証券アナリスト(CMA)の数学・統計 個別指導|ポートフォリオ理論・確率統計

証券アナリスト(CMA)の数学・統計 個別指導とは

証券アナリスト(CMA)は、ポートフォリオ理論や確率・統計、現在価値の計算が土台です。期待値・分散・共分散、CAPM、DCF…市販解説は行間が多く、独学で詰まりがち。数学・統計が苦手でも大丈夫。「なぜその式になるのか」から、統計・金融数学のプロがマンツーマンで解説します。

30分無料相談で、つまずきの原因を見つける

ポートフォリオ理論・確率統計・現在価値のどこでつまずくかをお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。

2010年創業・大人専門の教室統計・データ分析のプロ講師陣オンライン全国対応/渋谷・大阪
リスク・リターンの図と電卓で証券アナリストの計算に取り組む様子

こんな数学・統計、つまずいていませんか?

期待値・分散・共分散の式展開でつまずく。

2資産・n資産のポートフォリオ分散、総和記号(Σ)の展開が、市販解説の行間で追えない。

現在価値・割引を一貫して扱えない。

複利・DCF・年金現価・債券利回りなど、複数期間のキャッシュフローを通して計算するのが苦手。

大学レベルの確率・統計を金融で使いこなせない。

正規分布・推定・検定・回帰を、道具として金融の問題に当てはめられない。

私たちの方針

金融の数学・統計を、“意味”から。

ポートフォリオ理論も確率・統計も、式の意味を押さえれば「道具」として使えます。難しく見えるのは、市販解説が計算の行間を省くからです。

和からは大人専門の数学・統計教室として、期待値・分散・共分散、現在価値・回帰を「なぜその式になるのか」から、手を動かして理解につなげます。数学・統計が苦手でも、CMAの計算を得点源にできます。

分散投資の図と計算メモ、電卓の手元

この対策の3つの特長

現在地から逆算する専用カリキュラム

最初に数学の現在地と受講段階・受験予定を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや過去問集も、そのまま教材にできます。

統計検定1級保持者を含む実践派講師陣

数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。

年2回(春・秋)の第1次試験から逆算した進め方

週1回の定期受講から試験直前の短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。第1次の試験時期から逆算し、短期集中から数か月の伴走まで設計できます。

分野別の学び方

CMAで問われる数学・統計を、つまずく所から順に固めます。

ポートフォリオ理論

期待値・分散・共分散からCAPMへ

2資産・n資産の分散、相関、効率的フロンティア、β・CAPM。式の展開を一つずつ手を動かして。

確率・統計

分布・推定検定・回帰

正規分布、推定・検定、単回帰(β推定)を、金融の文脈で使える形に。数量分析の得点源に。

現在価値・債券

複利・DCF・利回り

複利・年金現価、DCF・IRR、債券利回り・デュレーションを、一貫した計算として扱えるように。

このようなご相談に対応できます

目的はさまざまでも、つまずく所は似ています。

CASE 1 | 金融機関の若手のイメージ
CASE 1 | 金融機関の若手
実務は分かるが理論の数式が壁

業務は進むが、ポートフォリオ理論の式展開に自信がない。基礎から理解して第1次を突破したい方。

CASE 2 | 数学ブランクの社会人のイメージ
CASE 2 | 数学ブランクの社会人
確率・統計が久しぶり

大学以来の確率・統計に不安。期待値・分散から丁寧に積み上げたい方。

CASE 3 | 第1次レベルの「数量分析と確率・統計」分野でつまずくのイメージ
CASE 3 | 第1次レベルの「数量分析と確率・統計」分野でつまずく
統計・確率で失点

証券分析は進むが、数量分析と確率・統計の分野で取りこぼす。ここを個別に固めたい方。

第1次と第2次(数学・統計の中心)

数量分析・ポートフォリオ理論が数学・統計の核心です。

項目第1次第2次
形式選択式(3科目。2026年秋からCBT/PBTを同日実施)全6学習分野の総合試験。計算・記述式(午前・午後)
実施年2回(春・秋)年1回(6月)
数学統計の中心確率・統計、ポートフォリオ基礎ポートフォリオ・企業分析の応用
実施方式CBT方式(2026年秋〜/当面ペーパー併行)記述(筆記)
合否相対評価相対評価

※受験には日本証券アナリスト協会の通信講座受講が必要です。第1次は2026年秋からCBT方式を開始(当面はペーパー方式と併行)。日程・方式は変わるため、最新は同協会の公式情報をご確認ください。

料金プラン(税込)

CMAは段階制の資格です。
協会の第1次レベル講座を受講し、第1次試験(3科目)に合格した後、第2次レベル講座と第2次試験へ進みます。初めて学ぶ方が第2次試験の合格まで進むには、制度上、最短でも2年を要します。本講座は、現在の受講段階に応じて、数学・統計・金融計算の苦手分野を個別に補強するものです。なお、第2次試験合格後、所定の実務経験(原則3年以上)が認定され、協会に入会した方がCMAの資格称号を使用できます(最新の要件は日本証券アナリスト協会の公式情報をご確認ください)。

目標と締切に合わせて、短期集中から半年の伴走まで選べます。

試験前4回

1か月・月4回(週1目安)の短期集中

48,730円(税込)

試験直前にピンポイント。出やすい範囲と弱点にしぼって、短期で仕上げる。次回の試験時期から逆算して設計します。

半年6回(月1ペース)

半年・月1回

76,230円(税込)

月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。

半年24回(月4ペース)

半年・月4回でしっかり伴走

286,110円(税込)

半年で一気に。現在の受講段階に応じた数理分野を重点的に仕上げたい方に。

上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円(税込・初回のみ)を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。

30分無料相談で、回数見積もりをもらう

現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。

教えるのは、統計を「使ってきた」プロ講師です

統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。

坂本 昌夫 講師

坂本 昌夫 先生

Sakamoto Masao

中央大学 数学科元IBM PM数理統計

証券会社でデルタヘッジ・アセットアロケーション、日本IBMで金融機関システム構築に従事。数理統計・ベイズ統計・時系列解析・機械学習・ファイナンス数学まで幅広く指導。

松中 宏樹 講師

松中 宏樹 先生

Matsunaka Hiroki

京都大学院修士元富士通SE医療システム開発

京都大学情報学研究科修士課程修了(専攻:力学系理論)。富士通にて医療連携システム開発に従事。微分積分・線形代数から統計・機械学習・プログラミングの応用数学まで幅広く指導。

よくある質問

Q. 数学・統計が苦手でもCMAを目指せますか?
はい。CMAの数学・統計は、期待値・分散・確率分布・現在価値などが中心で、考え方を押さえれば道具として使えます。基礎まで遡って個別に指導するため、苦手な方でも段階的に対応できます。
Q. ポートフォリオの分散計算がいつも分かりません。
2資産・n資産の分散、共分散・相関の式を、総和記号の展開から一つずつ手を動かして理解します。市販解説で省かれがちな行間を埋めます。
Q. 現在価値・割引の計算が苦手です。
複利・年金現価、DCF・IRR、債券利回りなど、複数期間のキャッシュフローを一貫して扱う方法を、意味から整理します。
Q. 統計(推定・検定・回帰)まで見てもらえますか?
はい。正規分布・推定・検定・単回帰(β推定)など、第1次の数量分析で問われる統計を、金融の文脈で使える形に指導します。
Q. オンラインでも受講できますか?
はい。オンラインで全国どこからでも受講いただけます。渋谷・大阪の教室での対面受講も可能です。
Q. 短期集中でも見てもらえますか?
はい。次回の試験時期から逆算し、苦手な数学・統計に絞った短期集中プランも組めます。まずは無料相談を。

ご受講までの流れ

STEP0130分無料相談を予約する
フォームからご予約ください。受講段階・受験予定・現在の学習状況・数学の自信の有無をお聞かせください。
STEP02学習プランのご提案・無料体験
現在地に合わせた目標・期間・進め方をご提案します。担当講師との無料体験授業で、相性と進め方を確かめられます。
STEP03受講スタート
あなた専用の合格プランで、マンツーマンの伴走が始まります。オンライン・対面どちらでも。

まずは、合格までの距離を測ってみませんか。

30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応/講師との無料体験授業あり

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統計の学び直し全般は統計教室(個別指導)のご案内もご覧ください。

本講座は合格を保証するものではありません。証券アナリスト(CMA)試験の最新の試験内容・日程・受講要件は公益社団法人 日本証券アナリスト協会の公式情報をご確認ください。本講座は同協会が主催・認定するものではありません。

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