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実践金融データサイエンス: 隠れた構造をあぶり出す6つのアプローチ 単行本 – 2018/5/1

3.9 5つ星のうち3.9 27個の評価
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次の投資戦略を
膨大なデータから掘り起こす!

本書は金融におけるデータ分析業務(資産運用、金融におけるリスク管理、金融マーケティングなど)がビッグデータの登場により、どのように変わってきたのかを概観。
さらに、これらのデータを活用することでどのような知見が得られ、どのようにビジネスに活用できるのかを豊富な具体的分析例を交えつつ解説する。金融データ分析のプロフェッショナル(データサイエンティスト)の視点から、新しいデータを活用した独自の切り口での分析結果をていねいに説明する。

【本書で取り上げる事例】
・有価証券報告書からデータを抽出し、企業間の関係情報をビジュアル化する
・ある企業に生じたショックが関連企業の株価に与える影響の速度(タイムラグ)を分析
・連邦公開市場委員会の文章が何を話題にしているのかを機械にテキスト分析させ、金融政策の「見通し」をスコア化する
・「政府」「中央銀行」「マスメディア」「民間エコノミスト」「市場関係者」「一般人」が発信する多種多様なデータを統合し、マクロ経済分析(経済環境のリアルタイム評価)を行う
など
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  1. 本の長さ
    202ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    日経BPマーケティング(日本経済新聞出版
  4. 発売日
    2018/5/1
  5. 寸法
    14.8 x 1.7 x 21.1 cm
  6. ISBN-10
    4532134811
  7. ISBN-13
    978-4532134815
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商品の説明

著者について

三菱UFJトラスト投資工学研究所
日本初の金融工学に特化したシンクタンクとして1988年設立。三菱UFJ信託銀行が永年培ってきた資産運用業務での経験を活かし、株式・債券等の資産運用モデルを開発。運用パフォーマンスの向上や、新商品開発に実績を上げている。また、市場リスクや信用リスク管理モデルの開発にも取り組み、MUFGグループのリスク管理高度化にも貢献している。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 日経BPマーケティング(日本経済新聞出版; New版 (2018/5/1)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/5/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 202ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4532134811
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4532134815
  • 寸法 ‏ : ‎ 14.8 x 1.7 x 21.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    3.9 5つ星のうち3.9 27個の評価

カスタマーレビュー

星5つ中3.9つ
5つのうち3.9つ
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上位レビュー、対象国： 日本

Ginji
5つ星のうち5.0 従来型クォンツの延長を超えてほしい
2018年7月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は従来型クォンツ分析の延長線上で、直近の技術を一般向けにアップデートしている。実直で有益な内容に感謝したい。

欲を言うならば、分析方法は同じでもデータセットを非上場企業に広げるなど、大企業シンクタンクの著書ならではの輝きを見せてほしかった。そこまで追究すると一般書として公開するメリットがないので、致し方ないところではある。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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壷中天孤児
5つ星のうち4.0 これからさらに・・という一里塚に！
2019年1月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
私自身銀行界でデータを見続け、最近AI化で大きく進化？している世の中の動きをキャッチアップするために読みました。ただ総合判断する難しさ、最近のメデイアのように文学部的分析（議長の報告を読み解く、総裁の講演を読み解く）にけいしゃしすぎているようにおもうが如何・・・？
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
ロドリーゴ・パパマン
5つ星のうち5.0 金融界の現況を手早く知りたい人へ
2019年5月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
フィンテックやテキストマイニングなど、現在メインストリームになっている技術を総括した本。フォントや図も見やすい。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち1.0 内容が浅い。。。
2020年4月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトル通り内容が薄いです。
●「情報技術の発展に伴い、扱う情報の量や種類が増えた」という、言われなくても分かることの記述
●実際にどのような事例があるかの簡潔な紹介
特に技術的な解説も無く、読み応えが無かった。
「詳細は専門書に委ねる」という旨の記述が多々あることからも浅く事例を紹介した本と見られる。
日経新聞の一記事の方が内容が濃い。ただただ、残念だ。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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haruharu
5つ星のうち5.0 時代の産物
2018年7月5日に日本でレビュー済み
金融(なかでも株式)市場のデータ分析は昭和の時代から行われている。
さくらのＴ氏や三和のS氏による経済データ分析やN証の故S氏のチャート分析etc...
こうした分析は、その語られる場面やタイミングによっては『トンデモ理論』的扱いをされてきたことは紛れもない事実。

時代は移り、本書では株価の変動要因を様々なデータ分析を通じて探っているが、それらを支えているのはテキストマイニング、機械学習、ビッグデータ分析と言ったテクノロジーの発達である。しかも編者は、日本の金融工学のトップランナーである三菱UFJトラスト投資工学研究所！こんな「お堅い」機関が、株式注文の仕方にまでメスを入れ、それこそ正面切って『トンデモ理論』に取組んだという事実が感慨深い。その点で本書は時代の産物なのである。

資産運用においては人工知能や機械学習は万全ではない、との識者の見方に首肯しきり。投資家の投資行動の非合理性が一因であろうが、いずれはこうした非合理的行動でさえも人工知能に備わっていくのだろうか？恐ろしいことである。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Jardine
5つ星のうち1.0 読み物だとしても内容が薄い
2020年4月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトルは立派ですが、データサイエンスを生業にしている人やその道を目指している人にとっては、まったく得るものがありません。お勧めしません。三菱の看板を掲げた投資工学研究所がこれではいかがなものでしょうか。
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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shibata
5つ星のうち5.0 ビジネスにおけるデータサイエンスの1冊目として
2018年10月25日に日本でレビュー済み
データサイエンスに対する社会の関心は高いものの、実務家としてデータサイエンスが「どのように使えるか？」について具体性のある分析を伴った書籍は残念ながら多くはない。
本書はトピックモデルなどを用いた言語情報の分析と同時に、従来の金融モデルの分析など、新しいトピックから従来のトピックまで幅広く様々な方法を取り扱っている。データサイエンスの手法がどのように実務に生かせるかるかを具体的に示している。
また、対象としているデータは金融データであるが、同様の手法は人事や製品設計などにも幅広く応用することが可能であり、経営データを業務に利用する上でまずどのようなことが可能であるのか抑えることができる。

ビジネス関連で虚実入り混じっているデータサイエンスへの期待について、なにが出来てなにが出来ないかについて理解するために本書は最適である。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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b
5つ星のうち5.0 誰でもとっつきやすいです
2018年6月28日に日本でレビュー済み
金融機関傘下の金融工学研究機関により執筆された書籍。
金融データを用いた最新の研究、分析事例がコンパクトかつ平易な文章で記述されています。
この書籍だけで自分でも具体的な分析ができるようになるのは難しいと思いますが、フィンテックやビッグデータ、AI など、言葉は良く耳にするもののイメージがわかないものを少し身近にしてくれる書籍だと思います。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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