金融関係者、トレーダーのための
Python(Jupyter Notebooks)入門(演習)　２
(午後の部)

◇セミナーは午前と午後の部に分かれています。
午前午後の両講座の同時お申し込みの場合は
４５３００円の特別料金となります。◇

日時：　平成２８年１２月２７日（火）午後１時３０分～午後５時００分
会場：　金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8）
受講費：　３５，３００円（お二人目から３０，０００円）
午前・午後一括お申込みの場合は、
４５，３００円（お二人目から４０，０００円）の特別料金となりますので、
お申し込みフォーム備考欄にその旨ご記入ください。
（消費税、参考資料を含む）
講師　森谷博之(もりやひろゆき)氏
Ｑｕａｓａｒｓ２２ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌｉｍｉｔｅｄ（Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ）　
Ｄｉｒｅｃｔｏｒ,ＭＢＡ,ＭＢＡ,ＭＳｃ,
中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員

　ついに日本でもPythonが注目され始めました。データ分析のイベント、強化学習のハンズオン、深層学習勉強会など定員の倍を超える人気です。それはひとえに直感に訴えるプログラミング言語だからです。Pythonは非常に使いやすい環境をもち、特にプログラミンの経験のない人でもすんなりと入り込むことができます。現在、PythonはTIOBE(2016/11/16)のプログラム言語のランキングでJava, C, C++,C#につぐ第5位の位置にあります。これは驚くべきランキングです。同じような汎用言語と比べると圧倒的な人気です。ちなみにVBAは17位(VBA.netは6位)、MATLABは15位、Rは19位です。海外では金融関連の業務でも活発に活用され、特にデータ解析等に用いられています。また、ヘッジファンド、CTAなどのトレーディング戦略のバックテスト、マーケット分析でも活躍しています。Pythonは将来のAI、機械学習の分野では主流を占めると考えられるためその人気が衰えることは考えられません。また、Pythonは特に思考を鍛えるという観点から業種を超えて注目されています。本セミナーでは、金融関連の方でPythonにとりあえず触れてみたいと思っている方を対象に講義と演習をまぜた形式で行います。題材には金融関係の時系列データを用います。特にPython (Jupyter Notebooks)を用いたグラフ表現と統計的分析の入門レベルを学びます。また、HFT(高頻度取引)についても触れます。
　セミナーは午前と午後の部に分かれています。

　午後の部ではすでにPCにPython(Jupyter Notebooks)がインストールされていることを前提に演習を進めます。Statsmodelの統計モジュールを用いて、1949年からの日経平均株価の分析を行います。午後の部は前半と後半に分かれます。前半では確定的トレンド、確率的トレンド、AR(1)の3つのモデルを用いて日経平均株価の特性を判別します。基礎的な最小二乗法をベースに分析して行きます。また、後半は高頻度データを用いて市場の構造、価格の動きの特性をグラフで表しながら理解していきます。2015年8月の約定価格データを用いて価格の動きの特徴をとらえていきます。マーケットメイカーのトイモデルを用いてバックテストを行います。



午後の部

前半1時間半
1.日経平均株価の1949年からの価格データのダウンロード、グラフ表示

2.日経平均株価の確定トレンド、確率的トレンド、自己回帰モデルを用いた分析。（Statsmodelの統計モジュールを使用)

3.分析結果の各種グラフ表示。

4.簡単なモンテカルロ手法の演習

5.経済データをダウンロードし簡単な多変量解析を紹介。

6.日経225先物miniを用いて取引戦略のバックテスト演習

後半1時間半
1.約定価格の価格系列を念頭に置いて価格形成メカニズムの説明(マーケットマイクロストラクチャ等)

2.日経225先物mini 2015年9月限(8月)を用いた価格特性の分析、演習

3.マーケットマイカートイモデル1,2の演習

4.まとめ
提供書籍：講師著
『Python3ではじめるシステムトレーディング　‐環境構築と売買戦略』
（パンローリング㈱、税込4,104円）



教科書として「Python3ではじめるシステムトレーディング」(2016/11/16現在アマゾン売れ筋ランキング1,105位）を用います。参加者にはパンローリング社からのご厚意により教科書が贈呈されます。演習で用いるプログラムコードはpanrollingのホームページからダウンロード可能です(当日はＣＤにて配布)。教科書ではＣＱＧから取得可能な気配値を含むデータを用いた分析も行っているので、ＣＱＧからの購入方法を説明します。また、12章以降の高頻度データの取り扱いは少し複雑なところがあり、教科書で説明しきれていない部分、書き損じた部分についても説明します。また、Pythonの将来性についても言及したいと思います。

ノートブックパソコンは持ち込みが原則です。
教科書はWindows10を用いています。メモリー8M以上、ＣＰＵはi7がお勧めです。ノートブックパソコンは実費にてこちらで用意することも可能です。（本演習では機械学習等は行わないのでお気を付けください。）また、午前の部のＯＳはWindows 10が好ましいですが、Mac, Linuxなども可能です。申し込みの際にはお使いになるＯＳをお知らせいただけると、事前に対処しておきます。



【講師紹介】
Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。
主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。


※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。
主催　金融財務研究会
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