自分はエンジニアだから金融の知識は不要だと思っていませんか？これからはエンジニアがITを活用して金融情報をHackし、資産を守る時代です。Pythonを活用することをキッカケに金融リテラシーを身につけていきましょう。第二部ではPythonを活用した年金最適化の事例を紹介します。本講演以外ではなかなか聞くことができない話を聞くチャンスです。価格比較サイトでスマホの値段を調べるより遥かに有意義な30分を提供します。

Pythonのイベントに参加している内にエンジニアとしてのスキルはあるけど、お金のことはあまり詳しくないという方が結構いることがわかりました。ITのスキルをほんの少し金融に向けるだけで金融資産や今後のキャッシュフローが大きく改善する可能性があります。Pythonと最適化パッケージを活用することで年金のシミュレーションや最適化について知見を得ていただくことができます。

# 第一部: 有利な賭けをしよう(driller) ## リスクとリターン リスクとリターンの関係を数値化するには様々な方法があります。今回は最も基本的な指標であるシャープレシオについて説明します。 ## ポートフォリオ 一般的に分散投資がよいと言われていますが本当でしょうか？単純なモデルを題材にし、Pythonを用いてシミュレーションしてみます。 # 第二部:年金を最適化してみよう(yosshii) ## 公的年金シミュレーション 年金の種類や仕組みについて簡単に説明し、Pythonで公的年金の収支シミュレーションを行います。将来年金がどのくらいもらえるのか、どんな受給方法がいいのかなどのヒントになります。 ## 個人型確定拠出年金（iDeCo）の最適化 個人型確定拠出年金（iDeCo）対象商品でポートフォリオ最適化（最小分散、シャープレシオ最大化など）を行います。Pythonなら、数理計画問題（線形計画問題、２次計画問題）を解くパッケージScipy,openopt,cvxoptを使って手軽にポートフォリオ最適化を実施できます。