら

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 株価予測モデル構築のための正しいアプローチとその注意点などを学べます
  • ファイナンス理論を礎とした予測モデルの有効性評価及びその解釈を理解できます
  • Pythonを用いて実際に複数のモデルを実装し評価できます
【セミナー概要】

本セミナーでは、金融データ解析の概要から高度な予測モデルの実装までをPythonを用いて実践的に学びます。株価予測のためのモデル構築やモデルの評価方法について、丁寧に解説します。

株価とは「企業が生み出す将来期待されるキャッシュフロー(CF)のリスクに応じた割引現在価値」を表しています。事後的に儲かるモデルを作るのは容易ですが、それでは意味がありません。事前にリスクを考慮した上で割高なものを売却し、割安なものを購入するというモデルを考える必要があります。現実の資産運用に利用するためのモデルを構築するためには、株式市場が効率的であれば起こらない現象(アノマリー現象)に着眼するのが良いと考えています。

株価は基本的にはファンダメンタルズを反映した水準で均衡します。

しかし、マーケットを観察してみると、投資家の様々な思惑やバイアスが反映されているようにも見えます。こうした均衡価格からはみ出る変動が、ノイズではなく、システマティックでなものであるならば、利益を継続的に生むモデルが構築可能となります。一般に「株価予測」といったとき、そこには以下の2種類の予測があります。

  • 時系列予測(時間の経過に基づく予測)
  • クロスセクション予測(異なる銘柄間の比較に基づく予測)

統計モデルや機械学習モデルを株価変動に当てはめて時系列予測モデルをつくることはできます。過去データで検証した結果、そうしたモデルから超過利益が得られたとしましょう。

では、それにお金を投じることはできるでしょうか?なぜ利益が出るのかその理由がわからないため、多くの投資家は資金を投じることをためらうでしょう。テクニカル分析がたとえ一時的に機能するしても、学術研究の対象になりにくいのは、的中する理由がわからないからです。本セミナーでは、受講生の皆さんが今後自らのオリジナルな仮説に基づく予測モデルが構築できるように、モデル構築に対する考え方についてしっかり学んでいただきたくクロスセクション予測を中心に扱います。

本セミナーでは、具体的な演習に時間をかけ、受講者の皆様がご自身で実装できるようになることを目指します。 今セミナーでは以下の例を扱います。

  • 各銘柄のベータ(市場全体に対する感応度)を推定し、平均リターンを観察する
  • Betting Against Beta戦略(リスクの低い銘柄に注目し高いリターンを得る戦略)を実装する

演習と併せて関連する学術論文の紹介を行うだけでなく、実装したモデルの評価方法(ファクターモデル)についても解説し、モデルの応用を目的とした受講者の方々にとって有益な情報を共有します。

このセミナーは、金融アナリストやデータ解析を行う専門職の方々が抱える問題点(予測モデルの信頼性、リスク要因の特定と評価など)に対応するためのスキルを習得できる点が特徴的です。金融データ解析のエキスパートを目指す皆様のご参加を心よりお待ちしております。

【このような方におすすめ】
  • 株価予測モデルの構築に興味があり、Pythonを用いた実践的なスキルを身に付けたい方
  • 効率的市場仮説やリターンの理論的背景を深く理解し、実際にモデルに応用したい方
  • 時系列予測やクロスセクション予測の違いやそれぞれのメリット・デメリットを学習したい方
  • 株価変動要因を正確に見極め、モデルに反映させる手法を学びたい方
  • Betting Against Beta戦略など、実践的な投資戦略を実装し、評価したい方
  • ファクターモデルを理解し、実際のデータに基づいたモデル評価方法を習得したい方

【講師紹介】

岡田 克彦(関西学院大学 教授)

所属:関西学院大学大学院経営戦略研究科経営戦略専攻 教授

学位:博士(経済学)(神戸大学)

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[経歴]

2023年9月 - 現在:Magne-Max Capital Management, 投資モデル開発, CEO/CIO

2023年6月 - 現在:K2Q Capital Ltd, London, Research, Head of Research

2022年9月 - 現在:K2Q Capital Ltd, London, 投資助言委員会, 委員

[最近の論文]

The Power of Large Language Models: A ChatGPT-driven Textual Analysis of Fundamental Data

Decoding the Unique Price Behavior in the Japanese Stock Market with Convolutional Neural Networks

日本市場の注目業種クラスターとモーメンタム効果 ―ホットスポットマイニングによる網羅的探索―

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
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【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

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セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。