AI・フィンテック最新事情~ビッグデータ&トレーディング編
6時間

日時 2018年 3月 8日(木) 10:00~12:30・13:30~17:00
お申込み手順等

※ファンドマネジメ
 ント講座は日本橋
 キャンパスで開催。

プログラム概要 足元では「ディープラーニング」や「ビッグデータ」の効果的な活用がAI分野の進歩と共に、運用業界に大きな変化をもたらすとも言われていますが、実際のところはどうなのでしょうか?

本講義では、運用会社各社が力を入れるAI運用、金融市場の変化 運用業務に与えるビッグデータの影響、AIを取り入れたトレーディングシステムの動向などなど、AI・フィンテックの今後の方向性について、これまでの経緯から足元の取り組み事例を踏まえながら、深く探っていきます。

本講座は、アセットマネジメント会社の企画部門や営業担当を含むフロント・ミドルから、市場関連の情報ベンダー、証券会社のトレード関連業務やシステム構築を手掛けるIT企業の方々にもお奨めできるプログラムになっています。
講師
10:00~11:30  90分
鈴木 智也(大和証券投資信託委託 特
任主席研究員[茨城大学 工学部 教授])
11:30~12:30  60分

水田孝信(スパークス・アセット・マネジメ
ント 運用調査本部 ファンドマネージャー)
13:30~15:00  90分

広瀬 健
(株式会社ナウキャスト 取締役CSO)
15:00~17:00 120分
尹 煕元
(シーエムディーラボ代表取締役社長)
会場 早稲田大学日本橋キャンパス
東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング(コレド日本橋)5F
受講料 38,000円(税込み)

AIの最新事情~AI関連技術で何が可能になるのか?
Session 1

10:00~11:30  90分

鈴木 智也(大和証券投資信託委託 特任主席研究員[茨城大学 工学部 教授])

  1. AIの歴史
  2. AI関連技術と用語の定義~位置づけと用語の整理
    • AI
    • 機械学習
    • ニューラルネットワーク
    • ディープラーニング
    • ビッグデータ
    • IoT
    • インダストリー4.0
  3. 政府機関・大学関係、民間各社の取り組み(トヨタ、ソニー、NTT、グーグル、IBM等)
    ~海外事例含め、ビッグデータ・AIを活用して各業種は具体的にどのような取り組みを行っているのか?
    • Alpha Goがなぜ強いのか?~Alpha GoとAlpha GoZeroの違いは?
    • 東ロボプロジェクトを通じて分かったAIの得意不得意
    • 深層学習がなぜ猫を認識できるのか?

金融市場で応用されるAI
Session 2

11:30~12:30  60分

水田 孝信(スパークス・アセット・マネジメント
運用調査本部 ファンドマネージャー)

  1. テキストマイニング
    • 決算短信の要約
    • アナリストレポートのセンチメント分析
    • 債券市場の予測
    • 新聞記事の自動生成
    • 金融政策の分析
  2. 自動分類
    • ネットワーク理論を用いた業種の自動分類
    • 投資信託の自動分類
  3. 執行アルゴリズム取引の強化
    • ディープラーニングを用いた事例
  4. 不正行為検出
    • 株価操縦を意図した疑いの書き込みを探す
    • 東京証券取引所の取り組み
  5. シミュレーションによる規制・制度の議論
    • 人工市場とは何か
    • JPXワーキング・ペーパー
    • 呼び値の刻み縮小(1円刻みから10銭刻み)の議論

ビッグデータの最新事情
~ビッグデータを効果的に活用するためのノウハウ
Session 3

13:30~15:00  90分

広瀬 健(株式会社ナウキャスト 取締役CSO)

  1. ビッグデータビジネスの実務
    • データの仕入れ
    • クレンジング
    • 指数化
    • ユースケース
  2. 経済指標のナウキャスティング
    • 伝統的統計の問題点
    • ビッグデータ指標のポテンシャル
  3. 投資分析におけるAIとビッグデータの活用
    • 投資スタイル毎の活用事例
    • マクロ経済分析
    • 個別企業分析
    • ビットコインと経済政策の動向

AIを用いたトレーディングシステムの最新事情と総括
Session 4

15:00~17:00 120分

尹 煕元(シーエムディーラボ 代表取締役社長)

  1. トレーディングシステムの歴史
  2. トレーディング関連技術と用語の定義
  3. トレーディングにおける各社の取り組みと今後の課題
    • インフラ構築~どうやってシステムを構築するのか?
    • 誰が設計?~どういった会社が技術を持っている?コストのイメージは?
    • AIおよびビッグデータを活用した証券・銀行や運用業界の取り組み事例
    • AIを用いたトレーディングシステムの課題
  4. 総括~AI技術の進化のその先には?

早稲田大学FM&IB講座事務局(TEL.03-5295-6240/wasedafmib@nikkeimm.co.jp)の営業時間は、休日を除く月曜日~金曜日の10時~17時です。上記ご案内は2017年12月28日時点での予定です。日程・講師・内容・時間割等は、都合により変更させていただく場合がございます。




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