
初心者向け、ディープラーニングとTensorFlowの要点だけを素早く
Jay
¥1,429
初級 / Deep Learning(DL), Tensorflow, Python, colab
4.9
(47)
この講座では、Tensorflow を活用してディープラーニングを学習します。線形回帰、ロジスティック回帰、ソフトマックス回帰モデルを学び、最後にファッション画像を分類できる MLP モデルを作成します。
初級
Deep Learning(DL), Tensorflow, Python
Pythonクオンツ投資とともに、データに基づいた投資戦略を立て、戦略に従った投資を行ってみましょう。様々な資産配分戦略を実装し、最終的に自分だけの投資戦略を作り上げることができます。

学習した受講者のレビュー
5.0
김정빈
お疲れ様でした。
5.0
hakjuknu
素晴らしい!
5.0
dukim
講義は退屈ではなく、面白いです。に良い商品がたくさん出るので、それに対応する海外ETFに為替レートを適用してCAGRとMDDを計算し、投資比重を決定しました。
Python & Pandas + 金融データを活用した投資手法
自分なりの投資仮説を立て、データに基づいたシミュレーションを実行する能力(バックテスト)
多様な実践投資戦略と定量的な成果測定方法(年複利収益率、最大ドローダウン)
基本投資戦略の実装(分散投資、債券混合、リバランシング、トレンドフォロー)
systrader79氏の平均モーメンタムスコア投資戦略の実装
静的資産配分手法の実装 (Permanent, Golden Butterfly, All Weather)
動的資産配分手法の実装 (GTAA, FAA, VAA, DAA)
多くの方が資産運用が必須であることをすでに知っています。そのため、周りに合わせて株や仮想通貨をやってみたものの、なぜ株は自分が買った途端に下がってしまうのでしょうか?普通の人が投資でお金を稼げる方法はないのでしょうか?
一度に大金を稼ぐために投資をするのではありません。長期的な視点でインフレを防ぎ、大切な資産を守ることができるlife-long投資が必要です。
投資に失敗するほとんどの理由は、ニュースに惑わされたり、知人の雰囲気に流されたりして、投資判断の基準がないまま投資をしてしまったためです。しかし、忙しい日常を生きる私たちが、企業分析を通じて価値を評価し投資する方法は非常に困難です。したがって、定性的な(qualitative)方式ではなく、定量的な投資方式、クオンツ投資を提案します。
クオンツ投資の最大のメリットは、データに基づいた客観的な投資判断基準ができることです。クオンツを活用することで、根拠のある投資ができるようになります。
投資に成功するためには、安い時に買って高い時に売らなければならないことを誰もが知っています。
例を挙げてみましょう。A株式の株価が、数日前に確認した価格よりも下がっています。
すると、私はこれを安いと判断し(主観的な判断)、勇気を持って買いを入れます。
もちろん運が良ければ利益が出ることもありますが、データは反対のことを示しています。
実験 1
安い時(下락)に買って高い時(上昇) 売ろう
累積収益率 1.56 (56%)
安い時に買って高い時に売るという戦略は、約20年間で56%の収益率を得ました。これを年利に換算して計算すると、年間約2.3%の複利収益を得た水準です。これは預金金利と似ていますが、20年間、最安値と最高値を確認しながら売買した私たちの人件費を考えると、それほど愉快な収益率ではないようです。
実験 2
高い時(上昇)に買って、安い時(下落)に売ろう
累積収益率: 3.48 (348%)
驚きです。実験1では56%の収益率だったのに対し、今回の実験2では348%の収益率を得ました。これを年利に換算して計算すると、年間約6.4%の複利収益を得た水準です。これほどであれば、20年間最安値と最高値を確認しながら売買した人件費くらいは十分に回収できたのではないかと思います。
ご覧いただいたように、クオンツを活用すればデータに基づいた投資ができるようになります。主観的な判断による投資ではなく、客観的なデータと根拠に基づいた投資を可能にします。実際の投資を実行する前に、自分の仮説をテストできる能力を身につけることができます。
長期的に使用できる
投資戦略を開発したい方
本講義では、投資に関する基本理論の知識と投資戦略を学びます。投資の巨匠たちが開発した様々な投資戦略(All Weather、DAAなど)を、PythonとPandasライブラリを活用してコードで実装し、バックテストする方法を学習します。
1. 投資成果指標の概念と実装方法
2. 投資の基本 - 分散投資
3. 投資の基本 - 債券混合
4. 投資の基本 - リバランス
5. 投資の基本 - トレンドフォロー
6. 実戦投資戦略 - 静的資産配分戦略
7. 実戦投資戦略 - 動的資産配分戦略
8. 時期別収益率の可視化
Q. Pythonの開発環境は何を使用しますか?
ジュピターノートブック(Jupyter Notebook)を使用します!アナコンダ(Anaconda)を通じてインストールしていただくと便利です。
Q. PythonやPandasの基礎知識がなくても受講できますか?
基本的なPythonプログラミングの文法とPandasの基礎知識はあるものと仮定して講義を進めます。
Python、Pandasの基礎内容が必要な方は、カリキュラムの後編を参考にしてください!
Q. クオンツは理系や工学部生だけができる難しいものではないでしょうか?
本講義で扱う平均、分散、正規分布など、中・高校レベルの基礎統計知識に一度でも触れたことがあり、株式投資を一度でも経験したことがある方なら、十分にこなせるレベルです。
Q. 自動売買プログラムを作る講義ですか?
いいえ!本講義はデータ分析に基づいた資産配分戦略を扱う講義です。売買周期が非常に短いスイングトレードやスキャルピングとは異なります。私たちが扱うクオンツプログラムは、投資戦略に従って毎月末、四半期、または年末ごとに投資比率を計算してくれます。その比率に合わせて、直接証券会社を通じて売買を行えばOKです!今後、短期自動売買プログラムの講義も制作する計画があります :)
学習対象は
誰でしょう?
資産運用を本格的に学んだことはないが、投資で損失を出した経験があり、スマートな投資方法を学びたいと思っている人
コーディングとデータを活用して、論理的で体系的な投資手法を学びたい人
エクセルやプログラミングに慣れていて、それを資産運用のスキルに変えてみたい方
自分なりの投資戦略を研究し、実際に投資をしてみたい人
一度に稼いで抜ける投資ではなく、長い時間をかけて右肩上がりになる投資をしたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基本文法 (variables, loop, condition, function..)
Pandasの基本文法 (series, dataframe and its associated concepts)
中・高校レベルの数学、確率・統計の知識(非常に高い難易度ではありませんが、収益率の計算やポートフォリオ・ロジックの実装に必要な基本的な数学的能力が求められます。)
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受講生
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受講レビュー
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回答
4.9
講座評価
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講座
誰もが楽しく有益に学べる開発コンテンツを作っていきます。
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ソウル産業振興院 SeSSAC 開発者入門コース進行 (Python, Javascript)
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ソウル市 SSAC ライジングプログラマー サーバーパート総括
暗号資産(仮想通貨)自動売買プログラム開発受託 (Qt)
マーケティングエージェンシーのランディングページ開発外注 (Web)
リアルタイムデータ処理Windowsアプリケーション開発外注 (Qt)
仮想通貨自動売買プログラム開発外注 (Qt) マーケティングエージェンシー・ランディングページ開発外注 (Web) リアルタイムデータ処理 Windows アプリケーション開発外注 (Qt)
全体
52件 ∙ (6時間 1分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
17件
4.9
17件の受講レビュー
受講レビュー 1
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受講レビュー 155
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受講レビュー 4
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受講レビュー 1
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受講レビュー 1
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