数学的基礎から始まり、統計理論、そして実際の金融データまで。急がず確実に理解を深めていく方式で、挫折することなく高度な技術まで到達できます。私自身も最初は統計が苦手でしたが、この方法で克服しました。
教科書の例題ではなく、実際の株価データや為替データを使って予測モデルを構築します。データの癖や異常値の処理方法も含めて、現場で本当に役立つスキルを習得していただきます。
受講生一人ひとりの理解度に応じて、必要な部分を重点的にフォローします。質問しにくい基礎的な内容でも、遠慮なく相談できる環境を大切にしています。
微積分、線形代数、確率統計の重要な部分を実践的な視点から復習します。金融データを理解するために本当に必要な数学的知識に絞って効率的に学習を進めます。
単回帰から重回帰、そして正則化手法まで。理論の理解と同時に、PythonやRを使った実装も並行して学びます。実際のコードを書きながら理解を深めていきます。
金融データ特有の時系列性を考慮したモデリング手法を習得します。ARIMAモデルから機械学習ベースの時系列予測まで、幅広い手法をカバーします。
実際の市場データを使って、株価予測や為替レート予測のモデルを構築します。データの前処理から評価まで、実務で求められる一連の流れを体験できます。
理論だけでは分からない、実際のデータの癖や問題点を見抜く能力を養います。外れ値の処理、欠損データの対応、ノイズの除去など、教科書には載っていない実務的なテクニックが身につきます。
完璧な予測モデルは存在しません。どの条件で有効か、どこが限界かを正しく理解することで、実務での適切な判断ができるようになります。過信も過小評価もしない、バランス感覚を身につけます。
一度作ったモデルで終わりではなく、市場環境の変化に応じて更新する方法も学びます。モデルの劣化を検出し、適切なタイミングで再構築する技術は、長期的な予測精度維持に不可欠です。