финансовые методы управления инвестициями
финансовые методы управления инвестициями
Количественные методы в управлении инвестициями
Обзор:
Этот курс будет обследовать поля количественных инвестиционных стратегий с "покупать сторону" точки зрения, глазами портфельных менеджеров, аналитиков и инвесторов. Финансовое моделирование часто включает в себя избегая сложности в пользу простоты и практического компромисса. "Купить сторона" на рынке преобладают менее высококвалифицированных строгой математики или чудесных открытий, и больше сочетание аналитических и финансовых понимания, расчет, разумное управление рисками, и общее чувство смирения в поисках "край" в инвестиции и производительность по разумной риск / вознаграждение уровнях.
Целью данного курса является дать студентам прямого воздействия этих проблем "Купить стороне" количественные аналитики на Уолл-стрит. В этом практически ориентированный курс, мы объединяем все необходимые материалы разбросаны в области финансов, информатики и статистики в проект на основе учебной программы, которые дают студентам практический опыт решения реальных проблем в управлении портфелем.
Студенты будут работать с рынком и исторических данных для разработки и тестирования торговых стратегий и управления рисками с глазу на практических соображениях финансового моделирования данных, а также реальные соображения и ограничения.
В этом, конечно, мы будем носить шапку купить на стороне квант (например, кто-то нанятый взаимный фонд или хедж-фонд, и т.д. ...), чья обязанность состоит в разработке двух выгодно количественных инвестиционных стратегий на протяжении 3 месяцев (длина курса). Программирование проектов, необходимых для завершения этого курса.
Рассматриваются следующие темы:
Добыча данных
Обсуждение темы в соответствующих агрегирование данных, анализ данных и интеллектуального анализа данных в поисках инвестиций "край". Акцент на выявление и смягчение скрытые предубеждения (например, выбор смещения) при анализе данных. Мы будем собирать и анализировать справедливое количество исторических данных.
Статистическая проверка
Мы будем использовать различные инструменты, включая резервные тесты, in-sample/out-sample сравнения и анализа Монте-Карло, для изучения устойчивости стратегии и чувствительность к данному выбору параметров.
Бенчмаркинг, атрибуции и анализа производительности
Обсуждение соответствующей темы в стиль и производительность анализа и общей оценки производительности стратегию в отношении целей и контрольных показателей. Мы также обсудим целесообразность различных вознаграждение / риск меры (например, Шарпа и других статистических данных), поскольку они относятся к конкретным стратегиям и целям.
Модель трансакционных издержек
Мы будем развивать практическое трансакционных издержек моделей, основанных на оценке выбранных рынках. Мы также обсудим, как включить различные практические ограничения в надлежащее модели.
Строительство портфеля и оптимизация
Учитывая воспринимается края и торговый подход, мы будем изучать соответствующие механизмы для строительства и управления портфелем с течением времени.
Анализ плечо
С плеча (явного или неявного), являющийся общим источником фактических (или скрытая) риск, мы сосредоточимся на анализе скрытых рычагов из-за возможных нелинейностей в портфеле отношений. Это особенно актуально для любого хедж-фонда типов стратегии или стратегии использования фьючерсов или других "нестандартных" инструментов.
Управление рисками
Мы будем обследования VAR на основе и других подходов к управлению рисками. Как и в целом, конечно, акцент будет сделан с "покупать" на стороне точки зрения, т.е. мы не будем иметь дело с рисками с точки зрения мошенничества, бизнес-риски, и т.д. .. а мы будем рассматривать как инвестиционные менеджеры по управлению рисками портфеля на ежедневной основе.
Классификация акцент будет сделан на полноту и строгость подхода студента. В длину конечно, несколько ораторов промышленности будет предложено высказаться по различным вопросам, в количественном управления портфелем.
Преподаватель:
Доктор Алекс Greyserman В настоящее время основным в частных хедж-фондов инвестиционного партнерства. За последние 5 лет он был директором по инвестициям 500 млн. + хедж-фонд, отвечающий за исследования, разработку и осуществление всех торговых стратегий. Доктор Greyserman имеет степень магистра электротехники в Колумбийском университете и степень доктора наук В статистике из Rutgers University.
Программирование:
Достаточные навыки программирования для выполнения больших объемов данных анализа не требуется. Возможные языков программирования, включая C / C + + / Perl / Matlab, и другие. При наличии достаточных знаний, это может быть возможным провести анализ в Excel.
Чтение Материалы по теме:
Samplings из следующих книг будет предоставлена за ценные материалы для чтения:
Швагер Дж. Market Wizards (1990)
Швагер, J. New Market Wizards (1994)
Швагер Дж. фондового рынка Мастера (2000)
О'Шонесси, Джеймс П., что работает на Уолл-стрит, (McGraw Hill, 1996)
Бернштейн, Питер Л. Против богов: Укрощение риска, (Wiley, 1996)
Бернштейн, Питер Л. Capital Ideas (Free Press Мягкая обложка, 1993)
Fabozzi, Фрэнк Investment Management (Prentice Hall, 1995)
Хауген, Роберт А. Неэффективное фондовому рынку (Prentice Hall, 1998)
Хауген, Robert A. зверя на Уолл-стрит (Prentice Hall, 1999)
Шарп, Уильям Ф., Гордон Дж. Александер, инвестиции (Prentice Hall, 1999)
Таггарт, Robert A., количественный анализ Investment Management (Prentice Hall, 1996)
Количественные методы в управлении инвестициями
Обзор:
Этот курс будет обследовать поля количественных инвестиционных стратегий с "покупать сторону" точки зрения, глазами портфельных менеджеров, аналитиков и инвесторов. Финансовое моделирование часто включает в себя избегая сложности в пользу простоты и практического компромисса. "Купить сторона" на рынке преобладают менее высококвалифицированных строгой математики или чудесных открытий, и больше сочетание аналитических и финансовых понимания, расчет, разумное управление рисками, и общее чувство смирения в поисках "край" в инвестиции и производительность по разумной риск / вознаграждение уровнях.
Целью данного курса является дать студентам прямого воздействия этих проблем "Купить стороне" количественные аналитики на Уолл-стрит. В этом практически ориентированный курс, мы объединяем все необходимые материалы разбросаны в области финансов, информатики и статистики в проект на основе учебной программы, которые дают студентам практический опыт решения реальных проблем в управлении портфелем.
Студенты будут работать с рынком и исторических данных для разработки и тестирования торговых стратегий и управления рисками с глазу на практических соображениях финансового моделирования данных, а также реальные соображения и ограничения.
В этом, конечно, мы будем носить шапку купить на стороне квант (например, кто-то нанятый взаимный фонд или хедж-фонд, и т.д. ...), чья обязанность состоит в разработке двух выгодно количественных инвестиционных стратегий на протяжении 3 месяцев (длина курса). Программирование проектов, необходимых для завершения этого курса.
Рассматриваются следующие темы:
Добыча данных
Обсуждение темы в соответствующих агрегирование данных, анализ данных и интеллектуального анализа данных в поисках инвестиций "край". Акцент на выявление и смягчение скрытые предубеждения (например, выбор смещения) при анализе данных. Мы будем собирать и анализировать справедливое количество исторических данных.
Статистическая проверка
Мы будем использовать различные инструменты, включая резервные тесты, in-sample/out-sample сравнения и анализа Монте-Карло, для изучения устойчивости стратегии и чувствительность к данному выбору параметров.
Бенчмаркинг, атрибуции и анализа производительности
Обсуждение соответствующей темы в стиль и производительность анализа и общей оценки производительности стратегию в отношении целей и контрольных показателей. Мы также обсудим целесообразность различных вознаграждение / риск меры (например, Шарпа и других статистических данных), поскольку они относятся к конкретным стратегиям и целям.
Модель трансакционных издержек
Мы будем развивать практическое трансакционных издержек моделей, основанных на оценке выбранных рынках. Мы также обсудим, как включить различные практические ограничения в надлежащее модели.
Строительство портфеля и оптимизация
Учитывая воспринимается края и торговый подход, мы будем изучать соответствующие механизмы для строительства и управления портфелем с течением времени.
Анализ плечо
С плеча (явного или неявного), являющийся общим источником фактических (или скрытая) риск, мы сосредоточимся на анализе скрытых рычагов из-за возможных нелинейностей в портфеле отношений. Это особенно актуально для любого хедж-фонда типов стратегии или стратегии использования фьючерсов или других "нестандартных" инструментов.
Управление рисками
Мы будем обследования VAR на основе и других подходов к управлению рисками. Как и в целом, конечно, акцент будет сделан с "покупать" на стороне точки зрения, т.е. мы не будем иметь дело с рисками с точки зрения мошенничества, бизнес-риски, и т.д. .. а мы будем рассматривать как инвестиционные менеджеры по управлению рисками портфеля на ежедневной основе.
Классификация акцент будет сделан на полноту и строгость подхода студента. В длину конечно, несколько ораторов промышленности будет предложено высказаться по различным вопросам, в количественном управления портфелем.
Преподаватель:
Доктор Алекс Greyserman В настоящее время основным в частных хедж-фондов инвестиционного партнерства. За последние 5 лет он был директором по инвестициям 500 млн. + хедж-фонд, отвечающий за исследования, разработку и осуществление всех торговых стратегий. Доктор Greyserman имеет степень магистра электротехники в Колумбийском университете и степень доктора наук В статистике из Rutgers University.
Программирование:
Достаточные навыки программирования для выполнения больших объемов данных анализа не требуется. Возможные языков программирования, включая C / C + + / Perl / Matlab, и другие. При наличии достаточных знаний, это может быть возможным провести анализ в Excel.
Чтение Материалы по теме:
Samplings из следующих книг будет предоставлена за ценные материалы для чтения:
Швагер Дж. Market Wizards (1990)
Швагер, J. New Market Wizards (1994)
Швагер Дж. фондового рынка Мастера (2000)
О'Шонесси, Джеймс П., что работает на Уолл-стрит, (McGraw Hill, 1996)
Бернштейн, Питер Л. Против богов: Укрощение риска, (Wiley, 1996)
Бернштейн, Питер Л. Capital Ideas (Free Press Мягкая обложка, 1993)
Fabozzi, Фрэнк Investment Management (Prentice Hall, 1995)
Хауген, Роберт А. Неэффективное фондовому рынку (Prentice Hall, 1998)
Хауген, Robert A. зверя на Уолл-стрит (Prentice Hall, 1999)
Шарп, Уильям Ф., Гордон Дж. Александер, инвестиции (Prentice Hall, 1999)
Таггарт, Robert A., количественный анализ Investment Management (Prentice Hall, 1996)