インターンシップ募集要項

ファイナンス、経済学、金融工学、数理科学、情報科学、AI・機械学習、データサイエンス、マーケティングなどを履修中の修士課程・博士課程の大学院生、大学院への進学を予定している学部4年生、もしくは博士研究員（課題を行うにあたり上記の知識・スキルを要するため）

通年。

原則1週間から2週間程度。

※時期・期間等柔軟に対応いたしますので個別にご相談ください。

交通費全額支給。遠地からご参加の方は宿泊施設をご用意します。

• 銘柄間依存関係モデリングによる株価リターン予測可能性の検証
• 日経平均先物と現物のリードラグ関係分析
• 統合報告書に対する自然言語モデルを用いた特徴分析
• ESGキーワードに関連する企業群のパフォーマンス評価
• 自社株買い予測に基づく投資戦略の構築
• 高頻度取引データを利用した将来の取引量予測モデル構築
• 経済指標と資産価格－サプライズを用いた重要指標の選定－
• 機械学習手法を用いた日経先物指標の予測の可能性の検討
• 市場VaR計測モデルの研究
• ニュースのテキストマイニングによる市場分析
• 機械学習モデルによる最適停止問題の数値解法に関する調査
• 生成AIを用いた金融文書からの情報抽出
• 検索拡張生成によるユーザーマニュアルからの情報検索の検証
• 大規模言語モデルを用いた専門文書の評価可能性の検証
• Box-Embeddingの実用可能性検討
• ベイズ推測による市場VaR計測手法の拡張
• JAXを用いた自動微分によるグリークス計算
• GNNのグラフ密度に対するロバスト性に関する調査・検証