為替データで学ぶ時系列データ処理入門

概要

当講座は、統計学や機械学習に関する知識があまりない方を対象とし、時系列解析の基本的なモデルの理解と実装をできるようになってもらうことを目的とした講座です。

時系列解析は、為替データや株価予測などの経済データ以外にも、SNSやWEBサイトのPV数を用いた売上予測にも適用できるなど、様々な分野で活用されています。その中でも、時系列解析の基本と呼ばれる「ARモデル、MAモデル、ARMAモデル,ARIMAモデル」の理論の説明とハンズオン形式での実装を取り扱います。

受講に際しては、高校レベルの数学と、Pythonの基本的な文法(if文,for文,関数)を理解していれば問題ありません。２時間で時系列データ解析をする上での基礎を身につけることができます。

当日は実戦形式で進めていきますので、Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします。

講座を通じて得られること

・回帰分析の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の理解
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルのPythonでの実装体験
・モデル選択の方法

内容

・解析データの説明
・回帰分析の説明
・時系列データを扱う上での注意点
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の説明
・AR,MA,ARMA,ARIMAモデルの理論の実装
・モデル評価手法・選択手法の解説
・過去の為替データから未来の為替変動予測

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用します。当日までに動作確認をお願いいたします。

・statsmodel
・pandas
・numpy
・matplotlib

Pythonのインストール、パッケージの導入方法についてご不明点あれば、可能な範囲で対応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡ください。
※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

こんな人にオススメ

・Pythonのfor文,if文など基本的な文法を理解している方（文法に自信のない方はこちらの講座の受講後に当講座の受講をおすすめいたします。）
・時系列データを用いてトレンド予測をしたい方
・これから為替や仮想通貨の変動予測をしたい方

講師

持ち物

・Python3の実行環境をインストール済みのPC(windows Mac)
※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
※講座では「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧めします。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての発行は行えません)

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。