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クオンツ・ワークショップ by 森谷博之

Python3ではじめる時系列分析(トレンドの判別)

~ Black=Scholesモデルではドリフト項がなぜ消えてしまうのか? ~

【開催日】 2017年2月 10日(金) 12:30~16:30 (4時間)
【受講料】 27,000 円(税込)

ワークショップの特徴

Pythonをインストール済みのノートパソコンを弊社で準備いたします。


 本ワークショップでは日経平均株価のトレンドの判別方法を題材に、Pythonというインタープリタ言語の活用方法を習得していきます。Pythonはフリーで手に入る統計ライブラリー(Scypy: statsmodel, sikit-learn )を幾つか持ちますが、ここではstatsmodelを用います。仮説検定について説明した後に、特に最小二乗法、確定的トレンド、確率的トレンド、定常過程、非定常過程について学習し、拡張ディッキー・フラー検定について考察します。また、理解を確かめるためにモンテカルロ法により時系列データを生成し、その特徴を理解します。

 参考文献は「Python 3ではじめるシステムトレード」です。ブラック=ショールズのオプションモデルではドリフト項がなぜ消えてしまうのか?なぜ現実のオプション市場は、モデルの前提条件のようにボラティリティが行使価格に対して、そして満期までの期間に対して一定にならないか等の示唆を得ることができます。

 また、ここで学習する基礎知識は統計学の基礎的な原則を再確認するために有効なだけではなく、今活発に議論されるビックデータの抱える問題、今後大きな発展が期待される機械学習、深層学習などの将来性、限界と有効性などを養うためには最適です。

 一般のPythonセミナーではカバーされない「金融時系列分析」が本ワークショップでは取得できます。


講師からのメッセージ

 本ワークショップでは4時間という短い時間で多くのテーマについて考察を積み重ねます。やさしい題材を繰り返し考え直すプロセスが、新しい理解を生み出すと信じています。そのために、Python、Jupyter Notebookなどの事前の学習は有効です。また、本ワークショップではWEB上から自由にダウンロード可能なデータを用いるため、高頻度データは扱いません。従って、本ワークショップの内容を最大限有効活用するためには、1月16日(月)12:30~16:30開催のデータサイエンスワークショップ「Pythonではじめる高頻度データ分析と取引戦略のバックテスト」への参加をお勧めします。

実施スケジュール

日 程 ※開始時刻の30分前より、入場できます。
2017年2月10日(金) 12:30~16:30
定 員 25名
(先着順。定員を超えた場合、お申込順で締め切らせて頂きます)
会 場 シグマベイスキャピタル株式会社 教室
東京都中央区日本橋茅場町2-9-8 茅場町第2平和ビル 3階
アクセス 東京メトロ 東西線・日比谷線「茅場町」駅下車 2番出口より徒歩1分
東京メトロ 日比谷線「八丁堀」駅 徒歩4分
東京メトロ 銀座線・東西線、都営地下鉄 浅草線「日本橋」駅 徒歩8分
詳しい地図はこちら(新しいウィンドウが開きます)

講師

講師写真

森谷博之

外資系銀行にてアセット・スワップ、デリバティブのマーケットメイク等を経験した後にその関連会社であったLOR社の技術を日本に紹介。その後アフリカ開発銀行にて資金調達、ALMに従事、日本に帰国後オックスフォードファイナンシャルエデュケーションを設立してカレンシーオーバーレイ、ダイナミックヘッジ手法の普及に従事。2011年にQuasars22 Private Limitedをシンガポールに設立し、現在に至る。


上智大学化学科卒、MBA(Strathclyde)、MBA(Heiot-Watt)、MSc(London)、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

books


主な著書・訳書

  • 「Pythonではじめるシステムトレード」パンローリング
  • 「金融リスクの理論」(共訳)朝倉書店
  • 「入門経済物理学」(監訳、訳)PHP出版
  • 「シュワッガーのテクニカル分析」(訳)パンローリング
  • 「外国為替のオプション」(訳)東洋経済新報社
  • 「秘密の国オフショア市場」(監訳、訳)東洋経済新報社
  • 「物理学者ウォール街を往く」(監訳、訳)東洋経済新報社
  • 「統計学の7原則」(監訳、訳)パンローリング

主な論文

  • “Prediction in Financial Market:The State Space Approach” 2012/8 . 企業研究第21号、中央大学企業研究所
  • “The Current Status of Portfolio Insurance: The History of Greed and Fair Game” 2014/2.企業研究第24号、中央大学企業研究所
  • “価格変動のメカニズムの解明:ピップ、多重度、拘束条件に支配される市場” 2014/8企業研究第25号、中央大学企業研究所
  • “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” 2016/2企業研究第28号、中央大学企業研究所
  • “金融市場の安定、多重度の生成、そして取引戦略の役割” 2016/8企業研究第29号、中央大学企業研究所

主な記事

  • 日経金融”カレンシーオーバーレイ”(連載)

その他掲載記事多数

カリキュラム

  • Python入門
    ・Pythonの特徴と日本での使用状況
    ・URL上のデータのダウンロード
    ・csvファイルの読み書き
    ・要約量、グラフを用いたデータの特徴の把握
  • 確定的トレンドについて
    ・トレンドの発生要因
    ・日本経済と日経平均株価
    ・データの事前処理
    ・線形回帰モデル
    ・標本と母数
  • 統計分析の基礎
    ・統計的仮説検定
    ・p-値
    ・区間推定
    ・相関係数と因果関係
  • 確率的トレンド
    ・確率過程
    ・単位根問題(ADF検定)
    ・ドリフトの意味
    ・ドリフトと確定的トレンド
  • 自己相関
    ・ARモデル
    ・自己相関と偏自己相関
  • モンテカルロ・シミュレーション
    ・ARモデルとランダムウォーク
  • 取引戦略のバックテスト
    ・リスク分析
    ・ブレイクアウトシステム

※カリキュラム内容は一部変更になる場合がありますので、あらかじめご了承ください。

ワークブック

事前学習用

参考書籍

受講料

27,000 円(税込)

お申し込み方法

WEB申込

下記申込みフォームに必要事項を入力し、送信してください。
(お申し込みボタンを押すと、新しいウィンドウまたはタブが開きます。)
送信されますと、弊社より確認メールが届きます。

セミナー お申込み

2月10日(金) 12:30~16:30

お申込みに関する注意事項


お申込みに関するお問合せ

 電話番号:03-3665-8191


Pythonプログラム(事前学習用)


#FREDデータベースからの日経平均株価データのダウンロード
import pandas_datareader.data as pdr
start="1949/5/16"
end="2016/12/30"
N225 = pdr.DataReader("NIKKEI225", 'fred',start,end)
N225.head(1)

#ダウンロードしたデータのグラフ表示と要約量の表示
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
N225.plot()
print(N225.mean())