みずほフィナンシャルグループの夏インターン体験記(クオンツ・デジタルテクノロジー（QDTコース）)_No.21285

機械学習を用いた株価予測モデルの構築：過去の株価データやテクニカル指標を活用し、機械学習による株価の将来予測に取り組みました。複数のアルゴリズムを用いて精度を比較し、最終的に予測精度が高いモデルを選定しました。また、指標の選定やハイパーパラメータの調整を通じて、予測モデルの改善にも取り組みました。

1日目は座学。2日目から4日目まで、午前中に各部署の説明、午後はグループワークに取り組む。最終日は午前中にグループワークを行い、午後は各班のプレゼンが行われた。

参加した学生全員にメンターがつき、後日にインターン参加者向けのオンライン同窓会、FT社訪問の案内があった。

インターンを通じて業務の難しさを実感しましたが、それ以上にやりがいの大きさを感じました。実際の業務に近い課題に取り組む中で、メンターの方が定期的に面談をしてくださり、自分の疑問を解消できただけでなく、志望理由の具体化にもつながりました。また、FT社を訪問し、実際に社員の方とお話する機会があったことで、職場の雰囲気や働き方を知ることができ、人柄にも魅力を感じ、志望度が高まりました。

メンターとの個人面談、FT社訪問時の社員の方との交流会参加できる旨の連絡を受けた。

一緒に取り組んだ学生のレベルは非常に高いと感じました。参加者の多くが金融工学などの専門的な知識を有しており、大学院生のみで構成されていました。所属大学も旧帝大をはじめとする難関大学が中心で、専門性・論理性ともに高い水準で議論が交わされました。

かなり穏やかで人柄がとても良いです。

インターンを通じて、実務レベルの課題に取り組む中で、自ら課題を発見し、試行錯誤を重ねて改善する力が身についたと感じています。特に、予測精度を上げるために、使用する指標の見直しやモデルの比較・検証を繰り返す過程で、粘り強く考え抜く力や、論理的に検証を進める姿勢が養われました。また、メンターとの面談を通じて自分の考えを言語化する機会が多くあり、説明力や課題意識の持ち方にも成長を感じています。

データや機械学習モデルをビジネスにどう結びつけるかという視点の重要性を学びました。株価予測というテーマに対し、単に精度の高いモデルを構築するだけでなく、「なぜこのモデルを使うのか」「どのように活用されるのか」といった背景や目的を常に意識する必要があることを実感しました。グループワークを通じて、異なるバックグラウンドを持つメンバーと協力しながら、一つの課題に取り組む難しさと面白さを実感しました。特に、金融や機械学習の知見の深いメンバーが多い中で、自分の意見を伝える際には論理性と根拠が求められることを学びました。

この企業のインターンでは、専門的な知識や論理的な思考力が求められる場面が多くありますが、事前に基本的な金融知識や機械学習の概要を資料で配布してくださるので、押さえておくことでスムーズに取り組むことができます。また、分からないことがあってもメンターの方が丁寧にサポートしてくださるので、積極的に質問し、自ら学び取る姿勢が大切だと思います。