内容紹介（JPROより）

本書は金融、特に株式投資について基礎的な知識を持つ読者へ向けて、データ分析や機械学習を始めとした人工知能技術を学ぶことによって運用モデルと呼ばれるものの構築が行なえるような知識を身につけていただくために執筆されています。個人投資家に向けた株式投資入門書の類いは世に溢れていますが、その多くはテクニカル分析、ファンダメンタル分析といったものの解説に留まり、プロの運用者がどのような形で投資判断を行なっているのか解説できているものは見かけません。著者達は本書によってそのギャップが埋まることを願っております。本書にて構築する運用モデルはシンプルで基礎的なものですが最初のステップとしては充分なものですし、より高度な知識を身につけるために次にどのようなものを学んでいけば良いのか適宜提示するように心がけました。このような書籍を執筆しようとすると、プロしか使えないツール類やデータが登場することになり易く、書籍の内容が本当なのか読者には検証不能になりがちです。そのようなことが無いよう、本書では個人投資家でも入手可能なツール類とデータのみを用い、運用モデル構築作業とその結果が全て再現可能であるよう注意して執筆いたしました（データにつきましては個人投資家向けのデータベンダからの有償ダウンロードサービスを利用します）。
（「はじめに」より）

・本書で使用するTensorFlowは原稿執筆時の最新である1.13.1です。
・データが別途必要となります。本書では個人投資家向けのデータベンダからの有償ダウンロードサービスを利用しています。
第0章　ディープラーニングの歴史〜金融業界とデータ分析
第1章　分析環境の準備
第2章　古典的な回帰分析を用いた株価予測
第3章　ニューラルネットワークの基礎理論
第4章　TensorFlowによるニューラルネットワークの構築
第5章　人工知能技術の金融応用の現状と将来

内容紹介（「BOOK」データベースより）

ＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋではじめる株価分析＆シミュレーション！金融への応用の現状と将来を探る！Ａｎａｃｏｎｄａ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗほかライブラリを使って試してみよう！

目次（「BOOK」データベースより）

第０章　ディープラーニングの歴史ー金融業界とデータ分析／第１章　分析環境の準備／第２章　古典的な回帰分析を用いた株価予測／第３章　ニューラルネットワークの基礎理論／第４章　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるニューラルネットワークの構築／第５章　人工知能技術の金融応用の現状と将来