アセットマネジメントＯｎｅのインターンシップ選考対策・早期選考直結・優遇・募集情報

扱っている投信の種類を中心とした会社説明をまず行う。その後に各グループに分かれて時間の半分以上を個人ワークでESG投信を考える。その後各グループ内で発表をして終了

クオンツ部門の方が5人ほど、各１時間づつほど講義を行い、インターン参加者は各講義後に逆質問を行い、各自の疑問点を解決した。最後に座談会があり、社員一人に対し学生3人が会社や業界に関する疑問をぶつけた。

午前中と昼過ぎまでは主に会社説明であったり、該当部署の業務についての説明や最新のAI投資の動向の解説が行われた。その後は、今回のお題の説明と簡単な構築の説明があり、Pythonの設定が終わると、チームごとにモデル構築に入っていった。2日目は一日中、最終日に向けて各々のチームでモデルの開発、構築を行っていく。社員は4人ほど常にいるので、アドバイスを貰いながらより高いリターンが出るように試行錯誤を繰り返していく。午前中は最後の追い込みでモデル構築、改良をひたすらやっていく。昼ごろからの２時間弱で発表の資料を作っていき、話す内容等も考える。2時過ぎごろから、それぞれが、モデルについてやその成果について発表していく。

アセットマネジメントoneの会社説明とクオンツ運用の紹介が行われた．その後各自のパソコンでアナコンダによる仮想環境の作成を行ってグループワークの説明がおこなれれた．初日のワークでは今後の方針を決めることにとどまっていた．初日に決めた方針に従って各自作業していた．Pythonコードは途中まで記入されているので適宜社員とディスカッションしながら完成させていくことになる．ファクターの選択戦略を担っている人と相談しながら作業した．朝から最終発表に向けてパワーポイントの作成を行った．参加学生，人事，クオンツ運用部長，クオンツ若手社員の前で10分程度で発表した．質疑応答は鋭い質問が飛んできたわけではなかった．優勝チームは発表されたが，特に特典はなかったと思われる．

資産運用会社の基本業務や、資産運用業界の概観についての講義があった。また、エクセルの使い方、ファンドが基準とする金融指標の説明の後、3~4人のグループでそれぞれの指標に基づいて株式や債権を取引した場合のシミュレーションを行った。前半の終わりには中間発表があった。後半では、ディープラーニングに用いるツールの使い方の説明があったのちに、前半で考察したそれぞれの金融指標について有用そうなものを選び、実際に機械学習を行った。学習モデルの決定なども自身で行った。最後にはAIファンドのプレゼンを行い、リターンとリスクの比率やファンドのコンセプトを元に順位が決められた。

まずインターンのオリエンテーションも含めた会社の紹介、社員の方２,3名を呼んで業務紹介、質疑応答。若手社員の方を交えながらの昼食。投資信託営業コースということで、証券販売員向けの資料作成。実際のニュースを用いて、今後の株価を予想してWordにまとめるというもの。