アルゴリズム取引の秘密、AIが株価を予測する方法

Python・データ分析から機械学習・テキストマイニング・ディープラーニング・Transformerまで、AIの核心原理を理論中心に学び、主要なテーマは実習で確認する入門講座

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

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。

1日に何十本と溢れかえる経済ニュース。 しかし、それが自分の給料や資産にとって実際にどのような意味を持つのかを判断するのは簡単ではありません。 この講義は、経済をよく知らない状態で感じる不安を解消し、 経済を読み解くための基準を一度に整理することに焦点を当てた入門コースです。 金利・物価・景気といった基本概念を難しく学ぶのではなく、 なぜ重要なのか、どのように繋がっているのかを中心に解説します。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

コーディングなしのフルスタックシステム構築：韓国語のプロンプト（バイブコーディング）だけで、データ収集からAI・ML分析、ウェブダッシュボードまで、パイプライン全体を自ら完成させます。 100%自動化パイプラインの所有：毎朝テレグラムでS&P 500のスクリーニングおよび投資意見を受信する、独立した株式分析ツールを確保します。 実践データに基づいた投資フレームワークの習得：実際に運用されているソースコードを基に、機関レベルのデータ分析およびリスク管理能力を自分のものにします。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

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。

Pandasでデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを活用していると、いつも使う機能ばかりを使いがちです。 このような核心的な内容だけを集めて整理したPandas Cheat Sheetがあります。厚い本でPandasを学ぶのに疲れてしまった方へ、たった2枚の文書でPython Pandasをお教えします。Pandas公式チュートリアルで提供されているCheat Sheetで、Pandasの核心機能を身につけてみましょう。

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。

不動産開発事業の進行時、許認可に関する全体的な手続きと流れを把握することで、実務への活用度を最大化し、成功的な不動産開発事業を図ることができます。

データ分析初心者のために、Pythonによるデータ分析の全プロセスの基本技術を身につける講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEC企画担当者および開発者として、Pythonによるデータ分析の全プロセスを簡単に学び、すぐに活用できるように作成しました。

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

"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。

AIに「このデータでモデルを作って」と頼んでみると、最初の数行はそれらしく見えますが、少し複雑になると見当違いなカラムを使ったり、リークが混ざったり、スコアは上がったのにモデルは改悪されたりします。この講義は、より良いプロンプトを教えるものではありません。代わりに、エージェントがデータを理解し、計画を立て、コードを書き、自身の結果を検証し、間違っていれば戻るというループ（ハーネス）を直接設計する方法を扱います。DS-STARの5つのピースからなるループを手作業で一周させた後、データプロファイルカード、フック、スキル階層、独立検証者、アブレーションまで一つずつ組み立てていきます。

ベクトルと行列の意味を図で確認し、小さな例題で実際に計算する線形代数学の講義です。線形回帰・PCA・SVD・テンソル・アテンションで使われる数学を段階的に扱います。プログラミングの知識は必要ありません。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

Kerasを活用しながら、機械学習とディープラーニングのモデルアルゴリズムを理解しよう！

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

家庭教師で収益を上げたい方のために、収益を生み出す方法をステップバイステップで整理して講義に込めました。