東大経済学部卒と挑むCFAレベル2③【米国証券アナリスト】

今週末は、時間を一定程度確保できたので、CFAレベル2の学習を行った。今週末に行ったのは、主に以下のテーマである。
・Quantitative Method
・Portfolio Management

まずQuantitative Methodであるが、問われる内容としては統計検定準1級と似ている。具体的には、重回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰（質的回帰）、時系列分析、機械学習（教師あり学習、教師なし学習）と言った内容である。
問題を解けるようになるだけであれば、Mock ExamやCFAが出している公式テキストに掲載された問題セット、TACのテキストの問題を解けば十分かもしれないが、本質的に理解して問題を解けるようになりたいのであれば、まずは統計検定準1級のテキストを読むところから始めた方が良いと思われる。統計検定1級は逆に計算力メインなので、あまり重複感があるとは言えない。

恐らく一番習熟度を高めたいのであれば、自分自身で何らかのデータセットを準備して、実際に重回帰分析や時系列分析、更には機械学習のモデルをPythonもしくはRを用いて実装するのが一番確かなのは間違いない。
とはいえそこまでの時間が社会人にあるのかと言われたら、そんなことは結局無いと思うので、問題を解けるようにして後からゆっくりと学習すれば良いと思う。

Portfolio Managementは投資理論の話であるが、証券アナリストよりは全然難しいと思う。特に難しく試験としても重要なのは、アクティブ運用の評価であるが、公式を覚えて実際に使えるようにするのが難しい。
逆にVaRの計算やバックテストに関する出題は、そこまで難しくなく得点源である。この辺りは、日本語で確り背景から理解していることが大きい。やっぱり思うのが、まずは日本語の該当するテーマの専門書籍を読んでから、英語で学習した方が定着度が断然違うと思う。結局頭は日本人なので日本語で理解しているということなのではないかと思う。

（学習記録）
・Quantitative Methodに関して、CFA協会の公式テキストを一読。初めて公式テキストを読んだが、結構まとまっているので、試験勉強としても、普通に学習としても有意義なテキスト

・Portfolio Managementに関しても、CFA協会の公式テキストを一読。
特にアクティブ運用の部分を重点的に学習。アクティブ運用に関して何か専門的に学べる日本の参考書籍はないか探してみたいと思う。

次は、Alternative investmentとCorporate Issuerに関する学習を進めていきたい。また前回試験を受けた際には、Equity Valuationでの失点も目立ったので、こちらも重点的に復習を行いたい