정량적 거래 전략 제국 대학

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2015 년 5 월 12 일 Michael Halls-Moore 작성

이전 기사에서 나는 당신이 퀀텀으로 일자리를 얻을 수 있도록하기 위해 취할 최고의 학위 과정을 개설했습니다. 나는 또한 최고의 영국 대학을 논의하기 위해 그 자체가 하나의 기사라고 언급했다. 이것은 그 기사입니다!

우연히도 2014/15 QS 세계 대학 순위가 발표되었으며 영국 최고의 대학 중 일부는 톱 10에 포함 시켰습니다. 순위는 논쟁의 여지가 있지만 좋고 나쁨은 마커로 사용됩니다. 이력서를 읽을 지 여부를 결정할 때 퀀트 리크루터 및 금융 회사의 인사 부서가 많습니다.

또한 "best"라는 단어는 그 뒤에 잠재적 인 모호함을 많이 가지고 있습니다. 제가 "최고"라고 말할 때, 저는 주로 당신이 양적 금융 분야에서 일할 가능성이 가장 높다는 것을 의미합니다. 이것은 본질적으로 실제 콘텐츠와 교육의 품질, 전문 네트워크 및 신입 사원 및 HR 전문가의 마음 속에 사는 "브랜드 이름"이 혼합 된 것입니다.

솔직하게 말해서, 다음 대학 중 하나는 당신이 퀀텀으로서의 역할을 확보하도록 돕는 강력한 경쟁자가 될 것입니다. 매우 강력한 경쟁자가 될 많은 다른 대학교도 있습니다. 그래서, 더 이상 고집하지 않고, 여기에 양적인 직업을 얻으려는 영국 5 대 대학에 대한 나의 선택이 있습니다.

1) 캠브리지 대학.

의심의 여지가없이 케임브리지는 수학과 과학 분야에서 영국에서 가장 우수한 대학으로 여겨지고 있습니다. 그것은 순수하고 응용 수학, 이론 물리학, 컴퓨터 과학 및 전기 공학에 매우 강력한 프로그램이 있습니다.

이삭 뉴턴, 어니스트 러더퍼드, 폴 디락, 앨런 튜링, 스티븐 호킹 등 역사상 가장 유명한 수학자들과 과학자들이 일하면서 세계적으로 유명한 유산을 보유하고 있습니다.

유명한 "파트 III"석사 과정, "석사 과정 고급반"을 포함한 4 년 전체 과정을 고려할 때 "세계에서 가장 어려운 수학 과정"으로 유명합니다.

따라서 케임브리지는 퀀트 파이낸스 계층에서 특히 강력한 입지를 갖추고 있습니다. 많은 동문들이 유럽의 일부 헤지 펀드에서 일하거나 일부 주요 투자 은행에서 고임금 일자리를 확보하게됩니다.

캠브리지 졸업생은 강력한 학업 자격 외에도 세계 최고의 전문 네트워크 중 하나에 액세스 할 수 있습니다. 많은 캠브리지 졸업생들은 다양한 분야에서 매우 영향력있는 자리를 차지했습니다. 경력의 시작과 같은 "부스트"는 인생을 바꿀 수 있습니다.

아마도 캠브리지의 매력과 가능한 단점은 그것이 전통에 젖어 있다는 것입니다. 당신의 사회적 배경에 따라 당신은 문화를 매우 익숙하고 포괄적 인 것으로 생각할 수 있습니다. 그렇지 않으면 당신은 그것을 모호하고 매우 익숙하지 않을 수 있습니다. 이것은 개인적으로 고려해야하는 것입니다.

당신이 야심 차고 "자연스럽고 재능이있는"학생이라면, 최고의 학력을 가진 학생이라면 캠브리지에 집중할 것을 진지하게 고려해야하며, 그것은 분명히 당신의 학업 경력에 해를 끼치 지 않을 것입니다.

Tripos의 어려움.

좀 더 개인적인 메모에서, 특히 수학 tripos의 난이도에 대해주의 할 것입니다.

나는 수학을 공부하기 위해 케임브리지에 갔던 객관적인 척도에 의해 상당히 재능이 있다고 여겨지는 많은 사람들을 알고 있습니다. 그들은 과정이 매우 까다로워서 신속하게 학부 과정을 컴퓨터 과학, 자연 과학 또는 공학으로 바 꾸었습니다.

이것은 학업 발달의 결정적인 순간에 상당한 신뢰를 잃을 수 있습니다.

"브랜드 이름"때문에 캠브리지 tripos를 시도하고 시도하는 것보다이 목록에있는 대체 대학의보다 추상적 인 과정에서 강한 성적을 얻는 것이 더 적절하다고 주장 할 수 있습니다.

자신의 능력을 극도로 알고 있어야하며, 적용하기 전에 "케임브리지 자료"인지 여부를 결정하고 난이도 수준에서 좌절해야합니다.

2) Imperial College London.

Imperial은 최근 매사추세츠 공과 대학교 (MIT)의 1 위 캠브리지와 함께 세계 2 위의 대학으로 선정되었습니다. Imperial은 아마 이론 물리학 및 공학 분야에서 매우 강력한 유산으로 잘 알려져 있습니다. 런던 최고의 양적 금융 후보자 중 많은 사람들이 제국 동창입니다. Imperial은 영국의 "MIT"라고 주장 할 수 있으며, 종종 MIT라고 언급 할 수 있습니다.

매우 강력한 엔지니어링 센터 일뿐만 아니라, 학문적 명성과 런던 중심부와의 근접성을 이유로 양적 헤지 펀드와 사모 주식 회사 모두에서 최고 수준의 펀드로 확장되는 방대한 전문 네트워크를 보유하고 있습니다. 특히 Brevan Howard (유럽 최대 헤지 펀드)의 Alan Howard는 동문이며 때때로 회사의 신규 회원을 모집하기 위해 다시 방문합니다.

과목의 관점에서, 제국은 이론 물리학에 대한 코스로 특히 잘 존경 받는다. 이 코스는보다 실험적인 물리학 코스와 비교할 때 수학적 성격이 강하며 수학적 성숙도는 정량 자금 및 투자 은행에 의해 매우 중요합니다.

양적 금융.

양적 금융 분야의 유명한 저명 작가 중에는 제국의 수학 학자 인 Damiano Brigo를 비롯한 Imperial의 학자들이 있습니다. "MFE"과정, Masters in Risk Management & amp; 금융 공학은 또한 매우 잘 평가 받고 끊임없이 변하는 산업에 매우 적합한 강의 계획안을 가지고 있습니다.

특히 양적 금융에서 제공되는 PhD 프로그램이 주목됩니다. 비즈니스 스쿨 내의 재무부는 금융 시장 행동 연구에 적극적입니다. 또한이 부서는 자금과 은행과 긴밀한 관계를 맺고 있습니다. 이러한 프로젝트는 학부 및 대학원 수준의 졸업 후 자연스럽게 취업 할 수 있습니다.

나는 항공 공학 박사 학위를 받기 위해 2005-2009 년 제국에 참석했다. 교수 및 연구의 질적 인면은 매우 뛰어나며, 열의가 되려는 포부를 가지고있는 누구에게나 대학을 추천 할 것입니다.

3) University College London.

Nick의 University College London의 의례.

UCL은 지난 5 년 동안 최첨단 연구의 중심지로서 매우 강력한 명성을 얻었습니다. 사실, 10 년 전이 목록에 UCL을 포함시키지 않았을 것입니다. 그러나 최근 학계의 강점과 최근에받은 기금을 고려해 볼 때 주저함이 없습니다. 특히 QS World University Rankings에서 Oxford와 함께 5 위를 차지했습니다.

UCL은 특히 컴퓨터 과학과 통계 기계 학습 그룹으로 잘 알려져 있습니다. 실제로, 인지 신경 과학, 통계 기계 학습 및 베이지안 통계학에서 연구를 수행하는 전산 통계 및 기계 학습 센터 (CSML)로 알려진 전체 학제 간 그룹이 있습니다.

특히 DeepMind로 알려진 회사는 최근 Google에서 4 억 파운드를 인수했습니다. DeepMind는 이미지 분류, 음성 인식 및 양적 거래와 같은 다양한 분야에서 현재 사용되고있는 신경 네트워크 방법론의 한 형태 인 "심층 학습"분야의 개척자입니다. DeepMind는 Gatsby Computational Neuroscience Unit의 전직 동문이었던 두 명의 UCL 연구원에 의해 부분적으로 설립되었습니다.

기계 학습에 관심이 있다면 (그리고 당신은 예비 퀀텀이어야합니다!) 그러면 UCL은 학부 또는 대학원 수준에서 공부할 잠재적 인 대학 목록에 반드시 있어야합니다.

강력한 기계 학습 커뮤니티 외에도 UCL에는 수학 과정에서 유명한 동창들이 있습니다. Roger Penrose는 The Emperor 's New Mind, 현실에 이르는 길, Cycles of Time을 저술 한 저명한 수학자로 UCL 학부에서 수학을 전공했습니다.

Imperial과 마찬가지로 UCL은 런던의 중심부에 위치하고 있으며 양적 고용주와의 전문 네트워크 형성에 앞장서고 있습니다.

4) Oxford University.

옥스포드는 1096 년에 "설립"된 영국에서 가장 오래된 대학교입니다. 캠브리지와 함께 세계적으로 유명한 기관으로 옥스 브릿지 (Oxbridge)라고 알려진 두 개의 "엘리트"대학교 중 한 곳으로 간주됩니다. . 미국의 많은 학생들은 특히 미국의 매우 유명한 "Ivy League"대학에서 Oxford에서 공부할 수있는 여정을합니다.

옥스포드는 구어체로 케임브리지만큼 수학과 물리학 분야에서 강하지 만 구별되지 않습니다. 수학, 물리학 및 컴퓨터 과학 분야의 옥스퍼드 과정은 여전히 ​​객관적 조치로 예외적 인 것으로 간주되며 세계 수준으로 간주됩니다.

옥스포드는 양적 금융에 대한 역사적인 연관성이 높습니다. 2 명의 잘 알려진 파생 상품 가격 책정자 인 Paul Wilmott과 Mark Joshi는 옥스포드의 졸업생이었으며 수학을 공부했습니다.

옥스포드는 또한 수학 및 전산 금융 분야의 석사 학위로 잘 알려져 있으며, MFE 과정 중 가장 우수한 자격으로 명성이 매우 높습니다.

캠브리지와 마찬가지로 옥스포드는 매우 전통적인 장소입니다. 이와 관련하여 케임브리지에 적용되는 것과 동일한 조언이 Oxford에도 적용됩니다.

특히, 영국 대학 입학제 (UCAS)에서는 캠브리지와 옥스포드에 모두 지원할 수 없습니다. 신청할 엘리트 대학교를 선택해야합니다!

5) Warwick University.

Warwick University 수학과 Nicholas Smale의 호의.

Warwick은 1960 년대 창립 이래 힘을 얻고 힘을 얻었습니다. 특히 그것은 최근에 "50 세 이하 대학"의 톱 10에 포함되었습니다. 특히 캠브리지, 옥스포드 및 임페리얼과 동등한 수준의 세계적인 강국으로 평가받는 강력한 수학과로 잘 알려져 있습니다.

사실, 당신이 수학을 학부 과정으로 선택하고자한다면 (퀀트가되고 싶다면해야만합니다), 워릭은 케임브리지와 임페리얼에 비해 매우 경쟁력이 있습니다.

왜 워릭을 선택해야합니까?

Warwick에서 수학 학위의 핵심 강점은 요구 사항에 맞게 맞춤화 할 수있는 능력입니다. 이 대학은 CATS (Credit Accumulation Transfer Scheme)에 따라 운영되기 때문에 여러 과목의 모듈을 직접 통합하여 학위 프로그램에 통합 할 수 있습니다.

유망한 퀀트로서, 통계, 프로그래밍 및 확률 론적 미적분 모듈을 많이 사용하게 될 것입니다. 이것들은 워릭 (Warwick)에서 서로 매우 밀접하게 작용하는 수학, 통계 및 컴퓨터 과학 분야의 혼합에서 이끌어 낼 것입니다. 고맙게도, 학점 교환 시스템은 이것을 매우 쉽게 만듭니다.

캠브리지 비교.

Warwick의 4 년 석사 수학 학위 (MMath)와 캠브리지의 3 년 수학 tripos의 내용을 비교해 볼 가치가 있습니다.

케임브리지의 조건은 8 주 밖에 걸리지 않지만 워릭은 10 주 정도입니다. 수학의 경우 "독서 주간"이 없으므로 일주일에 20-25 주간의 수업이 가능하며 5-10 주간의 시험과 수업료가 중복됩니다.

그러나, 나는 Cambridge가 3 년 내에 도달 한 내용의 수준이 Warwick에서 3 1/2 년 또는 4 년 후에 연구 된 내용과 대략 동일하다고 말하고 싶습니다. 캠브리지와 워릭이 서로 다른 주제를 전문적으로 다루기 때문에 같은 비교는 아닙니다. 이것은 학계가 현재 연구하고있는 과목에 대한 상위 레벨 과목을 가르치는 경향이 있기 때문에 자연스럽지 않습니다.

따라서 캠브리지에서는 유명한 MAST ( "III 부")의 일부가 응용 수학 및 이론 물리학과에서 제외되어 이론 물리학에 맞춘 많은 상위 레벨 코스를 보게 될 것입니다.

워릭 (Warwick)은 다른 한편으로는 금융 수학 분야의 석사 학위를 가지고 있으며 (실제로 다른 많은 대학들보다 훨씬 앞선 프로그램을 보유하고 있습니다), MMath의 4 년차 후보자는 많은 과정을 공유 할 수 있기 때문에 주목받는 퀀트에 이점.

Warwick은 또한 확률 적 편미분 방정식 (정량 분석가에게 절대적으로 필요한 주제)의 우수성 센터로 잘 알려져 있습니다. 아주 최근에 Martin Hairer는 Warwick에서 Stochastic PDE에 관한 그의 작업으로 Fields Medal (수학의 "노벨상")을 수상했습니다.

저는 2001-2005 년 Warwick에서 MMath 학부 수학 교육 학위를 취득했습니다. 나는이학과의 학자들의 탁월한 교육과 열정을 발견했습니다. 내 시간은 실제로 내 인생에서 가장 즐거운 경험 중 하나였습니다. 나는 그것을 공부할 곳으로 추천 할 때 전혀 망설임이 없습니다. 특히 퀀트가되기 위해서입니다.

요약하면, 다른 모든 것들이 동등한 것으로 간주되는 양적 금융 분야에서 경력을 쌓는 가장 좋은 방법은 캠브리지, 임페리얼 또는 워릭 (수학을 고려하는 경우에만 후자)을 시험 사용하는 것입니다.

캠브리지 수학 tripos는 매우 까다로운 과정이며, 당신이 정직하게 상급 (2 : 1) 또는 일등급을받을 가능성이 있다고 믿는 경우에만 참석해야합니다. 그렇지 않으면 임페리얼 또는 워릭 (Warwick)으로 향하는 것이 좋습니다.

UCL은 100 % 확실한 퀀트가 아니며 데이터 과학 분야의 경력이나 기계 학습 분야의 연구자로서 관심이있는 사용자에게 적합합니다. 또한 런던에 위치하고 있으며 개인적인 이유로 매력적일 수 있습니다.

옥스포드는 또한 매우 강력한 수학적 유산을 가지고 있기 때문에 파생 상품을 구체적으로 나타내려면 케임브리지와 비교했을 때 옥스포드에 진지하게 고려해야합니다. 또한 옥스포드는 캠브리지보다 훨씬 크기 때문에 옥스퍼드를 도시로 선호 할 수 있습니다. 이것은 물론 개인적인 결정입니다!

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금융을위한 파이썬, 제 2 부 : 양적 거래 전략 소개.

금융을위한 파이썬, 제 2 부 : 양적 거래 전략 소개.

언어 : Python 3.5 라이브러리 : pandas, numpy 및 matplotlib iPython 노트북 : GitHub에서 사용할 수 있습니다.

파이썬 파이썬 (Part 1)에서는 파이썬과 팬더를 사용하는 데 중점을 두었습니다.

무료 온라인 소스 (야후)에서 재정적 인 시계열을 검색하고, 누락 된 관측을 채우고 정렬하여 데이터 형식을 지정하고, 이동 평균과 같은 간단한 지표를 계산하고 최종 시계열을 시각화합니다.

다시 말하면, 세 개의 & nbsp; cleaned & # 8221; 가격 timeseries의 형식은 다음과 같습니다.

우리는 또한 다음과 같이 이들 3 가지 시간의 롤링 이동 평균을 계산했습니다. $ M $ 일 이동 평균을 계산할 때 첫 번째 이동 평균 데이터 포인트에 $ M $ 가격이 필요하기 때문에 첫 번째 $ M-1 $은 유효하지 않습니다.

이러한 결과를 바탕으로 우리의 궁극적 인 목표는 간단하면서도 현실적인 거래 전략을 수립하는 것입니다. 그러나 먼저 양적 거래 전략과 관련된 기본 개념은 물론 그 과정에서 사용되는 도구와 기법을 살펴볼 필요가 있습니다.

거래 전략에 대한 일반적인 고려 사항.

거래 전략을 개발할 때 여러 가지 방법이 있습니다. 한 가지 접근법은 가격 시계열을 직접 사용하고 금전적 가치에 해당하는 숫자로 작업하는 것입니다. 예를 들어 연구원은 이전 기사에서 사용한 시계열과 같이 주어진 주식의 가격을 나타내는 시계열로 작업 할 수 있습니다. 마찬가지로, 고정 수입 수단으로 작업하는 경우. 채권의 경우, 채권의 가격을 주어진 참고 값의 백분율 (이 경우 채권의 액면가)로 나타내는 시계열을 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 시계열로 작업하는 것은 사람들이 가격면에서 생각하는 데 익숙해 짐에 따라보다 직관적 일 수 있습니다. 그러나 가격 시계열에는 몇 가지 단점이 있습니다. 가격은 일반적으로 양의 값을 가지기 때문에 음수가 필요하거나 생성되는 방식과 접근 방식을 사용하기가 더 어려워집니다. 또한, 가격 시계열은 일반적으로 비 정적 (non-stationary)이며, 즉 그들의 통계적 특성은 시간이 지남에 따라 덜 안정적이다.

다른 대안은 실제 값이 아니라 자산의 금전적 가치의 변화에 ​​해당하는 시계열을 사용하는 것입니다. 이 시계열은 음의 값을 가질 수 있고 또한 가질 수 있으며, 또한 그들의 통계적 특성은 대개 가격 시계열보다 안정적입니다. 가장 많이 사용되는 양식은 다음과 같이 정의 된 상대 수익입니다.

로그 - 리턴은로 정의됩니다.

여기서 $ p \ left (t \ right) $는 시간 $ t $에있는 자산의 가격입니다. 예를 들어, $ p \ left (t \ right) = 101 $ 및 $ p \ left (t-1 \ right) = 100 $이면 $ r_> \ left (t \ right) = \ frac = 1 \ % $ .

로그 반품이 업계에서 사용되는 데에는 몇 가지 이유가 있으며, 그 중 일부는 자산 반품 행위에 대한 장기간의 가정과 관련되어 있으며 범위를 벗어납니다. 그러나 우리가 지적해야 할 것은 아주 흥미로운 두 가지 속성입니다. 로그 - 리턴은 부가 적이며, 이는 우리 시계열의 처리를 용이하게하며, 상대적 수익은 그렇지 않습니다. 다음 식에서 로그 - 리턴의 가산 성을 볼 수 있습니다.

이것은 단순히 $ t_0 $에서 $ t_2 $ 로의 로그 리턴입니다. 두 번째로, 로그 - 리턴은 $ 1 $에 충분히 근접한 $ \ frac $의 값에 대한 상대 수익률과 거의 같습니다. $ 1 $ 주변의 $ \ log \ left (\ frac \ right) $의 1 차 테일러 확장을 취하면 얻을 수 있습니다.

이 두 가지 모두 판다를 사용하여 사소한 것으로 계산됩니다.

로그 - 리턴은 부가 적이므로, 로 정의 된 누적 로그 - 리턴의 시계열을 작성할 수 있습니다.

c \ left (t \ right) = \ sum_ ^ t r \ left (t \ right)

3 개의 시계열에 대한 누적 log-returns 및 2000/01/01의 총 상대 수익률은 아래에서 확인할 수 있습니다. 로그 - 리턴은 조작하기 쉽지만 투자자는 상대 수익률을 사용하는 것에 익숙합니다. 예를 들어 $ 1 $의 로그 수익은 투자자가 자신의 포트폴리오 가치를 두 배로 늘린 것을 의미하지 않습니다. $ 1 = 100 \ % $의 상대 수익이 발생합니다! 누적 로그 - 리턴 $ c \ left (t \ right) $와 총 상대 리턴 $ c_> \ left (t \ right) = \ frac $ 사이의 변환은 간단합니다.

이것이 올바른지 궁금해하는 사람들에게 그렇습니다. 누군가 2000 년 1 월에 $ \ $ 1000 $ 상당의 AAPL 주식을 매입했다면 그녀의 포트폴리오는 이제 $ 30,000 $ 이상의 가치가 있습니다. 우리가 타임 머신을 가지고 있다면 & # 8230;

양적 거래 전략이란 무엇입니까?

우리의 목표는 완구 무역 전략을 개발하는 것이지만, 양적 무역 전략이라는 용어는 무엇을 의미합니까? 사실? 이 절에서는 우리의 장기 목표를 이끌어 낼 수있는 정의를 내릴 것입니다.

우리가 처분 할 때 우리가 투자하고자하는 금액 인 $ N $을 가지고 있다고 가정하십시오. 우리는 임의의 금액을 자유롭게 사고 팔 수있는 $ K $ 자산 집합을 처분 할 수 있습니다. 우리의 목표는 $ w_i \ left (t \ right), i = 1, \ ldots, K $와 같은 가중치를 유도하는 것입니다.

$ w_i \ left (t \ right) \ in \ mathbb \ \ text \ \ sum_ ^ K w_i \ left (t \ right) \ leq 1 $$

그래서 $ w_i \ left (t \ right) N $와 같은 금액이 $ t $의 자산 $ i $에 투자된다.

불평등 조건은 $ \ sum_ ^ K w_i \ left (t \ right) \ leq 1 $을 의미합니다. 우리가 투자 할 수있는 최대 금액은 우리가 보유한 달러의 양, 즉 $ N $입니다.

예를 들어 $ 2 $ 악기와 $ N = \ $ $ 1000에 투자 할 수 있다고 가정합니다. 목표는 $ w_1 \ left (t \ right) $와 $ w_2 \ left (t \ right) $의 두 가중치를 유도하는 것입니다.

어떤 점에서 $ w_1 \ left (t \ right) = 0.4 $와 $ w_2 \ left (t \ right) = 0.6 $이면, $ w_1 \ left (t \ right) N = \ $ 400 $ 자산 $ 1 $ 및 $ w_2 \ left (t \ right) N = 자산 $ 2 $의 $ 600 $. 우리는 $ \ $ 1000 $ 만 가지고 있기 때문에 우리는 그만큼 투자 할 수 있습니다.

$$ w_1 \ left (t \ right) + w_2 \ left (t \ right) N \ leq N \ Rightarrow w_1 \ left (t \ right) + w_2 \ left (t \ right)

Georgios Efstathopoulos.

게오르기 오스는 금융 부문의 정량 분석가로서 7 년 이상의 경력을 보유하고 있으며 양적 거래, 시장 및 신용 위험 관리 및 행동 모델링에 대한 통계 및 기계 학습 모델을 광범위하게 연구 해 왔습니다. Georgios는 Imperial College London에서 응용 수학 및 통계학 박사 학위를 취득했으며 QuAnalytics Limited (창업자 겸 CEO)는 비즈니스를 성장시키기 위해 자체 데이터의 잠재력을 발굴하고자하는 개인 및 조직을 대상으로 정량 및 데이터 분석 솔루션에 중점을 둔 컨설팅 업체입니다. .

권장 사항.

Python for Finance, Part I : Yahoo Finance API, pandas 및 matplotlib.

우리의 튜토리얼의 첫 번째 부분에서는 파이썬을 사용하여 무료 온라인 데이터베이스에서 재무 데이터를 다운로드하고 다운로드 한 데이터를 조작 한 다음 몇 가지 기본 기술 지표를 작성한 후이를 기반으로 어떻게 파이썬을 기반으로 사용할 것인지 보여줍니다. 우리의 양적 전략.

금융을위한 파이썬, 제 3 부 : 이동 평균 거래 전략.

이 기사에서, 우리는 비 일정한 가중치 wi (t) wi (t)를 가질 더 복잡한 거래 전략을 설계하기 시작할 것이고, 따라서 우리 자산의 최근 가격 행태에 어떤 식 으로든 적응할 것입니다.

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Georgios를 공유해 주셔서 감사합니다. 최적의 가중치를 유도하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 활용하여 수익을 극대화하려면 1/3로 균등하게 나누는 대신이 전략을 개선해야합니까? : weights_vector = pd. DataFrame (1 / 3, index = r_t. index, columns = r_t. columns)

당신은 맞습니다. MC는이 전략의 가중치를 최적화 할 수있는 방법 중 하나입니다. 그러나이 최적화와 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. 우선, 우리는 무엇을 위해 최적화하고 있습니까? 총 수익, 포트폴리오 변동성, 인하? 두 번째로, 최적화는 우리가 최적화를 위해 사용하고있는 과거 간격에 가중치를 지나치게 맞추는 위험을 초래합니다. 이 문제는이 시리즈의 다음 기사에서 다룰 예정입니다.

언제 다음 게시물을 기대할 수 있습니까?

기사 주셔서 감사합니다. 위에서 1/3과 1/7로 나누는 몇 가지 예가 있습니다. 파이썬은 결과를 정수로 가정하므로 두 경우 모두 대답은 0입니다. 이 문제를 피하려면 1.0 / 3 및 1.0 / 7을 사용해야합니다.

고마워. 이 연재 기사에서는 파이썬 3이 사용된다고 가정합니다. 파이썬 3에서 1 / 3은 파이썬 2의 경우와 같은 정수 나누기 대신 1.3333을 생성합니다.

그러나 이것을 파이썬 2 사용자와 호환되도록하기 위해, 다음과 같은 경우에 부서가 적절히 처리되도록 특별한주의를 기울일 것입니다.

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Giuseppe Di Graziano (도이체 방크) : 최적의 정지 및 알고리즘 거래.

로드. . .

연사에 대해서.

Giuseppe는 도이체 방크 (Deutsche Bank AG) 런던의 상품 팀을위한 제품 개발의 상인이자 대표입니다. 현재 주세페 (Giuseppe)는 이국적인 귀금속 책을 관리하고 고객을위한 알고리즘 전략 및 상품 거래 데스크를위한 알고리즘 헤징 솔루션을 개발합니다. Imperial College의 객원 교수이자 King 's rsquo s College London의 재정 수학 부교수이기도합니다. 주세페 (Giuseppe)는 박사 학위를 소지하고 있습니다. 캠브리지 대학 (University of Cambridge)에서 석사 학위를 받았다. King & rsquo 's College London에서 재정 수학.

거래 정지는 종종 거래자가 자신의 지위를 관리하는 위험을 감수하기 위해 사용됩니다. 이 논의에서 우리는 위치의 P & L이 마르코프 변조 확산에 의해 모델링 될 때 일반 알고리즘 트레이딩 전략에 대한 최적의 거래 중지를 유도하는 방법을 보여줍니다. 최적의 정지 수준은 P & L의 예상 할인 된 유틸리티를 최대화함으로써 도출된다. 접근법은 위치 입력에 사용되는 신호와는 독립적입니다. 우리는 제한된 (무작위) 삶으로 거래 신호의 경우를 자세히 분석합니다. 시장 데이터에 맞게 모델을 보정하는 방법을 보여주고 일련의 수치 예제를 제시하여 접근법의 주요 특징을 설명합니다.

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직업에 대한 열망을 충족시키고 선택 과목을 통해 관심사와 일치하도록 학습을 조정하십시오. 다음 선택 과목에서 4 과목 (귀하가 응용 프로젝트를 수행하는 경우) 또는 3 과목 (귀하가 연구 프로젝트를 수행하는 경우)을 선택하게됩니다. 모든 학생들은 최소한 하나의 핵심 선택 과목을 이수해야합니다.

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이 선택 과목은 초기 핵심 모듈 인 Corporate Finance에 도입 된 아이디어를 개발합니다. 앞서 강조한 개념 도구를 사례 연구를 통해 실제 비즈니스 의사 결정에 연결하는 데 중점을 둘 것입니다.

적용된 거래 전략.

이 모듈은 업계 종사자의 관점에서 금융 거래 전략에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 모듈은 투자 / 재정 거래 기회 및 위험 관리에 중점을 둔 자산 클래스 및 헤지 펀드 스타일 전반에 걸친 광범위한 전략을 다룹니다. 이 모듈은 또한 다른 시장 체제에 걸쳐 파이썬에서 백 테스팅을 포함한 정량적 가격 책정 모델을 포함합니다. 이 모듈은 "제 1 원칙"접근법을 사용하여 기술적이지 않은 직관적 인 방식으로 거래 전략을 연구하는 것을 목표로합니다.

고급 옵션 이론.

평등 파생 상품 분야의 양적 분석가가 되려면이 선택 과목이 필수입니다. Black-Scholes 모델을 넘어선 지식을 확장하고 이색적인 옵션의 가격 책정에 정량적 도구를 적용하도록 요구할 것입니다. 선택 과목은 옵션 가격 결정의 기술적 측면과 이론적 측면을 소개합니다.

자산 배분 및 투자 전략.

이것은 투자 및 포트폴리오 관리의 선행 과목입니다. 헤지 펀드가 사용하는 주요 거래 전략에 대해 논의하고 적극적인 투자의 비밀스런 세계를 신비화합니다. 선택 과목은 실제 사례와 최신 연구를 결합하고 투자 관리, 동적 포트폴리오 선택, 주식 전략, 매크로 전략, 수익률 곡선 논리 및 차익 거래 전략을위한 기본 도구를 포함하여 여러 가지 전략을 깊이 탐구합니다.

신용 위험.

이 선택 과목은 신용 위험에 대한 광범위한 시각을 제공합니다. 개인 피폭과 관련된 신용 위험을 평가하는 방법을 연구하고 해당 분야의 주요 문헌 및 일부 관련 응용 분야에 대해 토의합니다. 선택 과목은 단 변량 또는 단일 노출 위험의 측면을 다루고 채무 불이행 채권 및 단일 채권 파생 상품의 가격 결정을 조사합니다.

채권 증권.

고정 수입 증권은 오늘날의 금융 시장에서 모든 투자 및 금융 전략의 상당 부분을 차지합니다. 이 제품 군에 가격을 책정하고 헤지해야 할 필요성으로 인해이 지역에서 많은 문헌이 생겨났습니다. 이 선택 과목은 주요 연속 기간 구조 모델 및 평가 기법을 다루고 있습니다.

매크로 및 실무자 금융 (국제 선택)

이 선택 과목을 통해 다른 경제에서 금융을 경험할 수 있습니다. 두 부분으로 진행되며 첫 번째 부분은 온라인으로 전달되며 두 번째 부분은 국제 학습 여행입니다. 전통적인 강의는 초청 연사, 회사 방문 및 체험 학습 활동으로 보완됩니다. 2016-17 학급은 신흥 경제의 중심지에서 집중적 인 학습 경험을 위해 두바이를 여행했습니다.

학생들이이 국제 선택 과목에 추가 비용을 부과합니다. 비용은 대략 £ 1,200 & # 8211; £ 1,500 & # 8211; 그러나 이것은 변경 될 수 있습니다.

알고리즘 트레이딩 입문 (국제 선택)

이 선택 과목은 분석 기술 및 알고리즘 거래와 관련된 정량적 방법을 소개합니다. 주제에는 자동 실행의 기본, 쌍 거래 및 장기간 주식 거래 전략이 포함됩니다. 선택 과목은 두 부분으로 나누어 진행되며 첫 번째 부분은 온라인으로 제공되며 두 번째 부분은 국제 학습 여행입니다. 전통적인 강의는 초청 연사, 회사 방문 및 체험 학습 활동으로 보완됩니다. 2016-17 학급은 집중적 인 학습 경험을 위해 뉴욕을 여행했습니다.

학생들이이 국제 선택 과목에 추가 비용을 부과합니다. 비용은 대략 £ 1,500 & # 8211; £ 1,800 & # 8211; 그러나 이것은 변경 될 수 있습니다.

다른 선택 과목들.

고급 회사 평가.

이 선택 과목은 가치 창출 과정을 다루고 기업 구조 조정의 맥락에서 가치 창조의 타당성과 한계를 시험합니다. 전통적인 투자 가치 평가 모델을 분석하고 투자 및 재무 특성이 다른 여러 엔티티를 평가할 때 다양한 가격 체계를 결합합니다.

선택 과목은 매우 참여적이고 실제 사례를 광범위하게 사용하여 자신의 강점과 약점을 강조한 평가 모델의 이론과 적용을 안내합니다.

고급 재무 통계.

이 선택 과목은 재무 통계 모듈보다 시계열 및 계량 경제학에 대한 고급 도구를 학생들에게 제공하는 것을 목표로합니다. 자산 가격 책정 및 위험 관리에 대한 적용도 다룹니다.

은행, 규제 및 통화 정책.

이 선택 과목에서는 은행 규제 및 통화 정책의 효과와 영향을 특별히 강조하여 오프 밸런스 시트 리스크 및 금융 세계화를 비롯한 자산 및 부채 모두에 대한 은행의 주요 위험 및 활동을 분석합니다. 또한 금융 위기의 결정 요인 및 결과와 같은 문제를 연구하고 금융 세계화와 은행 간의 상호 작용을 이해하게 될 것입니다.

행동 투자 관리.

이 선택 과목은 포트폴리오 관리에 사용되는 혁신적인 기술에 대한 견해를 제공합니다. 투자 관리에 대한 행동 재무의 영향을 검토하고 투자자 선호에 대한 초기 결론을 이끌어 낼 것입니다. 또한 Modern Portfolio Theory 및 Black Litterman 접근법과 같은 기존 접근법을 검토하고 적절한 성능을 제공하지 못한 이유를 분석합니다.

금융의 빅 데이터.

지난 몇 년 동안 모든 종류의 재정적 결정을 내리기 위해 대규모 데이터 세트 및 새로운 경험적 기법의 사용에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 이 선택 과목에서는 대규모 데이터 세트, 기계 학습을 포함한 경험적 기법 및 행동 재무의 통찰력이 어떻게 효율적인 재무 결정을 내리는 데 도움이되는지 검토합니다. 진도가 특히 빠른 두 영역은 신용 분석 (개인 대출, 모기지 및 회사의 채무 불이행 예측) 및 자산 관리입니다. 이 선택 과목은 공급, 수요 및 규제 관점에서 이들 특정 시장을 고려하여 초점을 맞 춥니 다. 선택 과목 전반에 걸쳐 중요한 개념을 설명하기위한 경험적 모델을 구축 할 것입니다.

기업 전략 및 역동적 인 경쟁.

Every firm’s fundamental value and cash flow are driven by the strategic decisions the firm makes and the competitive environment in which it operates. The aim of this elective is to understand the economic mechanisms at play when firms make major strategic decisions that allow them to develop a comparative advantage and compete with other firms.

International Finance.

Foreign exchange (FX) is not only the most heavily traded of all financial assets, it has the clearest interface between macroeconomics and finance. This elective will introduce you to the main theoretical models used to understand FX markets as well as in-depth analysis of their work.

Law and Capital Market Dealing.

This module introduces students to those skills by examining the entire deal making process: from the initial stage of identifying a suitable target to undertaking due diligence on it, and from the legal structuring of a transaction to how its terms are both negotiated and then documented. Best practice and common pitfalls to avoid are explored. The module is heavily focused on “how to” make a deal happen.

Mergers and Acquisitions.

This elective provides a basic framework for analysing corporate acquisitions, mergers and restructurings in an international setting. You will analyse all the essential elements of the acquisition process.

Private Equity and Venture Capital.

This elective allows you to apply key principles of private equity and venture capital to the financing of leveraged buyouts and early-stage ventures.

Real Estate Investment.

This elective is an introduction to real estate investment analysis from the perspective of an investor. It emphasises both the teaching of the theory of real estate investment and real estate markets as well as teaching the practical methods and their implementation as used in a modern professional investment context.

Structured Credit and Equity Products.

This elective provides an in-depth analysis of credit and equity derivative products. We focus on corporate derivatives and cover the most important products, which serve as building blocks for structuring customised and sophisticated products.

Topics in Fintech Innovation.

This elective offers a series of topics on fintech innovation including block chain and its applications, digital payments and financial inclusion, and technology and infrastructure solutions.

Wealth Management and Alternative Investments.

This elective introduces you to areas of financial planning that are more specific to private wealth management. It will introduce you to the types of client, and their respective investment needs and look at issues such as succession planning and multi-jurisdiction tax planning. Finally it examines the role of alternative investments (hedge funds, real estate and private equity) in building a diversified investment strategy.

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