アルゴリズム取引の秘密、AIが株価を予測する方法

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

明日の朝の通勤途中、スマホには「今日システムが選んだ銘柄とその理由」が届いています。外国人投資家・機関投資家の需給を読み取り、買い付けから利確・損切りまで自動で行う韓国株AI自動売買――他人が作ったプログラムではなく、自分のものとして自ら作り上げます。

本講義では、PostgreSQLの操作方法について学び、Pythonと連携して使用する方法について学習します。

"トレンドを追うことも重要ですが、揺るぎない基礎が本当の実力を作ります" この講義はデータサイエンスの流れを理解し、最も実用的な技術からしっかりと身につける初級コースです。

人工知能、自分でも一度作ってみたいと思いませんか？ 自動運転車、チャットボット、AIスピーカーなど、私たちの現実にある多くの人工知能製品が どのような原理で動き、どうすれば作れるのか気になりませんでしたか？ ノーコードとローコードで進めていけば、簡単に人工知能を作ってみることができます。

AIを活用して売上・在庫データを分析し、根拠に基づいた発注案を作成する実践中心の講義です。 AIに目標や制約条件、希望する成果物を正確に伝える方法から、売上分析、需要予測、多品目発注の最適化までを一貫して学びます。 提供された教育用データ・プロンプト・コードを使って計算結果を確認し、条件を変更しながら意思決定の根拠を検証します。 最後には30商品の発注案と1枚の意思決定レポートを完成させ、就職準備や実務能力の向上に活用できます。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックおよびデータサイエンス技術の基盤技術の一つである、ビッグデータを扱えるNoSQL技術を身につけます。MongoDBはNoSQLの中でも特に習得しやすく、すぐに活用できる技術です。本講義では、短時間でMongoDBの基礎を学び、PythonでMongoDBを操作・活用できる技術まで習得していきます。

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

財務諸表を読めるのに、実際にはどの企業が良い企業なのか判断するのが難しいと感じていませんか？ PER、PBR、負債比率、営業利益率といった数値を計算するだけでは、企業を正しく理解するのは困難です。重要なのは、数値がいくらかではなく、なぜその数値になったのかを読み解くことです。 私は長年にわたり金融機関で企業の分析・審査に携わり、数多くの財務諸表を検討してきました。その過程で、企業分析の核心は多くの財務比率を暗記することではなく、産業や事業の特性を理解し、財務諸表の数値の変化から企業の収益構造とリスクを見いだすことだと実感しました。現在の講義資料も、企業を取り巻く環境や経営上の意思決定が、資産構造・資本構造・費用構造を経て財務諸表の数値として表れるという観点から構成されています。 この講義では、財務諸表を最初から最後まで暗記するように学ぶことはありません。事業リスクと財務リスクをどのように区別するのか、産業によって見るべき数値がなぜ異なるのか、企業の費用構造とレバレッジが利益とリスクをどのように変化させるのかを、実際の企業分析の観点から解説します。

"なぜ私の自動売買は下落相場で崩れてしまうのか？" 私自身も、同じ悩みを深く抱えていました。世の中に出回っている自動売買ロジックのほとんどは、強気相場では利益を上げているように見えますが、市場の色が変わった瞬間に対応力を失ってしまいます。この問題を解決するため、私は過去2年間にわたって自ら研究してきたノウハウと、最新のAI技術を組み合わせました。本講座では、マクロ経済と個別銘柄の流れを同時に読み取る'Transformerベースのディープラーニングモデル'を自ら設計し、無料のGPU環境で自動的に学習・デプロイする方法を学びます。特に、ヘッジファンドレベルの精緻なデータ正規化手法を導入し、単純な指標にとどまらず、空売り残高の需給まで組み合わせた'インテリジェント総合スコアシステム'を構築します。さらに、ウォール街で20年のキャリアを持つトレーダーの洞察を組み込んだ‘AIセーフティゲート’を加え、買い付け直前に人間のトレーダーの視点から最後の確信を加えます。単に売買する機能を超えて、動的な利確・損切りロジック、8種類の自己復旧メカニズム、そしてSlackによるリアルタイムレポートまで追加し、機関投資家レベルのアルゴリズムシステムの全プロセスを、皆さん自身の手で実装できるようになります。

香港と期待キム・ソンフン教授の＆quot;すべてのためのディープラーニング＆quot;コースの2番目のシーズンで＆＃x27;強化学習＆＃x27;について学びましょう。

AI時代が到来し、データパイプラインの構築は企業の競争力を左右する核心的な力量として位置づけられています。最も広く使用されているAirflowを活用し、効率的なデータパイプラインを構築するノウハウを、実戦経験と豊富な講義経歴を持つシリコンバレーの専門家（元Udemyデータチームヘッド、現サンノゼ州立大学データ修士課程教授）から直接学んでみましょう。

この講義はETF基礎、株式&債券&金基礎、経済基礎から非常に分かりやすく始まり、毎月配当ETFの基本概念から高度な戦略、実際の市場活用法まで全てをカバーします。 学習せずに投資を行うことは、目隠しをして危なっかしく橋を渡るようなものです。投資の前に必ず学習を先行させてください。

xlsxwriterチュートリアルで学ぶPythonエクセルプログラミングの基礎講座です。Pythonとエクセルを使用してデータを分析し、業務を自動化することができます。

この講義は、LLM（大規模言語モデル）の基本原理からRAG（Retrieval-Augmented Generation）、そして最新技術であるAI AgentとMCP（Modular Command Protocol）まで、生成型AIを実務で活用するために必ず知っておくべき全過程を一度に整理するコースです。 生成型AIがどのように情報を理解し、検索し、判断し、行動するAI Agentへと拡張されるかを、技術の流れに沿って自然に学べるよう構成されています。

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実際に活用するためのデータベース設計、プログラミングによるデータベースの活用、データ分析の活用事例まで学ぶことができます。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。