【20卒】アセットマネジメントＯｎｅの冬インターン体験記（理系/クオンツ・AIコース）No.5131（京都大学大学院/男性）（2019/4/16公開）

もともとIT業界を志望していたが、研究内容が情報工学の中でも数学に近い分野であったため、このままITに進んでも良いものか悩んでいた。そんな折に研究室の先輩からクオンツという職業があることを聞き、クオンツの業務に興味を持ったのがこのインターン参加の動機の一つ。ちょうどこの頃、データ分析や機械学習を独学で勉強していたこともあり、コース名の「AI」という部分にも惹かれた。

ESはOpenESを使用したものだったため、自己PRとガクチカは先輩の添削してもらいながらブラッシュアップした。この企業のオリジナルの設問として「このインターンで学んで見たいことは何ですか」というものがあったので、クオンツという職業について調べ、なぜクオンツに興味を持ったのかという部分と詳しく知りたい業務について詳しく記述することを心がけた。面接では基本的な内容（志望理由、自己PRなど）が聞かれると先輩に教えて頂いたので特に対策は行わなかった。

エントリーシート → WEBテスト → 最終面接

クオンツという職業を知りたいという理由だけではなく、クオンツ業務に対する適正を自身のバックグラウンドと絡めて明確に答えられたことが評価されたのだと思う。クオンツを知るためのインターンではあるが、面接前にクオンツ業務について軽く調べておき、自身の強みがどう活かせるのかについて考えておくことが重要だと感じた。

アセットマネジメントOneのクオンツ・AIコースに申し込んだ理由を教えてください。

私は大学院で数理工学を専攻している。そこで学んできた統計学や最適化の理論がクオンツの業務の中でどのように活かせるのか、また、クオンツの業務に取り組む上でどんな能力が必要なのかということを知りたいと思ったから。また、私は株式投資を趣味で行っており、もともと金融に興味があった。その金融業の中でも株式や債券の売買を主とする資産運用業務について学びたいと思っていたから。

あなたがクオンツに向いていると思う理由を教えてください。

私は大学・大学院で数理工学を学ぶ中で、数理的手法を用いて現実問題をモデル化し、解決する術や知識を身につけてきた。これらはクオンツ業務に必須であるスキルだと考えている。また、日々研究に取り組むことで、自ら問題を設定し、それを解決する方法を自身で見つける能力を日常的に養ってきた。この能力もクオンツ業務で十分に活かせると考える。以上の理由から私はクオンツに向いていると考える。

AIを用いた新規ファンドの提案

前半にやったこと

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。

後半にやったこと

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。

ベテランのファンドマネージャー３人

なし

他のグループが金融指標のデータ分析に注力する中、ディープラーニングの学習モデルについて、「なぜうまくいったのか」という点について考察できているのが良いとフィードバックを頂いた。また、学習モデル決定までの試行錯誤についての説明があったのも好印象だったようだ。

全体的に時間が足りない傾向にあり、時間制約的な面で金融指標の分析や、機械学習のモデル決定にとても苦労した。データ数も非常に多いため、一回の学習にそれなりの時間が取られるため、最初から見通しを持って、妥協できるところを上手く見つけて効率よく準備をすることが大切だと感じた。また、ディープラーニングの原理の説明もあっさりしているため、事前知識が全くない人は苦戦を強いられると思う。