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]

（ニュース、企業間関係、ＥＳＧ、有価証券報告書、ＦＯＭＣ声明文、売買注文履歴）×（ＡＩ・人工知能、ネットワーク分析、自然言語処理、ディープラーニング、ナウキャスティング、アルゴリズム取引）。膨大な情報から次の一手を導き出す！

１　本書の狙いと読み方

２　金融データ分析の変化

３　いろいろな情報を活用した株式運用

４　企業間ネットワークと情報の伝播

５　環境･社会･ガバナンス評価のためのテキストマイニング

６　決算短信のテキストマイニングによる企業評価

７　マクロ経済分析のいま

８　高頻度情報から読む取引行動

９　金融におけるデータ活用の将来

政府、中央銀行から企業、一般人が発する「ビッグデータ」を解析し、資産運用やリスク管理にどう活用するかを具体例とともに解説。

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

三菱UFJトラスト投資工学研究所 (ミツビシユーエフジェイトラストトウシコウガクケンキュウショ)
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。