MATLAB および Simulink セミナー

金融市場におけるデータ解析手法のご紹介

所在地 会場 開始時刻 終了時刻
東京, 日本
Session Full
フクラシア東京ステーション C会議室 2019年9月4日 - 16:00 2019年9月4日 - 18:05

概要

本セミナーは金融業界のお客様を対象としており、東京大学 和泉 潔 教授より、人工知能技術を金融市場の分析に応用した事例を

発表していただくと共に、弊社製品のMATLABが海外の金融業界でどのように利用されているかのご紹介、さらに金融データ解析への

ディープラーニング技術の応用といった内容をご紹介します。

アジェンダ

時間 タイトル

15:30

開場、受付開始

16:00

開会のご挨拶

16:05

【特別講演】 金融市場におけるオルタナティブデータ活用の現状と課題 
東京大学 大学院工学研究科 和泉 潔 教授

本講演では、最新の人工知能技術を金融市場の分析に応用した事例を紹介する。

特に経済ニュースや注文情報等の大量データを自動的に分析するデータマイニングで、どのような種類のデータをどのように処理しているかについて、いくつかの研究事例を基に解説する。

さらに、金融市場におけるオルタナティブデータ活用の課題も紹介し、これらの課題を克服するための新たな研究の試みについても解説する。

16:50

質疑応答

17:00

休憩

17:05

Application of MATLAB in Financial Analysis

Frank Fu, Mathworks Industry Marketing

MATLAB is widely used by various institutions such as central banks, funds management companies, insurance companies, investment banks etc. Although MATLAB is a powerful programming language, its features go beyond merely writing codes to apply certain models or algorithms. This presentation introduces Computation Finance Suite, the combination of various toolboxes that facilitates data analysis in finance and help users to focus on the high-level analysis instead of time-consuming programming work. Features in areas such as credit risk management and analysis of economic data are introduced with demos and concrete data.

17:35

金融データ解析へのディープラーニング技術の応用    Mathworks Japan Application Engineer 吉野

機械学習分野で大きな成功を収め、大きな注目を集め続けているディープラーニング。その技術の金融データ解析分野への応用の可能性を探ります。

ディープラーニングを用いた金融データ解析をMATLABを用いて実演し、回帰型ニューラルネットワーク(RNN)を用いた系列データ解析、テキスト解析を用いたデータの回帰・予測などについて触れます。

また、金融データ解析を強力にサポートする各種MATLABツールボックスや、近年実装された新機能のご紹介をします。

対象製品

満席につき受付終了