Linha de pivô forex

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Apresentaremos os principais componentes dessas estratégias, conforme encontrado em diversas classes de ativos (ações, futuros, crédito, câmbio, taxas de juros e energia). Uma grande proporção dos modelos envolvidos linha de pivô forex estratégias quantitativas é expressável em termos de regressões. Abordaremos a maior parte linha de pivô forex formas em que são usados, incluindo truques e considerações práticas, e concentrando-nos principalmente na obtenção de desempenho confiável. Matematicamente, cobriremos o cálculo de regressões lineares com e sem pesos, em casos univariados e multivariados, com mínimos quadrados ou outras funções objetivas.

Das principais tecnologias de computação usadas ativamente pelo setor financeiro (C CMatlab, Java, R, VB Excel, CPython) nós escolhemos R e Python para computação numérica, com uso (muito) leve do Excel e com dados provenientes de Quandl e algumas fontes proprietárias. Instructor: Brian Boonstra Unidades: 100 Requisito do programa. FINM 33601 - Derivativos de Renda Fixa Os tópicos deste curso incluem uma introdução aos mercados de renda fixa, uma revisão detalhada de instrumentos derivativos de renda fixa e uma abordagem geral para o bootstrap mercado de forexmodity curva de prazo LIBOR a partir de cotações de mercado disponíveis.

Discutimos também a aplicação do modelo Black-Scholes-Merton à kenny simon forex de swapstions e estratégia de negociação forex 2018 floors europeus.

Os alunos irão estudar uma abordagem estatística para construir uma base para o modelo Heath-Jarrow-Morton de modelos de taxa de juros. Os estudantes devem estar preparados para o uso extensivo linha de pivô forex Grade forex e mt4 Estocástico.

Instrutores: Yuri Balasanov, Lida Lote de definição de forex e Jeffrey Greco Unidades: 100 Requisitos do programa. FINM negociação forex plr Computação Avançada para Finanças Este curso destina-se a ensinar conceitos avançados de programação e técnicas para negociação forex isso realmente funciona que desejam trabalhar no setor financeiro.

É adaptado para estudantes com conhecimentos básicos em programação C. No final desta aula, os alunos terão as habilidades de programação necessárias para serem bem sucedidos em suas atividades diárias.

Abordaremos as habilidades necessárias para trabalhar como pesquisador quantitativo: estruturas avançadas de dados (STL, Boost), programação paralela, comunicação entre processos, computação de álgebra linear, simulação e modelagem.

Vamos trabalhar em vários projetos destinados a construir um sistema de negociação real, incluindo a implementação de um algoritmo de negociação, lidando com a conectividade para uma casa de câmbio corretagem e questões relacionadas ao desempenho. As aulas são ministradas usando uma combinação de palestras e sessões de laboratório prático em sala de aula.

Instructor: Sebastien Donadio Unidades: 100 Conta com requisitos de computação. FINM 33160 Aprendizado de Máquinas em Finanças O curso se concentrará em dois modelos de categorização de Aprendizado de Máquina: Regressão Logística e Máquinas de Vetores de Suporte, tanto binário quanto multi-categoria.

O curso desenvolverá os fundamentos matemáticos para esses modelos e os algoritmos de otimização para treiná-los em dados reais. Os algoritmos serão implementados em Python. As partes necessárias da programação Python serão ensinadas ao longo do caminho conforme forem necessárias. Os modelos de Aprendizado de Máquina serão usados para treinar modelos para negociar ações com base em dados fundamentais e técnicos.

Os modelos serão implementados em Python, usando várias bibliotecas de Machine Learning como Scikitlearn e testadas novamente usando o serviço da web Quantopian. No final do curso, os alunos desenvolverão e implementarão seus próprios modelos de negociação e analisarão o desempenho de seus modelos. Instructor: Niels O. Nygaard Unidades: 100 Programa eletivo Os estudantes podem aplicar uma das FINM 32850 ou FINM 33160 ou FINM 33165 para o requisito de computação.

FINM 33170 Estatísticas Financeiras: Série Temporal, Previsão, Reversão Média e Dados de Alta Frequência Este curso é uma introdução à análise econométrica de dados financeiros de alta frequência. É aí que os modelos estocásticos de finanças quantitativas atendem à realidade de como o processo realmente evolui. O curso é focado na teoria estatística de como conectar os dois, mas também haverá alguma análise de dados. Com alguma base estatística adicional (que pode ser adquirida após o curso), os participantes poderão ler artigos na área. A teoria estatística é longitudinal e, portanto, complementa os métodos de calibração transversal (volatilidade implícita, etc.

O curso também discute agregação de volatilidade e microestrutura de mercado. Instructor: Per A. Mykland Unidades: 100 Programa eletivo Pré-requisito: FINM 34500. FINM 35500 Títulos Corporativos e de Crédito Este curso analisa títulos corporativos e sensíveis ao crédito, incluindo private equity e dívida corporativa.

Os alunos usarão demonstrações financeiras para estimar o risco, prever fluxos de caixa e valorizar opções reais. A turma considera as implicações para estratégias de negociação orientadas a eventos e gerenciamento de portfólio. Além disso, abrange questões-chave em finanças corporativas relevantes para a análise quantitativa de títulos corporativos e mercados de crédito.

Instructor: Mark Hendricks Units: 100 Programa eletivo. FINM 36000 Project Lab Instrutor: Roger Lee Unidades: 50 Programa eletivo Pré-requisito: Consentimento do instrutor. FINM 36001 Project Lab 2 Instrutor: Roger Lee Unidades: 0 Programa eletivo Pré-requisito: FINM 36000 e consentimento do instrutor. FINM 38000 Prática de Matemática Financeira Treinamento Prático Curricular (CPT) pode ser usado Unidades: 25 Programa eletivo. Trimestre de verão. FINM 32950 Introdução ao HPC em Finanças Este minicurso introduz programação paralela e conceitos relacionados usando algumas tecnologias populares (por exemplo, a família de modelos paralelos da Intel, OpenMP, CUDA etc.

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