修士研究 — 条件付き拡散モデル・分散共分散予測
2024年4月 — 2026年4月東京理科大学 経営学研究科 · 日本
条件付き逆拡散スコアマッチング（CDSM）を設計し、金融リターンの共分散構造予測に適用しました。
- 文献調査、モデル設計、Python実装、実験の再現・検証を一貫して担当
- FX29、Industry49、iShares14を用いて既存の共分散予測手法と比較
- 実証実験を通じて予測精度と安定性の向上を確認
石 宏岳
バックエンド・データ分析エンジニア
プロフィール
Pythonを中心とするバックエンド・データ分析エンジニアとして、金融時系列研究、統計モデリング、再現可能な機械学習実験に取り組んでいます。
経験
ティーチング・アシスタント（TA）
2024年 — 2026年大学講義・学習支援 · 日本
受講者の理解度に合わせた説明を行い、授業運営と学習支援を担当しました。
- 学生からの質問対応と授業中の補足説明を実施
- 模範解答の作成、採点補助、教員・他TAとの連携を担当
金融数学・定量研究
2015年9月 — 2019年6月学部研究プロジェクト · 中国
インデックス投資のポートフォリオ構築手法を研究し、複数手法をExcelで実装・比較しました。
- リスクとリターンの観点から構築手法を実証的に評価
- データ構造、線形代数、確率統計、経済学、投資学、C言語、SQLの基礎を修得
プロジェクト
Conditional Denoising Score Matching (CDSM)
Python · PyTorch · 時系列 · 統計モデリング · データ分析
時間領域・フーリエ領域の条件付き拡散モデルを用いたスライディングウィンドウ共分散推定を扱い、金融時系列データ上で古典的統計手法と比較するPython研究コードベースです。
- 論文・修士研究のためのデータ準備、学習、ベースライン、評価指標、可視化を再現可能な形で提供します
設備点検管理システム（EIMS）
Python · Flask · SQLAlchemy · MySQL / TiDB · Docker · pytest
フィールドエンジニアが設備点検結果を登録し、管理者が設備・担当・記録をリアルタイムに把握できる、ロールベースのFlask Webアプリです。
- Blueprintによるモジュール設計、認証・権限制御、設備・アカウント・点検CRUD、トランザクションサービス、MySQL/TiDB Cloud接続、Alembic、Docker、HTTP統合テストを実装