Área de Concentração: 45132
Concentration area: 45132
Criação: 22/12/2022
Creation: 22/12/2022
Ativação: 22/12/2022
Activation: 22/12/2022
Nr. de Créditos: 8
Credits: 8
Carga Horária:
Workload:
Teórica (por semana) |
Theory (weekly) |
Prática (por semana) |
Practice (weekly) |
Estudos (por semana) |
Study (weekly) |
Duração | Duration | Total | Total |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | 2 | 4 | 12 semanas | 12 weeks | 120 horas | 120 hours |
Docente Responsável:
Professor:
Christian Dieter Jakel
Objetivos:
O objetivo do Curso é apresentar diversas técnicas de aprendizado de máquina com aplicações em finanças. Abordaremos os conceitos teóricos fundamentais de tais técnicas com aplicações práticas computacionais. A proposta é que os alunos consigam compreender e utilizar as diferentes técnicas estudadas.
Objectives:
The objective of the lecture is to present several machine learning techniques with applications in finance. We will address the fundamental theoretical concepts of such techniques with practical computational applications. The proposal is for students to be able to understand and use the different techniques studied.
Justificativa:
O Machine Learning desempenhará um papel significativo nas finanças matemáticas nos próximos anos. Este curso tenta fornecer um tratamento de última geração sobre o assunto.
Rationale:
Machine Learning will play a significant role in mathematical finance in the coming years. This course tries to provide a state-of-the-art treatment of the subject.
Conteúdo:
1. Introdução 2. Aprendizagem Supervisionada 3. Aprendizado Supervisionado em Precificação de Ativos 4. ML em Precificação de Ativos Transversais 5. ML como Modelo de Formação de Crenças do Investidor 6. Uma Agenda de Pesquisa
Content:
1. Introduction 2. Supervised Learning 3. Supervised Learning in Asset Pricing 4. ML in Cross-Sectional Asset Pricing 5. ML as Model of Investor Belief Formation 6. A Research Agenda
Forma de Avaliação:
A avaliação será realizada através de seminários, projetos e provas. A nota final será calculada pela média aritmética M das médias obtidas pelo aluno em cada instrumento de avaliação. Nas duas primeiras semanas de aula o docente fixará as datas e o número de provas, projetos e seminários, assim como o critério de atribuição do conceito final.
Type of Assessment:
The evaluation will be carried out through seminars, projects and tests. The final grade will be calculated by the arithmetic mean M of the means obtained by the student in each assessment instrument. In the first two weeks of class, the teacher will set the dates and number of tests, projects and seminars, as well as the criteria for attributing the final letter grade.
Bibliografia:
1. NAGEL, Stefan, Machine Learning in Asset Pricing; Princeton University Press, 2021. 2. DIXON, Mattew F.; HALPERIN, Igor; BILOKON, Paul. Machine Learning in Finance – From Theory to Practice. Switzerland: Springer, 2020. 3. PRADO, Marcos L. Advances in Financial Machine Learning. Hoboken, NJ, US: John Wiley & Sons, 2018.
Bibliography:
1. NAGEL, Stefan, Machine Learning in Asset Pricing; Princeton University Press, 2021. 2. DIXON, Mattew F.; HALPERIN, Igor; BILOKON, Paul. Machine Learning in Finance – From Theory to Practice. Switzerland: Springer, 2020. 3. PRADO, Marcos L. Advances in Financial Machine Learning. Hoboken, NJ, US: John Wiley & Sons, 2018.
Tipo de oferecimento da disciplina:
Presencial
Class type:
Presencial