NIKKEI Media Marketing

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) 20180904

  • 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) 20180904
概要 Outline

早稲田大学ビジネス・ファイナンス研究センター「ファンドマネジメント講座」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) 20180904

日時 2018年 9月 4日(火) 10:00~12:30・13:30~17:00
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分野の進歩ととも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、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 鈴木 智也(大和証券投資信託委託 特任主席研究員[茨城大学大学院 機械システム工学専攻長])
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)
広瀬 健(株式会社ナウキャスト 取締役 CSO)
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)
コンテンツ Contents

Session 1 AIの最新事情 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[茨城大学大学院 機械システム工学専攻長])

  • 1. AIの歴史
    • ・ 機械学習⇒ニューラルネットワーク⇒ディープラーニング
    • ・ Web&IoT~データの進化
    • ・ Business Intelligence~ビジネスの進化
    • ・ インダストリー4.0~工場の進化
    • ・ AIのグランドチャレンジ~どこまで進化できるか?
  • 2. 政府機関・大学関係、民間各社の取り組み
    ~海外事例も含めビッグデータ・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?
    • ・ AlphaGo⇒Alpha Go Master⇒AlphaGo Zero⇒Alpha Zero
    • ・ 群知能・集合知~人工知能の集団化
    • ・ 東ロボプロジェクトを通じて分かったAIの得意不得意
    • ・ 人間とAIの違い~フレーム問題
    • ・ FinTech~金融業務の自動化
    • ・ 運用もAIで自動化されるのか?
    • ・ 投資理論の進化~ソフトウェアの進化
    • ・ リアルデータと取引システムの進化~データとソフトウェアの進化
    • ・ HFTとAI運用の違い~執行アルゴの実例
    • ・ AI運用の実例(ビッグデータ系)
    • ・ 大学・教育研究機関の取り組み~包括的産学連携
    • ・ 海外企業の取り組み~IBM、Google、Facebook、Baidu、サムスン etc.
    • ・ 国内企業の取り組み~トヨタ、リクルート、楽天、サイバーエージェント、ドワンゴ etc.
    • ・ シンギュラリティー、そしてAIの限界

Session 2 金融市場で応用されるAI 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. 文章の要約と記事の自動作成
    • ・ テキストマイニング
    • ・ 業績に関係する文章の抽出
    • ・ 決算短信の要約
    • ・ 新聞記事の自動生成
    • ・ 失敗例
    • ・ 金融政策の分析~日銀公表文書からの予想
  • 2. 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アルゴリズム取引事例~どういう仕組みか
    • ・ HFT~マーケットメーカー戦略
    • ・ HFT業界の装置産業化
    • ・ シカゴ取引所-ニューヨーク取引所の裁定取引
  • 3. 不正行為検出
    • ・ 米国の事例~パランティア・テクノロジーズ
    • ・ 金融庁の動向
    • ・ 株価操縦の疑いのある書き込みを探す
    • ・ 異常な取引を見つける
    • ・ 東京証券取引所の取り組み~不公正取引発見の本格的なシステム開発
  • 4. シミュレーションによる規制・制度の議論
    • ・ 人工市場の得意とする範囲
    • ・ JPXワーキング・ペーパー
    • ・ PTSとの競争は「ティック・サイズ」が重要な要素の1つ
    • ・ 社会への貢献と国際学会での発表、受賞~マイナーでも期待されている分野
    • ・ 優れたアクティブ投資とその機能

Session 3 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 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

Session 4 AIを用いたトレーディングシステムの最新事情と総括 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
    • ・ アルゴリズム・トレードを検知するには
    • ・ アルゴリズム・トレードのタイプ
    • ・ 的確な演算とは?
    • ・ アルゴリズム・トレードの優劣を考える
    • ・ アルゴリズム・トレードの優劣とパラメータ
    • ・ 現在の日本株式市場のトレーディング環境
  • 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
    • ・ AIトレーディングが表に出てこない背景
    • ・ AIのためのトレーディングインフラ~AIを導入するためには
    • ・ AIとビッグデータを活用した証券、銀行、運用業界の取り組み
    • ・ AIベンチャーの取り組み
    • ・ 今できるアルゴリズム・トレード事例とAI導入の余地
    • ・ AIによるファンダメンタルズ情報の活用法
    • ・ AIを用いたトレーディング・システム構築の課題
    • ・ AIが得意とする機能を活かすには
    • ・ AI技術の進化のその先には?
料金 Price

38,000円(税込)

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2018年 6月29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。