投資業界で注目を集める機械学習の中で、クラスタリングとファクター分析のアルゴリズムを午後の部では学びます。

これらのアルゴリズムは、グローバルに運用される複数の資産クラス、戦略からなるポートフォリオのファクター分析で活躍しています。モメンタム、バリュー、キャリー、ボラティリティなどのどの要因がパフォーマンスに及ぼす影響が大きいのか、どのようなリスクファクターに分解できるのか、実際にはどのようなクラス資産で構成されているのかなどの分析に使われています。

午後の部第一部：13：30－17：00

１． データの前処理：StandardScaler, RobustScaler, MinMaxScaler等　　

２． 教師なし学習：　　

(ア) クラスタリング：k-mean, Birch,　Ward, Spectral Clustering, 凝集型クラスタリング, HDBSCAN, Affinity Propagation等

(イ) ファクター分析：主成分分析,　独立成分分析等

午後の部第2部：17：30－19：00

３． 交差検証・グリッドサーチ・パイプライン, 特徴量エンジニアリング等

対象者：機械学習に興味のある方であればどなたでも参加可能です。参加者においては特にプログラミングの経験は必要ありませんが、エクセルの経験等、PCを使い慣れている方がセミナーの内容を理解するには有利かと思われます。内容は、時系列データ(株価、為替レート等)に対する機械学習を用いた分析になりますが、他の分野への応用も可能です。Windows使用者についてはGoogle Chromeのインストールが必要です。問題のある方は電子メールにてご連絡ください。

ノートブックパソコン持ち込みが原則です。参考プログラムコードはWindows 10で動作確認をしています。また、Windows 10以外ではMacとLinuxの使用が可能です。OSは申し込みの際にお知らせください。

参考文献：

Python機械学習プログラミング(インプレス)
Pythonではじめる機械学習(オライリー)
Big Data and AI Strategies Machine Learning and　Alternative Data Approach to Investing

【講師紹介】 Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。

参加費用：１名につき３５,０００円 （消費税、参考資料を含む） １社２名以上同時に参加お申込みいた だいた場合、お２人目から１名につき３０,０００円。追加申込みの場合はその旨ご記入下さい。 本セミナーは午前と午後の部に分かれています。午前・午後一括お申込みの場合は、４９,８００円（お二人目から４４,０００円）の特別料金となります。

申込：金融財務研究会 ホームページ http://www.kinyu.co.jp/
〒103-0025　東京都中央区日本橋茅場町1-10-8 グリンヒルビル
TEL　03-5651-2030　　FAX　03-5695-8005

ファックス又は郵便にて参加申込書をお送り下さい。上記ホームページの申込欄からもお申込いただけます。折り返し、受講証と請求書を郵送致します。参加費は下記の普通預金口座に開催日前日までにお振込み下さい。（但し経理の都合等で間に合わない場合は、ご連絡いただければお待ちいたします。）又当日ご参加になれなかった場合、当社および経営調査研究会主催の他のセミナーに無料でご出席いただけます。(但し新しいセミナーの参加費との差額が2,000円以上の時は差額をお支払いいただきます。また、振替は1年以内にお願いいたします。) ご記入いただきました個人情報は、当社および関係会社の受講者名簿の整備や今後開催される セミナーのご案内等に使用します。
普通預金　口座名　(株)金融財務研究会

三菱東京UFJ銀行 本　　店 1642356 三井住友銀行 本店営業部 7397637
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三井住友信託銀行 本店営業部 2993982 りそな銀行 東京営業部 1693669