Aplikované kvantitativní finance v Pythonu

Typ studia	navazující magisterské
Jazyk výuky	angličtina
Kód	154-0571/01
Zkratka	AQFP
Název předmětu česky	Aplikované kvantitativní finance v Pythonu
Název předmětu anglicky	Applied quantitative finance in Python
Kreditů	5
Garantující katedra	Katedra financí
Garant předmětu	doc. Ing. Aleš Kresta, Ph.D.

Osnova předmětu

1) Úvod do jazyka to Python: základní koncepty a syntaxe, základní datové typy a práce s proměnnými, řídicí struktury
2) Strukturované datové typy (datové struktury), zkrácená syntaxe pro efektivnější práci s řídicími strukturami
3) Základní principy organizace softwarového projektu, využití v prostředí Python programu: funkce a třídy, oblast platnosti a viditelnost proměnných, práce s knihovnami a balíčky
4) Knihovny NumPy and Pandas pro datovou vědu: základní principy, vybrané případy
5) Vstupní a výstupní operace
6) Práce s finančními časovými řadami v Pythonu, výpočet základních statistik a vizualizace
7) Stochastika: generování náhodných čísel, simulace stochastických procesů
8) Problém optimalizace portfolia, měření výkonnosti portfolia, zpětné testování investičních strategií
9) Technická analýza a algoritmické obchodování, zpětné testování obchodních strategií
10) Řízení rizika: míry rizika, odhad rizika a jeho zpětné testování
11) Oceňování derivátů, kalkulace měr citlivosti (tzv. Greeks) a implikované volatility
12) Obhajoba projektů

Povinná literatura

BRUGIÈRE, Pierre. Quantitative portfolio management: with applications in Python. Cham, Switzerland: Springer, 2020. Springer texts in business and economics. ISBN 978-3-030-37739-7.
HILPISCH, Yves J. Financial theory with Python: a gentle introduction. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2021. ISBN 978-1-098-10435-1.
HILPISCH, Yves J. Python for finance: mastering data-driven finance. Second edition. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2018. ISBN 978-1-492-02433-0.

Doporučená literatura

HILPISCH, Yves J. Python for algorithmic trading: from idea to cloud deployment. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2020. ISBN 978-1-492-05335-4.
LAROSE, Chantal D. a Daniel T. LAROSE. Data science using Python and R. Hoboken: Wiley, 2019. Wiley series on methods and applications in data mining. .
UNPINGCO, José. Python programming for data analysis. Cham, Switzerland: Springer, 2021. ISBN 978-3-030-68951-3.

zpět na vyhledávání