大規模言語モデル・強化学習・説明可能なAI ― 最新テクノロジーを投資判断の補助に活かすための完全ガイド。書籍とオンライン講座で体系的に学べます。
監修： 東京大学AI金融研究会
最新の機械学習モデルを日本株データに適用する方法を、過学習や未来バイアスを回避する視点から解説。Pythonコード例付き。
※ オンライン書店での取り扱いは一部のみ。確実に入手されたい方は店頭にてお求めください。
決算短信・説明会資料から将来見通しのニュアンスを抽出。ファンダメンタル分析の効率化を実現する実装例。
市場インパクトを考慮した注文分割アルゴリズムの基礎。東証の板情報を模擬したシミュレーションで学ぶ。
ブラックボックスモデルの判断根拠を可視化し、人間の投資家が納得できる補助情報を生成する手法。
Isolation ForestやVAEを用いて通常とは異なる値動きパターンを早期に検出。リスク管理の補助として。
※ 掲載内容は教育・研究目的の情報であり、実際の投資成果を保証するものではありません。
榊原 大輔 (データサイエンティスト / 前野村證券クオンツ)
キャサリン トミタ (AIリサーチャー、東京工業大学特任講師)
主催：日本AI投資教育協会 (非営利)
以下のメールアドレスに「講座参加希望」とご連絡ください。受講用Zoomリンクと詳細をご案内します。
本ページでは個人情報を収集しません。すべての連絡はメールを通じて行います。
書籍のご購入は全国の書店店頭にて
お近くの丸善、ジュンク堂、有隣堂、または地域書店の金融コーナーでお求めいただけます。
※ 一部オンライン書店でも取り扱いがございますが、確実に入手されたい方は店頭をご利用ください。