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機械学習を活用したニュース解析の基礎

～アセットマネジメント業務での活用に向けて～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2018-07-12（木）　9:30～12:30
講師 株式会社金融工学研究所
鎮目　悟志　氏　調査開発部　副部長
木村　和央　氏　フェロー

【鎮目　悟志　氏】
1999年早稲田大学法学部卒業、2015年早稲田大学大学院ファイナンス研究科修了 全国紙の記者などを経て、06年4月に格付投資情報センターに入社 16年4月より金融工学研究所の調査開発部に所属し、AI・ビッグデータ関連サービスの企画・開発や信用リスクモデル開発のマネジメントなどに携わる 現在はニュース解析などの海外事業を担当

【木村　和央　氏】
1996年筑波大学大学院地球研究科修士号取得後中退 銀行系シンクタンクにて、信用リスクモデル、オペリスクモデル構築等に従事後、銀行にて各種モデルの運用ならびに検証を行う 08年4月より現職 信用リスクモデルの開発、コンサルティングのほか、ニュース解析の各種機能、ロジック開発を担当

概要 欧米の資産運用会社やヘッジファンドを中心に、金融機関の資産運用業務でテキスト解析を活用する動きが広がっています。例えば、経済ニュースのテキストを解析して得られるポジ・ネガ判別のシグナルを、株式ポートフォリオを構築する上で利用するような試みです。金融工学研究所においても、日本経済新聞などのニュースを解析して株価への影響を分析する、いわゆる「ニュース解析」のサービスを提供しています。本講演では、そうした実例も織り交ぜながら、ニュースと株価との関係をどう分析するのか等々、ニュース解析にかかわる基礎的な事項を整理します。
セミナー詳細 １．はじめに
（１）ニュースは株価を予測しうるか
（２）株価予測の限界点

２．ニュース解析サービスの実例
（１）News Dolphinの実例
　(a)データ
　(b)エンジン
　(c)サービス
（２）アプリケーションソフトの実例
（３）データ提供サービスの実例
（４）その他のニュース解析サービス
　(a)ニュース解析の分類
　(b)海外のプレイヤー

３．ニュース解析の基礎
（１）ポジ・ネガ判別分析のフロー
（２）ニュースからタグデータを生成
　(a)形態素解析
　(b)正規表現
（３）株価からターゲット変数を生成
（４）機械学習によるポジ・ネガ判別分析
　(a)ロジスティック回帰
　(b)サポートベクターマシン（SVM）
（５）さらなる発展的手法
　(a)分散表現（Word2Vec）
　(b)深層学習（Deep Learning）

４．ニュース解析の活用例、新たな潮流など
（１）資産運用業務での活用
（２）業界動向

５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください
補足事項 ※講師とご同業にあたる方からのお申し込みはお断りさせていただく場合がございますので、ご了承ください。 

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