機械学習を用いた金融取引アルゴリズム開発の
スタートラインに立てる！
金融取引に機械学習を適用する際に必要な幅広いトピックを、学術と実務の両方の観点から学べる全9回の短期集中講座。
東京大学Deep Learning基礎講座・応用講座を公開してきた松尾・岩澤研究室で、金融系の共同研究・開発を行なっているメンバーがコンテンツを監修・開発しています。
概要
金融市場の基礎知識から
ファイナンス機械学習の概観まで
一気に学べる短期集中講座
本講座は、松尾研で金融系の共同研究・開発を行なっているメンバーが提供する、機械学習を用いた金融取引に特化した全9回・約2ヶ月の学生を対象としたスプリングセミナーです。
金融取引に機械学習を適用する際に必要な幅広いトピックを、学術と実務の両方の観点を踏まえた知識として提供し、それらを実践的な演習を通して手を動かしながら学びます。それによって、機械学習を用いた取引アルゴリズム開発のスタートラインに立てるレベルの知識・実装力の習得を目指します。
金融市場に関する基礎知識から始まり、テクニカル指標・ラベリング・バックテストに触れ、ファイナンス機械学習の概観を学ぶことができます。
また、講義で学んだ内容の総復習の場として最終課題には実践的なコンペティションを予定しています。
受講のメリット
-
01
金融市場に関する
基礎知識から
学べる短期講座 -
02
機械学習を用いた
取引アルゴリズムの
開発に挑戦できる -
03
手を動かしながら
実践力を鍛える
演習形式の講義
カリキュラム
〇募集開始 TBD
〇ID登録締切 TBD
〇募集締切 TBD
〇選考結果 TBD
〇毎週金曜日
〇時間：14:00〜16:00
〇場所：本講義は完全オンライン（zoom）で開催いたします。
※授業コンテンツに関しては、変更する場合がございます。ご了承ください。
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | TBD 14:00〜16:00 | 金 剛洙 | 金融市場予測と機械学習 |
| 第2回 | TBD 14:00〜16:00 | 永積 輝 | 株式取引戦略におけるリターン |
| 第3回 | TBD 14:00〜16:00 | 種村 賢飛 | アクティブ運用の理論 |
| 第4回 | TBD 14:00〜16:00 | 鳥海 渓 | αの探索：マルチファクターモデル |
| 第5回 | TBD 14:00〜16:00 | 岡崎 力也 | αの探索：時系列モデル |
| 第6回 | TBD 14:00〜16:00 | 河村 飛来 | αの探索：機械学習モデル |
| 第7回 | TBD 14:00〜16:00 | 久保 健治 | 特別回_資産運用における確率的最適化 |
| 第8回 | TBD 14:00〜16:00 | 竹本 悠城 | 特別回_株式運用モデルの実際とポストLLM時代の投資戦略（仮） |
| 第9回 | TBD 14:00〜16:00 | 中川 慧 | 特別回_ファイナンスにおける機械学習・AIの応用（仮） |
体制
企画・監修
松尾 豊
Matsuo Yutaka
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
金 剛洙
Kim Kangsoo
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室 職員
廣橋 克馬
Hirohashi Katsuma
東京大学大学院
工学系研究科
講師（登壇順）
金 剛洙
Kim Kangsoo
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室 職員
永積 輝
Nagazumi Hikaru
早稲田大学
情報理工・情報通信専攻
種村 賢飛
Tanemura Kento
東京大学
工学部
鳥海 渓
Toriumi Kei
東京大学大学院
工学系研究科
岡崎 力也
Okazaki Rikiya
東京大学
工学部 計数工学科
河村 飛来
Kawamura Hirai
東京大学医学部
久保 健治
Kubo Kenji
東京大学大学院工学系研究科
株式会社松尾研究所
竹本 悠城
Takemoto Yuki
日本株・暗号通貨
トレーダー
中川 慧
Nakagawa Kei
申込
受講対象者
学生（大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生）
・開講日時点で学位取得可能な学校法人及び認可専門学校に在籍中の学生
・入学予定であり、開講日時点で学生となっていることが証明できる方
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志のある方
※開講日時点で学位取得可能な学校法人及び認可専門学校在籍していない場合（入学予定含む）は、受講の対象外です。
※大学の科目履修生・単科履修生、語学学校などは対象外です。
※社会人学生の方、海外の学校に通われている方もお申し込み可能です。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
前提条件
・機械学習の基礎知識を備え、基礎的な実装が自身でできること
・大学の理系学部レベルの線形代数、微分積分、確率論・統計学に関する知識を有すること
・Pythonでの数値解析の経験を有すること
・毎回の講義を確実に視聴できること
・最低でも毎週3時間程度の自習時間が確保できること
・演習環境をご自身で用意できること
受講の仕組み
講義について
本セミナーは、配信される講義映像を、各人が自宅等で視聴・演習していただく形式です
・各講義日の14:00〜16:00にライブ配信します。ライブ配信では、リアルタイムに質問を受け付けます
・アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です（修了するには、期限内に出席登録をする必要があります）
・ライブ配信への参加方法などの詳細については、受講が決定した方にご連絡いたします
・対象：学生（大学院、大学、高専、専門学校、高校、中学、社会人学生など）
・本講座は公開講座であり、大学から単位は出ません
・受講料は無料です
修了要件
本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 一定回数以上出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能）
2. 最終課題（予定）を提出し一定の点数を得る
修了者へのベネフィット
・修了証（PDF）が発行されます。
・データサイエンス/深層学習関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへご案内をしていきます。(参加条件等あり)
留意事項
受講可否メール等が迷惑メールフォルダに入ってしまう事例が多数発生しています。
下記
@weblab.t.u-tokyo.ac.jpと@mail.edu.omnicamp.usからのメールが「迷惑メールフォルダ」に
入らないように必ず設定をお願いします。
結果通知の日時を過ぎてもメールが届かない場合は、まず「迷惑メールフォルダ」の確認をお願いします。
上記を確認されても見当たらない場合は、お問い合わせフォームからご連絡ください。
ID登録締切│
TBD
申込締切│
TBD
※最初にID登録を行っていただき、その後、講座へ申し込みいただきます。
※既にID登録済の方は、Omnicampusのマイページにログインください。
マイページへのログインはこちら（リンク）
よくある質問
・基本的にはいずれの講義もアーカイブ配信を行いますのでご受講は可能です。
・出席の提出締切まで（通常は講義から1週間以内）にご視聴の上、アンケートにご回答いただければ出席とカウントされます。
・ただし、一部講義の特定回（外部ゲストの講演等）は、アーカイブ配信をしない場合がありますので予めご了承ください。
全ての項目を正しく入力・チェックをされているでしょうか。
記入内容に不備がある場合、画面が変わらずお申し込みができません。
以下をご確認ください。
<学生の方>
（1）Gmailアドレス
→ドメインが@gmail.com以外のアドレスを入力されていないか
（メールアドレスの後に半角・全角の空白が入らないようご留意ください。）
（2）卒業予定年月日
→卒業済みでないか、また正しく入力できているか
（3）学生証などの入力を確認できる画像
→JPEG, JPG, PNGのいずれかの形式か
– TIFF形式（iPhoneの画像）は対応していません。
→画像2枚を提出しているか
（4）利用規約とプライバシーポリシー
→チェックを入れているか
（5）私は正規の学生です
（大学生と社会人学生の場合、学士の学位が取得できる方が対象となります。）
→チェックを入れているか
（6）すべての項目に入力漏れがないか
（7）過去にomnicampusで同一メールアドレスでご受講登録されたことがないか
→ご受講されたことがある場合は、上部にあるENTRY [マイページへのログイン（ID登録済の方）]からログインし受講申込ください。
不備がない状態でも解決しない場合、申し込み画面をリロードの上再度ご入力ください。
・迷惑メールフォルダに入っていないかをご確認ください。
・<＠weblab.t.u-tokyo.ac.jp> <@mail.edu.omnicamp.us>が迷惑メールに入らないよう設定をしていますか？まだの場合は設定をお願いします。
・上記3点をご確認いただいても届いていない場合は、メールアドレスを入力ミスされた可能性があります。[お問い合わせフォーム]（リンク）より運営に問い合わせてください。再登録依頼をご連絡します。
・各講座のLPに受講可否のメール送信予定日を記載していますので、お待ちください。
・複数の講座に応募した場合、講座によって受講可否の通知タイミングが異なります。
【受講可否のメール送信日を過ぎている場合】
・お申し込みをしたメールアドレスの受信フォルダをご確認ください。
その他のよくある質問はこちら（リンク）
リンク先の検索機能で質問したい内容を検索してください。
該当する回答がなかった場合のみ、リンク先右上の「チケットを送信」より必要項目を入力のうえお問い合わせください。
※お問い合わせフォームから受講の応募は受けつけておりません。
※募集締め切り後のご応募はお受けしておりません。
※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。
申込
ID登録締切│
TBD
申込締切│
TBD
※最初にID登録を行っていただき、その後、講座へ申し込みいただきます。
※既にID登録済の方は、Omnicampusのマイページにログインください。
マイページへのログインはこちら（リンク）