リアルタイム金融データで機械学習を学ぶ
金融市場の変動をリアルタイムで解析する技術を身につけませんか。実際のトレーディングフロアで使われているデータストリーミング技術と機械学習アルゴリズムを、初心者にも理解しやすい形で教えています。
学習プログラムを見る
段階的スキル構築プログラム
金融工学の基礎から高度な予測モデルまで、無理なく習得できるカリキュラムを用意しています。実際の証券会社やヘッジファンドで働く専門家が監修した内容で、確実にスキルアップできます。
基礎理論
統計学と確率論の基礎を固めながら、金融市場の仕組みを理解します。Pythonプログラミングの基本も同時に学習。
実践応用
リアルタイムデータを使った予測モデルの構築と、バックテスト手法を学びます。実際のポートフォリオ管理も体験。
高度な技法
深層学習と時系列解析の高度な技法を習得。リスク管理とアルゴリズムトレーディングの実装まで学習します。
業界実践
実際の金融機関と同じ環境でのプロジェクト実習。チーム開発とプレゼンテーション技術も身につけます。
独立開発
オリジナルの投資戦略を開発し、実際の市場データで検証。最終的には自分だけの取引システムを構築します。
実践的なデータ解析環境
- 東京証券取引所からの実際のデータフィードを使用
- AWS CloudとGCPを活用したスケーラブルなインフラ
- Apache KafkaとApache Sparkによる大容量データ処理
- TensorFlowとPyTorchを使った最新の機械学習実装
- リアルタイム可視化とダッシュボード構築
- リスク管理とポートフォリオ最適化の自動化
業界エキスパートによる直接指導
現役の金融エンジニアやクオンツアナリストから直接学べる環境を提供。理論だけでなく、実際の業務で使える実践的な知識とスキルを身につけられます。
田中愛子
機械学習エンジニア
外資系投資銀行で10年間勤務後、独立。アルゴリズムトレーディングシステムの開発に従事し、複数の特許を持つ。実践的な機械学習手法の指導に定評がある。
佐藤美穂
クオンツアナリスト
東京大学経済学部卒業後、大手証券会社のクオンツ部門で勤務。リスク管理モデルの構築と運用に専門性を持ち、金融工学の実践的応用を教えている。
2025年秋期プログラム募集開始
9月開講の6ヶ月集中コースで、金融機械学習の専門スキルを確実に習得。少人数制で一人一人に合わせた丁寧な指導を行います。
開講スケジュール
2025年9月15日開始
毎週土曜日 10:00-16:00
6ヶ月間（24回）
受講形式
対面とオンラインのハイブリッド
最大12名の少人数制
個別メンタリング付き
修了要件
実践プロジェクト完成
最終発表プレゼン
ポートフォリオ作成