この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「ITフリーランスを対象とした国の労災保険「特別加入制度」が今日からスタート。フリーランスでも通勤や仕事によるケガ、病気、障害、死亡など補償」（2021年9月1日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 フリーランスのプログラマーやWebデザイナーなどの、いわゆるITフリーランスが通勤や仕事で被ったケガや病気、障害、死亡などに対して補償が行われる、国による労災保険の特別加入の対象拡大が今日、2021年9月1日からスタートしました。 労災保険とは、通勤や仕事において被るケガや病気、障害、死亡に対して、治療費などの療養費、休業する際の休業期間の給付、治療後に障害が残った場合の給付、死亡した場合の遺族への給付などを行うもので、国が管掌しています。病気やケガの際の医療費を一部負担する社会保険（健康保険）や

グローバル化が進み、国境を超えたお金のやり取りや複数の通貨の保有なども一般的になってきました。そこで話題になっているのが国際的なデジタル銀行のRevolutです。 Revolut（レボリュート）では、海外送金や手数料無料の通貨両替、外貨のまま決済できるデビットカードなどが利用可能。3つの会員プランがあるので、ニーズに合わせて便利に使えると人気を集めています。 この記事では、そんなRevolutについて、手数料からアカウントの開設方法まで詳しく解説していきます。「レボリュートが気になるけど使い方がわからない」という人は必見です。 さらに、透明性の高い手数料で送金できるWiseの海外送金と、外貨決済に特化したWiseデビットカードについても触れていきます。 目次🔖 Revolut（レボリュート）とは？ Revolut（レボリュート）は、イギリス発のデジタル銀行・海外送金サービスです。2015

SIGNATEで開催された『日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ 』で暫定1位となっている株価の値動きの予測手法についての解説

PFNで金融・機械学習の研究開発を行っているエンジニアの伊藤克哉です。人工知能（特に自律エージェントとマルチエージェントシステム）のトップ会議のひとつであるAAMAS 2021に、PFNの伊藤克哉・南賢太郎・今城健太郎と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した株価予測に関する論文“Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction”がFull paperで採択されました。本記事ではその内容について簡単に紹介したいと思います。 Disclaimer: The views expressed here are our own and do not necessarily reflect the views of Preferred Networks and Nomura

といっても俺のいう投資話なんて「さっさとiDeCoの口座を作って毎月可能な限り最大額を振り込んでインデックスファンド（できればVFIAXかVTSAX）を買い続けろ」という個人年金運用の基本中の基本なんだけど、これを周りの連中に話しても「投資怖い」「投資はリスク」とか思い込んで手を出さない連中が一定数いて毎回どうしようもないなと思う。しかもこれ学歴とか関係なくこういった投資話に拒否反応を示す人が一定数いる。 俺の話を金持ち父さんのネットワークビジネスとかねずみ講の勧誘と同レベルに思ってるのか？インデックスファンドでの投資のリスクは１０年～２０年単位で運用すれば調整できるし、そもそも現金のまま持ち続けることもリスクなんだという概念が理解できないっぽい。理数脳と文系脳ってやつだろうか？（怒られそうだけど 低収入で個人年金に投資する余裕もないって層は別の話として、ある程度の余裕があるのに個人年金に

はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収めることができるのはごく一握りです。少し古いリサーチになりますが2015年の野村證券の個人投資家リサーチでは、通算で利益が出ている個人投資家の割合は9.3%とのことです。どうしてこのような事態に陥ってしまうのでしょうか。投資の初級者の方はどのようなアプローチをし

下らない質問が相次ぐ中、ガチめの質問ありがとうございます。 仰っているのは RossのAPTの文脈でのバリューファクターを探そうという話ですよね。 (バリュー)クオンツのピュアバリュー抽出能力低下と仰るように、少なくとも今、財務諸表だけを頼りにピュアバリューを探すのは困難なので、オルタナデータの活用は急務だと思います。特に企業間のリレーションやサプライチェーンデータみたいなのは注目されてますし、組み合わせで効きそうな気はしてます。クラスタリングによる局所的なバリューは効いてたりもするので、復活の余地はまだあろうかと思っです。(と信じてます) ちなみ個人的には前者の割合も相応にはあると思ってまして、ここ10年のパッシブ化の勢いや中銀のマネー供給による金利低下によって「割高で売られる」という機会が特に減ってるなという気はしてます。(いわゆる調整済み割安みたいなのはちゃんと買われます) そういう

「経済効果が同じ」というのがミソで、原則そういうものはarbitrageの対象です。 後者について言えば、10の資金で100の米債を買うのが先物とすると、explicitなヘッジは証拠金分の10でいいのは確かですが、差分の90はドルを調達しているのと同じです。なので別に得にはなりません。(ここでは為替のベーシスを0としてます。大体円のベーシスはマイナスなのでベーシス分に限れば節約効果があります。) 具体的にやりましょうか。 現物だとヘッジ米債の利回りは A:米債利回り-(ドル調達コスト:ドル短期金利+円運用金利:円短期金利)です。()内が俗に言うヘッジコストです。 さて、米債先物は先物の利回りに相当するイメージは (米債利回り-ドル調達コスト:ドル短期金利) になります。無リスク金利で借りてそれを債券に突っ込むイメージですね。なのでそもそも現物よりも利回りは下がります。 ところで米債先物に

原文 今回はこちらの論文(The Kelly Criterion: Implementation, Simulation and Backtest, Niels Wesselhofft)の読書感想文を書いていきたいと思います。 私自身の知識の整理と皆さんの参考になれば幸いです。 あくまでも読書感想文であるため、あくまで参考までにお願い致します。 また、原文の誤植や計算ミスが多かったのですが、そちらはこちらで出来る限り訂正させていただいております。 また、この記事が与える如何なる結果に対しても責任は持ちませんので、ご容赦くださいませ。 専門家からの意見もお待ちしておりますので、どんどんコメントして下さると幸いです。 概要(この論文の主旨) この論文では、ポートフォリオ理論で広く使用される平均分散アプローチ以外で、ケリー基準によるアプローチを検証します。主にシミュレーション研究および経験に基づ

こぐまです。 人生100年時代ですってね。リンダ・グラットン氏の『LIFE SHIFT』読んだことありますくま？どんな感想持ちました？いやいや、人生100年時代、勉強・就職・老後の3ステージライフからマルチステージライフにシフトしましょう、って言いたいことは分かるけど、みんながみんなそんな生き方できないよね、ってツッコミいれたくなるくまね？先立つものがないと100年生きるって言われても不安のほうが大きくなる。 そうなると避けて通れないのが資産運用くま。あなたがマルチステージライフに適応したとしても絶対必要になる。異時点間で発生するCFインフローとアウトフローを、自分の人生がより彩り豊かになるように組み合わせるために必要になるのが資産運用くま。とはいえ、プロのように運用しようと思っても、そのためにひたすら勉強し、失敗を重ねて経験を積む時間がある人はそんなに多くはない。となると、投資信託やET

少なくとも、この分野に経験の無い人がこの本だけを読んでもほとんど理解できないでしょう。 ファイナンス機械学習に対応したPythonライブラリとJupyter notebookが存在するでもあきらめることなかれ！ このファイナンス機械学習を元にして実際にコードに起こされたJupyter notebookとPythonライブラリが存在します。 http://www.quantsportal.com/ Jacques Joubertさんが開設しているWebサイトですが、彼の修士課程のプロジェクトが「ファイナンス機械学習」に基づいたPythonライブラリ(mlfinlab)の作成とファイナンス機械学習をJupyter Notebookで解説した物、その解説pdfという物です。 ファイナンス機械学習で説明されている概念について実際にコード化されています。 それらのコードを読んでいくと、ファイナンス機

Quant College フォロワー4万人超えの管理人による金融工学解説サイト。デリバティブの仕組みとプライシング(時価評価、価格計算)の方法、金融工学・数理ファイナンス、機械学習をできる限り数式なしで簡単にわかりやすく説明。デリバティブや仕組債の商品性についてメリット・デメリットやリスクを数式なしで直観的に説明。おすすめの本やUdemy講座を感想とともに紹介・レビュー。クオンツの新卒採用・就活や中途採用・転職活動に関する記事まで網羅。 あわせて読みたい 【感想あり】おすすめのUdemy動画講座：機械学習・データサイエンスに必要な数学とPythonの入門編【随時更新】 | Quant College 【感想あり】おすすめのUdemy動画講座：機械学習編【随時更新】 | Quant College 金融工学関連でおすすめの本：まとめ（目次） | Quant College LIBOR廃止と

はじめまして、こぐまと申します。 普段はTwitterで金融垢として日本の金融リテラシーを上げるために活動しながら、日中は金融機関でデリバティブ関連業務に従事しています。 これは僕の頭の中の落書きで整理しきれていないですが、金融を通じて世の中が少しでもベターになればと思って考えてみました。今後も少しずつ追記していきたいと思います。 １. 顧客目線で見たDX昨今バズワード化しているDXには、有識者の方々が言うように複数の段階があると思う。切り口は色々あって良いと思うが、今回はサービスを受ける顧客の目線からDXを次の3つに分けてみます。 ① 既存業務の効率化 ② ビジネスの一部デジタル化 ③ デジタル化以降 この3段階と並行して、オンラインという新たなビジネスチャネルが走っている。まず、リテール金融におけるオンラインの歴史をおさらいしよう。 1990年代に入り、一般家庭のおけるPC普及に伴い、