Handel Strategieë En Stelsels Nyu

NYU Stern-sakeskool Voorgraadse Kollege Bylae uitsonderings Klas sal nie voldoen aan: Klas vergader: Kursus beskrywing en leerdoelwitte KURSUS SINOPSIS As finansiële markte meer elektroniese en meer vloeibare, is 'n hoër mate van kennis oor stelsels en analise wat nodig is ten einde om te kompeteer. Hierdie kursus leer studente hoe moderne finansiële markte funksioneer as 'n netwerk van stelsels en inligting vloei, en hoe om die inligting wat uit die markte vir besluitneming en die bou en implementering van sistematiese rekenaargebaseerde modelle vir verhandeling gebruik. Die finansiële sektor soos ons dit vandag ken wouldnrsquot bestaan ​​sonder 'n hoë-aangedrewe inligtingstelsels. Hierdie stelsels maak markte moontlik deur middel van elektroniese bemiddeling en ondersteunende dienste soos data en analitiese ondersteuning, betaling, nedersetting, verifikasie en verteenwoordiging. Hulle is ook besig om al hoe meer gebruik word om te ondersteun of om besluite te neem oor die neem of beherende 'n soort van risiko uitvoering finansiële, operasionele en regulatoriese. Die kursus begin met 'n beskrywing van die finansiële markte, spesifiek, gelykheid, geldeenheid, vaste inkomste, en kommoditeite, en die stelsels wat hulle in staat stel. Ons is van mening ruil, ECNs, en ander handelaar markte en die inligting wat spruit uit hulle. Dit bied die agtergrond vir die grootste deel van die kursus wat die ontwerp, evaluering en uitvoering van handel strategieë wat algemeen gebruik word deur professionele persone in die verskillende markte dek. Daar is toenemende belangstelling in die besonder, op sistematiese handel strategieë en uitvoering stelsels as gevolg van hul scalability en deursigtigheid. Die kursus is 'n balans tussen teorie en praktyk deur grou die bespreking in die huidige stand van die finansiële markte. Senior portefeuljebestuurders van die industrie word uitgenooi om die klas van tyd tot tyd, en studente word aangemoedig om die meeste van hierdie besoeke maak. Die kursus vereis dat studente 'n paar praktiese oefeninge met reële mark data te doen. Die oefeninge begin met 'n oorsig van eenvoudige konsepte van risiko en opbrengs en vordering na eenvoudige handel strategieë wat studente bou en te evalueer. Die doel is om jou te help verstaan ​​hoe om markte te evalueer op 'n ordelike en wetenskaplike manier ten einde in staat wees om klank afleidings uit die ontleding. Die kursus moet van belang vir studente oor die finansiële dienste bedryf te wees. Dit sal jou nie te omskep in 'n handel deskundige, wat aansienlike inspanning, tyd, en pyn neem. Dit sal egter bring die konsepte van risiko en opbrengs in die lewe deur te werk met werklike data en oefeninge, en deur kundiges in die bedryf beskryf hul benadering tot die bestuur en administrasie te finansier. Meer in die algemeen, moet die kursus waaraan jy 'n duideliker waardering op die feit dat die begrip van markte is 'n teorie gebou oefening, waar professionele mense spandeer baie tyd in die begrip van ontluikende markte verskynsels met die doel om hul insigte te vertaal in winsgewende strategieë te gee. Hierdie konsepte is nuttig, ongeag van jou spesifieke belangstelling in die finansiële bedryf, dit wil sê of jy van plan is om 'n handelaar, risikobestuurder, kontroleerder, verkoopspersoon, of ontleder wees. Self leer is 'n baie belangrike deel van die kursus. Jy sal die beste waarde uit hierdie kursus te kry as jy aktief eksperimenteer met idees en aktief te bou en toets handel strategieë in plaas van net jy klas toe kom en verwag om te vertel wat werk en wat doesnrsquot. Therersquos niks soos om te leer deur te doen. Gevolglik 50 van die graad aan die projek. So, begin vroeg. Ondersoekende werk vind altyd meer as wat jy dink. Inderdaad, jou heel eerste opdrag is om 'n opsomming 1-2 bladsy wat jy kan doen as jou projek skryf. Selfs as jy uiteindelik die verandering van onderwerpe, sal die oefening help om te begin om te dink oor dit ernstig, voordat jy in die nitty-gritty van die kwantitatiewe oefeninge. Kursusraamwerk KONSEP, onderhewig aan verandering: Vereiste natuurlik Materials kursusmateriaal As gevolg van die geldeenheid en rykdom van die onderwerpe, is dit baie moeilik om 'n enkele handboek wat gelyktydig streng en praktiese vind. Gevolglik is daar geen handboek vir die kursus, maar gefokus lesings wat die onderwerpe wat in die lesings en opdragte dek. Studente word egter aangemoedig om die Internet te fynkam vir interessante boeke en lesings wat van tyd tot tyd na vore. Vir studente wat wil meer inligting oor die mark aanwysers en meting, byvoorbeeld, 'n nuttige handboek is: Nuwe Trading Systems en metodes, Perry Kaufman, Wiley 2004 (Vierde uitgawe) Bogenoemde handboek is bevooroordeeld teenoor die praktyk ten koste van teorie en dit het 'n gedetailleerde beskrywings van die mark aanwysers en metodes, wat dit 'n goeie verwysing maak. Dit is nie wiskundig nougesette, maar nuttig om te help jy dink oor meting probleme met tydreeksdata, wat algemeen gebruik word tipes aanwysers aan state van markte en vanielje modelle waaruit portefeuljebestuurders bou meer omvattende strategieë te beskryf. 'N Meer onlangse boek wat beskryf op 'n hoë vlak van die basis vir kwantitatiewe handel strategieë is: Binne-in die glaskas: Die eenvoudige waarheid omtrent Kwantitatiewe Trading, Rishi Narang 2009 Benewens die lesings, sal die kursus datastelle wat gebruik sal word vir verskaf die opdragte. Die opdragte is eenvoudig, en bedoel om te dien as 'n grondslag vir dink oor meer gesofistikeerde handel strategieë wat jy kan bou pad vorentoe. Met die oog op die materiaal toeganklik te hou, is almal voorbeelde geïllustreer in Excel. Die artikels wat in die loop, is die volgende: 1. Alpha Models (Hoofstuk 3 Narang) 2. Lewe op Sharpersquos End: dek prestasiemeting, veral die Sharpe Ratio en sy namaaksels 3. BARRA op kampus: bied 'n algemene oorsig van risiko en sy meting 4. Trend volgende stelsels (Hoofstuk 8 Kauffman) 5. Rekonsiliasie die strukturele kragte op die dollar, DB Navorsingsverslag: bied 'n makro-ekonomiese basis vir handel geldeenhede 6. DB Guide to FX Trading: bied die verskillende benaderings tot die bou van die valuta handel strategieë 7 . Semantiese Oriëntasie (Turney) teks verwerking 8. Onderhoud met William Eckhardt, uit die nuwe mark Wizards: gesprekke oor die aannames oor gedrag mark wat handel strategieë ten grondslag Sedert een van die hoofdoelwitte van die kursus is om jou te voorsien met hands-on vaardighede in die ontwikkeling en verstaan ​​van handel strategieë, is 'n hele paar datastelle voorsien wat die volgende insluit: 1. Daily SampP500 kontant data 1960-2005 2. Daily data vir geselekteerde geldeenheid, vaste inkomste, gelykheid futures, en Commodity Futures 3. Grondbeginsels (handel Balans) data vir geldeenhede (in lyn met die dollar indeks) 4. Grondbeginsels-gebaseerde saamgestelde aandele data 5. aandele data vir verspreiding gebaseer (pare) handel Alle materiaal (behalwe vir laat breek artikels en nie-elektroniese inligting) is geplaas op die klas webwerf. Studente word ook aangemoedig om die Internet te verken vir materiaal om die kursus betrokke. Assesseringskomponente VEREISTES EN EVALUERING Aangesien dit 'n hands-on Natuurlik is daar 'n hele paar klein opdragte wat data-analise. Jy moet redelike Excel vaardighede om hierdie opdragte te doen het. Daar is tot ses sulke opdragte. Jy moet ook deelneem aan die klasbespreking en kom voorbereid om jou ontledings aan die klas. Elke klas waar 'n opdrag is te danke sal begin met 'n paar studente na willekeur gekies om hul resultate te bied. Daarbenewens moet u 'n term papier beskryf 'n volledige handel strategie. Dit is verkieslik as hierdie strategie is gedemonstreer met behulp van data en analise, maar konseptuele ontleding is ook aanvaarbaar. Voorbeelde van dinge wat jy kan verken is: Bull Is daar enige verband tussen die huidige wisselvalligheid en toekomstige opbrengste in aandele, effekte, en valuta of kommoditeitsmarkte bul wat makro-ekonomiese aanwysers van 'n konsekwente invloed op watter markte en wat het uitgestal kon die bul Onder watter omstandighede verduidelik sou jy verwag 'n outomatiese handelaar om 'n menslike en waarom bul Design oortref en 'n fundamentele of technicals gebaseer handel strategie om indekse te handel, individuele aandele, ETF, ens bul Wat sal die elektroniese handel mark lyk in 5 jaar en waarom Wat is evalueer die implikasies van hierdie struktuur vir individuele en institusionele beleggers bul ingenieur 'n stelsel waar jy die mark toestande waaronder dit sou maak en geld te verloor kan beskryf. Hoe sou jy so 'n stelsel te posisioneer vir beleggers bul is 'n hoë frekwensie handel moeite werd In watter markte Hoekom of hoekom nie Daar is geen eindeksamen. Die graad uiteensetting is soos volg. Ek. Opdragte: 50 punte ii. Termyn papier op 'n handel strategie: 40 punte iii. Klasdeelname en bywoning: 10 punte Die opdragte sal die volgende tipes vrae aan te spreek: 1. Was daar enige korrelasie histories tussen aandelemark wisselvalligheid en rigting 2. Watter tipes tendens volgende modelle histories in ekwiteit, geldeenheid gewerk, en vaste inkomste markte en hoekom Hoe kan jy vergelyk modelle 3. Wat is ldquomarket neutralrdquo strategieë Hoe en wanneer vind pare handel werk 4. is daar enige verband tussen beginsels soos handelsbalans, rentekoerse, ens en dollar beweging 5. is ldquomarket anomaliesrdquo verhandelbaar is dit moontlik verdienste verrassings voorspel Hoekom of hoekom nie groepprojekte Riglyne vir groepprojekte Besigheidsaktiwiteite betrek groeppoging. Gevolglik leer hoe om effektief in 'n groep te werk is 'n kritieke deel van jou besigheid onderwys. Elke lid sal na verwagting 'n gelyke aandeel van die grouprsquos werklas te dra. As sodanig, is dit in u belang om betrokke te wees in alle aspekte van die projek. Selfs as jy in plaas van die werk saam te werk verdeel op elke stuk, jy bly steeds verantwoordelik vir elke deel. Die groep projek sal gegradeer as 'n geheel: sy verskillende komponente sal nie afsonderlik gegradeer. Jou eksamen mag vrae wat gebaseer is op aspekte van jou groep projekte. Dit word aanbeveel dat elke groep grondreëls vestig vroeg in die proses om jou gesamentlike werk, insluitend 'n probleemoplossingsproses vir die hantering van konflik te fasiliteer. In die ongereelde geval waar jy glo dat 'n lid van die groep nie die uitvoering van sy of haar regmatige deel van die werk, is jy nie aangemoedig om probleme toelaat om te ontwikkel tot 'n punt waar hulle ernstige geword. As jy nie kan konflikte intern na jou beste pogings op te los, moet hulle onder my aandag gebring word en ek sal saam met jou om 'n oplossing te vind. Jy sal gevra word om 'n eweknie-evaluering vorm om die bydrae van elk van jou groeplede (insluitend jou eie bydrae) aan die einde van elke projek te evalueer voltooi. As daar konsensus dat 'n lid van die groep 'n billike deel van die werk het nie bydra tot die projek, sal ek hierdie terugvoer tydens gradering oorweeg. Gradering Op NYU Stern ons soek na 'n uitdaging kursusse wat studente in staat stel om hulle bemeestering van die onderwerp te demonstreer leer. In die algemeen, kan studente in voorgraadse kern kursusse verwag dat 'n gradering verspreiding waar: 25-35 van studente verwag om Arsquos ontvang vir uitstekende werk 50-70 van studente verwag om Brsquos ontvang vir 'n goeie of 'n baie goeie werk 15/5 studente kan verwag om Crsquos of minder ontvang vir voldoende of onder werk Let daarop dat, terwyl die Skool gebruik hierdie reekse as 'n gids, die werklike verspreiding vir hierdie kursus en jou eie graad sal afhang van hoe goed jy werklik uit te voer in hierdie kursus. Hergradering Die proses van die toeken grade is daarop gemik om een ​​van onbevooroordeelde evaluering wees. Studente word aangemoedig om die integriteit en gesag van die professorrsquos graderingstelsel respekteer en ontmoedig om die voortsetting van arbitrêre uitdagings om dit te. As jy dink 'n onopsetlike foute gemaak in die gradering van 'n individuele opdrag of in die beoordeling van 'n algehele natuurlik graad, 'n versoek om die graad herevalueer ingedien kan word. Jy moet sulke versoeke skriftelik aan my binne 7 dae na ontvangs van die graad, insluitende 'n kort skriftelike verklaring van waarom jy glo dat 'n fout in gradering gemaak. Professionele verantwoordelikhede vir hierdie kursus Klasbywoning is noodsaaklik om jou sukses in hierdie kursus en is deel van jou graad. 'N verskoon afwesigheid kan slegs in gevalle van ernstige siekte, ernstige familie noodgevalle, of godsdienstige onderhouding toegestaan ​​en moet gedokumenteer word. Werksonderhoude en onversoenbare reis planne oorweeg unexcused afwesighede. Waar moontlik, kan jy my asseblief vroegtydig van 'n verskoon afwesigheid. In sy klas bydrae is 'n belangrike deel van jou graad en 'n belangrike deel van ons gedeelde leerervaring. Jou aktiewe deelname help my om jou algehele prestasie te evalueer. Jy kan uitblink in hierdie gebied as jy klas toe kom op tyd en bydra tot die kursus deur: Die verskaffing van 'n sterk bewys indien dat hy deur die materiaal gedink. Die bevordering van die bespreking deur bydraende insiggewende kommentaar en vrae. Luister aandagtig in die klas. Demonstrasie belangstelling in jou maats kommentaar, vrae, en aanbiedings. Gee opbouende terugvoering aan jou maats wanneer toepaslik. Laat opdragte sal óf nie aanvaar word nie, of weier om 'n graad boete tensy weens gedokumenteer ernstige siekte of familie nood aangaan. Uitsonderings op hierdie beleid vir redes van godsdienstige nakoming of burgerlike verpligting sal slegs beskikbaar gestel word wanneer die opdrag nie sinvol voor die sperdatum voltooi en u reëlings getref word vir laat inhandiging maak in advance. Kom na die klas op tyd en bly tot die einde van die klasperiode. Kronies laat opgedaag het of verlaat die klas vroeg is onprofessioneel en ontwrigtende om die hele klas. Herhaal traagheid sal 'n impak op jou graad te hê. Skakel alle elektroniese toestelle voor die aanvang van die klas. Skootrekenaars, selfone en ander elektroniese toestelle is 'n afleiding vir almal. Stern Beleid algemene gedrag Die skool verwag dat studente hulself sal voer met respek en professionalisme in die rigting van Fakulteit, studente en ander wat in die klas en sal die deur die instrukteur vir gedrag in die klas gelê reëls te volg. Studente wat nie daarin slaag om dit te doen, kan gevra word om die klaskamer te verlaat. Samewerking op Gegradeerde Opdragte Studente mag nie saam te werk op gegradeerde opdrag tensy die instrukteur gee uitdruklike toestemming. Natuurlik Evaluasies natuurlik evaluerings is vir ons belangrik en studente wat kom dadelik agter julle. Voltooi asseblief hulle ingedagte. Akademiese Integriteit Integriteit is van kritieke belang om die leerproses en om alles wat ons doen hier by NYU Stern. As lede van ons gemeenskap, alle studente onderneem om by die NYU Stern Student Gedragskode, wat 'n verbintenis tot die volgende insluit: Oefening integriteit in alle aspekte van one39s akademiese werk, insluitend, maar nie beperk tot, die voorbereiding en voltooiing van eksamens, vraestelle en al die ander kursusvereistes deur nie betrokke te raak in enige metode of middel wat 'n onregverdige voordeel gee. Dit is duidelik dat die werk en pogings van ander te erken wanneer die indiening van geskrewe werk as onersquos eie. Idees, data, direkte aanhalings (wat moet aangewys word met aanhalingstekens), parafrasering, kreatiewe uitdrukking, of enige ander inlywing van die werk van ander moet ten volle gekla. Weerhou van optree op maniere wat willens en wetens te ondersteun, te help, of op enige manier probeer om 'n ander persoon in staat stel om betrokke te raak in enige oortreding van die gedragskode. Ons steun ook die rapportering van enige waargeneem skending van hierdie gedragskode of ander skool en universiteit beleid wat geag nadelige uitwerking op die NYU Stern gemeenskap. Die hele Stern Student Gedragskode geld vir alle studente wat ingeskryf is in Stern kursusse en kan hier gevind word: Om te help verseker dat die integriteit van ons leer gemeenskap, prosa opdragte wat jy indien by Blackboard sal tot Turnitin ingedien word. Turnitin sal jou voorlegging te vergelyk met 'n databasis van vorige voorleggings aan Turnitin, huidige en argief webblaaie, tydskrifte, tydskrifte, en publikasies. Daarbenewens sal die dokument deel van die Turnitin databasis geword. Opname van Klasse Jou klas kan aangeteken word vir opvoedkundige doeleindes Studente met Gestremdhede As jy 'n gekwalifiseerde gestremdheid en sal akademiese verblyf van enige aard benodig tydens hierdie kursus, moet jy my in kennis te stel aan die begin van die kursus en 'n brief van die Moses Center vir Studente met Gestremdhede (CSD, 998-4980, www. nyu. edu/csd) verifiëring van jou registrasie en die hotel het hulle beveel waarin. As jy nodig het om 'n eksamen aan die CSD neem, moet jy 'n voltooide Eksamen Accommodaties Form om hulle ten minste een week voor te lê voor die geskeduleerde eksamentyd word gewaarborg accommodation. Information Systems Konsentreer in inligtingstelsels vir kursus beskrywings, voorvereistes en natuurlik skedulering opsies, sien jy die kursus indeks. Studente kan ook vervang rekenaarwetenskap keusevakke, met die toestemming van die voorgraadse fakulteit adviseur. Juniors en Seniors kan ook registreer vir geselekteerde MBA kursusse met die toestemming van die fakulteit adviseur. Inligtingstelsels Program Vereistes (12 eenhede) Om die inligtingstelsels studieveld te voltooi, moet studente die volgende kursusse te voltooi: Inligtingstegnologie in Business and Society Nota: 'n Stern keuzevakken kan bevredig net een konsentrasie vereiste (bv, besluit Models en Analytics kan na die bedrywighede konsentrasie vereiste tel of as 'n gevorderde IS keuse, maar dit kan nie voldoen aan beide vereistes). Studente wat aan 'n ander konsentrasie te vul kan kies om die inligtingstelsels studieveld het. 'N inligtingstelsels gebied strek 9 eenhede van Stern inligtingstelsels keusevakke uit die lys van daardie gebied van studierigtings. Tipies, ten minste een van die kursusse word vereis vir die area van studie, en studente kan nie meer as een voltooi. Die gebiede van studie en die kursusse in die rigting van die konsentrasie word hieronder gelys. Finansiële stelsels Hierdie area van studie is ontwerp vir studente wat wil om te fokus op stelsels in die finansiële dienste bedryf. Handel strategieë en stelsels Vereiste vir studieveld Hantering van Data Data Mining vir Business Analytics besluit Models en Analytics Enterprise Systems Hierdie gebied van studie is ontwerp vir studente wat belangstel in die implementering en implikasies van ondernemingswye stelsels en gereedskap vir persoonlike produktiwiteit is. Die kursusse is veral nuttig vir studente wat 'n loopbaan te betree in konsultasie. Sosiale en digitale media Analytics Vereiste vir studieveld Hantering van Data Finansiële Inligtingstelsels Data Mining vir Business Analytics besluit Models en Analytics Globalisering, Open Innovation, Crowdsourcing: nuwe maniere om die web-gebaseerde stelsels Hierdie area van studie is ontwerp vir studente wat wil 'n dieper begrip van die internet tegnologie. Die Internet het geword van die standaard metode van die lewering van inhoud vir beide interne en eksterne gebruikers, sowel as die grondslag vir 'n nuwe standaarde vir tussenbelegsel tussen sakeprosesse. Hierdie gebied sluit kursusse wat beide ontwikkeling tegnieke vir web-gebaseerde stelsels asook besigheid aansoeke te dek. Grondbeginsels van rekenaarstelsels Vereiste vir studieveld ontwerp en ontwikkeling van web en mobiele programme Data Analytics in Digital Marketing Hantering van Data Soek en die nuwe ekonomie Netwerke, skares en Markte Soek en die nuwe ekonomie Vir natuurlik beskrywings, voorvereistes en natuurlik skedulering opsies, sien jy die kursus indeks. Ontmoet met jou adviseur te verseker behoorlike konsentrasie vordering raadpleeg jou Akademiese en Fakulteitsraadgewer. Sluit by ons aan ons missie om mense en idees wat waarde vir besigheid en die samelewing te skep ontwikkel. 2016 Leonard N. Stern School BusinessExperience Fakulteit amp Navorsing Vasant Dhar Biografie Vasant Dhar is 'n Data wetenskaplike wie se navorsing fokus op die volgende vraag: wanneer doen rekenaars om beter besluite as mense Die navorsing is gegrond in Kunsmatige Intelligensie, masjienleer, en data groot en klein. Die groot probleem areas in die navorsing aangespreek is finansies, gesondheidsorg, onderwys, besigheid, en sport. In die finansiële arena, byvoorbeeld, sy groot vraag vra of jy jou geld moet vertrou om 'n robot. Byvoorbeeld, sien: online. liebertpub / doi / volle / 10,1089 / big.2015.28999.vda Soortgelyke vrae toe te pas in die ander arenas. Byvoorbeeld, kan rekenaars beter onderwysers as mense kan hulle bied waardevolle gesondheidsorg advies aan ons dat kundiges Arent staat om voorsiening te maak kon hulle geword waardevolle hulpafrigters So onlangs as vyf jaar gelede, sou dit absurd lyk om te dink dat rekenaars kan ry motors beter as mense in ons leeftyd nog driverless motors is hier reeds. Rekenaars maak al hoe meer besluite vir ons, en al hoe meer so in gebiede wat menslike oordeel verg. Hoe kan ons die invloed van die vinnige vooruitgang in masjien intelligensie in gebiede soos finansies, gesondheidsorg en opvoeding Professor Dhar leer kursusse op Digital Marketing, handel strategieë, en voorspelling. Hy skryf ook oor-IT-gedrewe transformasie soos die een oomblik ry onderwys, en implikasies vir hoe maatskappye aan kliënte en vennote te praat en data op 'n verantwoordelike regeer. Hy het meer as 70 navorsingsartikels, befonds deur skenkings van die industrie en die National Science Foundation geskryf. Hy baanbreker in die gebruik van die masjien leer vir voorspellende modelle op Wall Street in eie sistematiese handel, risikobestuur, en kliënte en agent bestuur. Hy is 'n gereelde spreker by akademiese sowel as industriële forums. Professor Dhar ontvang sy BA van Tegnologie van die Indiese Instituut van Tegnologie in Delhi, en sy Magister in die Wysbegeerte en Doktor in die Wysbegeerte aan die Universiteit van Pittsburgh. Navorsingsbelangstellings Predictive Analytics Data Wetenskap Kursusse gegee Digital Marketing handel strategieë en stelsels akademiese agtergrond Ph. D. Kunsmatige Intelligensie, 1984 Universiteit van Pittsburgh M. Phil. 1982 Universiteit van Pittsburgh B. Tech. Chemiese Ingenieurswese, 1978 Indiese Instituut van Tegnologie, DelhiTechnology en Algorithmic Finansies Track Gegradueerdes van die tegnologie en Algorithmic Finansies Track is aktief betrokke by die ontwikkeling en implementering van die hele spektrum van algoritmiese handel strategieë, sagteware programme, databasisse en netwerke gebruik word in die moderne finansiële dienste firmas. Die tegnieke van toepassing brug rekenaarwetenskap en finansies om gegradueerde voor te berei om deel te neem in 'n groot-skaal en missie-kritiese projekte. Aansoeke sluit in hoë frekwensie finansies, gedrags - finansies, agent - gebaseer modellering en algoritmiese handel en portefeuljebestuur. Na graduering, sal studente van die tegnologie en Algorithmic Finansies spoor sagteware projekte wat wissel van gedrags - modelle om afgeleide waardasies om finansiële handel, inligtingsbestuur en gereedskap en finansiële platforms maat ontwikkel. Studente sal vertroud is met die gebruik en rol van tegnologie in die voorkant, middel, en terug kantore algemene handel strategieë en hoe om te implementeer en back-toets hulle en hoe om nuwe modelle te skep en bou van nuwe nuttige gereedskap vinnig wees. Wat nodig is om die Finansiële Ingenieurswese MS program te voltooi: 5 kern kursusse, elke 3 krediete in totaal 15 krediete Track-vereiste kursusse in totaal 7,5 krediete 1 vereis toegepas laboratorium werd 1.5 krediete 6 krediete van keusemodules 1 sluitsteen ervaring van 3 krediete Capstone assessering (0 krediete) Bloomberg sertifisering (0 krediete) Totaal: 33-Track Vereiste Kursus: 3 krediete Grondslae van Finansiële tegnologie FRE-GY 6153 Finansiële Instellings spandeer miljarde per jaar te ontgin die nuutste ontwikkeling in inligtingstegnologie. Hierdie kursus stel 'n raamwerk waarmee om te verstaan ​​en hefboom inligtingstegnologie. Die tegnologie komponente wat gedek word sluit telekommunikasie, groupware, beeldvorming en dokument verwerking, kunsmatige intelligensie, netwerke, protokolle, risiko, en objek-georiënteerde analise en ontwerp. die kursus dek ook die hele tegnologiese-beplanningsproses spesifiek vir finansiële instellings. Voorvereiste: Graduate Staande 3 kursusse uit die volgende: 1.5 Krediete afwikkeling en operasionele risiko FRE-GY 6131 Hierdie kursus fokus op kwessies wat betrokke is in die verwerking van finansiële uitvoering transactionsfrom om finale vereffening van transactionsand operasionele risiko in die algemeen. Die kursus ondersoek die prosedures en die mark konvensies vir die verwerking, te verifieer en bevestig voltooi transaksies oplossing van konflikte besluite wat betrokke is by die ontwikkeling van die skoonmaak van bedrywighede of die aankoop van skoonmaak dienste die rol wat die skoonmaak van huise en talle kwessies wat verband hou met die grensoverschrijdende transaksies. Die kursus ondersoek ook die gevolge van die transaksie verwerking, likiditeit bestuur, organisatoriese struktuur en personeel en die nakoming van die aard van operasionele risiko. Kwalitatiewe en kwantitatiewe maatstawwe van operasionele risiko bespreek. Voorvereiste: FRE-GY 6151 en Nagraadse Staande 3 Krediete Finansiële Computing FRE-GY 6883 Die kursus dek programmering aansoeke om finansiële ingenieurswese, insluitend C en Java en die verskillende gemeenskaplike ontwikkeling omgewings vir hulle. Onderwerpe sluit in gestruktureerde en objek-georiënteerde programmering in C met aansoeke om binomiale opsie prysing, multi-threaded programmering in Java met applets en grafiese koppelvlakke met aansoeke om meting gereedskap,-data gebaseer manipulasie en ontwikkeling waag in SQL en standaard databasis toegang biblioteke met aansoeke om historiese finansiële data reeks herwinning en bestuur, en ander gevorderde programmering konsepte belangrik vir finansiële ingenieurswese soos numeriese tegnieke, handel stelsels, en grootskaalse sagteware ontwerp. Matrikulasie in 'n gegradueerde program geborg deur die Departement van Finansies amp Risiko Ingenieurswese, of toestemming van die Departement. 1.5 Krediete Statistiese Arbitrage FRE-GY 7121 Statistiese arbitrage verwys na strategieë wat baie relatief onafhanklike positiewe verwagte waarde ambagte kombineer sodat wins, terwyl dit nie gewaarborg, word baie waarskynlik. Hierdie kursus berei studente vir navorsing en praktyk in hierdie gebied deur die verskaffing van die gereedskap en tegnieke om te genereer en individuele handel strategieë te evalueer, kombineer hulle in 'n samehangende portefeulje, bestuur die gevolglike risiko's, en monitor vir meer as afwykings van verwagte prestasie. Dit stel teoretiese konsepte soos co-integrasie, risiko toekenning hoofstad, behoorlike back testing, en faktorontleding, sowel as praktiese oorwegings soos data-ontginning, outomatiese stelsels en uitvoering handel. Programmeertale soos R, Python, of C sal gebruik word om aansoeke om data teen 'n lae, intermediêre en hoë frekwensie te bied. Voorvereistes: Matrikulasieraad in 'n gegradueerde program geborg deur die Departement van Finansies amp Risiko Ingenieurswese, of toestemming van die Departement amp FRE-GY 6123 en FRE-GY 6083 1.5 Krediete Forensiese Finansiële Tegnologie en Regulerende Systems FRE-GY 7211 Die doel van hierdie kursus is om die tegnologie agter finansiële forensiese en regulatoriese stelsels te verstaan. Dit sluit innoverende databasis tegnieke (quotdataveillancequot), kunsmatige intelligensie, data-ontginning, en nie-parametriese uitskieter metodes wat gebruik word deur die Secuities Exchange Commission (SEC), die finansiële bedryf Reguleringsowerheid (FINRA), sowel as die FBI en ander federale en regeringsagentskappe. Student spanne sal voorberei en aanbied projekte of gevallestudies toe te pas hte konsepte wat in die klas. Voorvereiste: FRE-GY 6151 en Nagraadse Staande 1.5 Krediete Big Data in Finansies FRE-GY 7221 Dit is 'n gevorderde kursus in praktiese rekenaarwetenskap en databasis onderwerpe om finansiële aansoeke mees relevante. As sodanig is dit 'n fundamentele begrippe soos finansiële databasis ontwerp, gebruik en instandhouding, versprei finansiële rekenaar en gepaardgaande stoor, rooster en wolk rekenaar, modellering ongestruktureerde finansiële data, en data-ontginning vir risikobestuur. Voorvereiste: FRE-GY 6151 en Nagraadse Staande 1.5 Krediete Algorithmic Trading High-Frequency Finansies FRE-GY 7251 Algorithmic handel verwys na die benutting van spesiale rekenaarprogramme in 'n bevel bestuurstelsel wat 'n bevel te herstruktureer in 'n reeks van sub-bestellings wat gebaseer is op die dimensies van die indiening tyd, prys, grootte, en kant. Die doel van hierdie kursus is om 'n paar algoritmiese strategieë wat gebruik word deur finansiële instellings opname en om die implementering daarvan in die konteks van orde bestuurstelsels en standaard finansiële protokolle (soos FIX en FIXatdl) verstaan. Student spanne sal voorberei en aanbied projekte of gevallestudies toe te pas die konsepte wat in die klas. Voorvereistes: FRE-GY 6151 en FRE-GY 7221 en Nagraadse Staande 1.5 Krediete Nuus Analytics Strategieë FRE-GY 7261 Die vinnig groeiende gebied van nuus analise vereis groot databasisse, vinnige berekening, en robuuste statistiek. Hierdie kursus stel die gereedskap en tegnieke van die ontleding van die nuus, hoe om tekstuele items gebaseer op, byvoorbeeld, positief of negatief sentiment, relevansie vir elke voorraaditem, en die bedrag van die nuwigheid in die inhoud te kwantifiseer. Aansoeke om handel strategieë bespreek, insluitend beide absolute en relatiewe opbrengs strategieë, en risikobestuur strategieë. Studente sal blootgestel word aan toonaangewende sagteware in hierdie voorpunt-ruimte. Voorvereistes: FRE-GY 6151 en FRE-GY 7221 en Nagraadse Staande 1.5 Krediete Onderwerpe in finansiële en risikobestuur Ingenieurswese I FRE-GY 7831 Huidige en geselekteerde onderwerpe van besondere belang in finansies en risiko ingenieurswese word ontleed en bespreek. Geselekteerde onderwerpe word beklemtoon en 'n fokus vir verdere studie. Onderwerpe sluit in Kredietrisiko en Krediet Afgeleides, Kwantitatiewe Metodes in Skaars Events, Energie, olie en water Finansies asook gevorderde onderwerpe in finansiële ekonometrie en rekenaar Finansies. Voorvereistes: Graduate staande en instrukteurs toestemming. Aanbevole Keusemodules (6 krediete): 1.5 Krediete uiterste risiko Analytics FRE-GY 6041 Die kursus dek mislukkings van finansiële teorie in risikobestuur, vloei uit fundamentele definisies en aannames in modellering, insluitend pryse formules konveksiteit stochasticity en wisselvalligheid quotfat tailsquot en risiko. Ander onderwerpe: Portefeulje robuustheid en uiterste markte en morele gevaar data-ontginning vooroordele en besluit fout en besluitneming met onvolledige inligting. Voorvereiste: Graduate Staande 1.5 Krediete numeriese simulasie tegnieke in Finansies FRE-GY 6251 Gevorderde numeriese tegnieke vir die oplos van gewone, gedeeltelike en stogastiese differensiaalvergelykings word. Hierdie tegnieke word ontleed beide wiskundig en met behulp van rekenaar-gesteunde programmatuur wat dit moontlik maak vir die oplossing en die hantering van sulke probleme. Daarbenewens het die kursus stel tegnieke vir Monte Carlo simulasie tegnieke en die gebruik daarvan om te gaan met teoreties komplekse finansiële produkte in 'n soepel en praktiese wyse. Beide self skryf van sagteware sowel as die gebruik van uitstaande rekenaarprogramme gereeld gebruik in finansiële en versekering nywerhede gebruik sal word. Voorvereiste: FRE-GY 6083 en Nagraadse Staande 1.5 Krediete Behavioral Finance FRE-GY 6451 Hierdie kursus bespreek beleggers sistematiese afwykings van die vlak van finansiële rasionaliteit aanvaar deur die moderne finansiële teorie. Sulke bevooroordeeld gedrag kan lei tot mark ondoeltreffendheid, markgeleenthede en markmislukking. Na 'n kort inleiding tot die onderwerp en die navorsing geskiedenis, die kursus fokus op die grense te arbitrage geskep deur besluit vooroordeel, die aandele premie legkaart, mark oor-reaksie en onder-reaksie. Maar dit is met ons algoritme handel strategieë Dit nie die geval moontlik lyk. Een algoritmiese stelsel handel met soveel tendens identifikasie, siklus analise, koop / verkoop kant volume vloei, verskeie handel strategieë, dinamiese inskrywing, teiken en stop pryse, en ultra-vinnige sein tegnologie. Maar dit is. Trouens, AlgoTrades algoritmiese handel stelsel platform is die enigste een van sy soort. Nie meer op soek na warm voorrade, sektore, kommoditeite, indekse, of opinies lees mark. Algotrades doen al die soek, tydsberekening en handel vir jou gebruik van ons algoritmiese handel stelsel. AlgoTrades beproefde strategieë kan met die hand, gevolg deur die ontvangs van e-pos en sms-boodskappe, of dit kan 100 hands-free handel, sy aan jou Jy kan op enige tyd draai op / af outomatiese handel, sodat jy altyd in beheer van jou bestemming wees. Outomatiese handel stelsels vir Savvy Beleggers Kopiereg 2016 - ALGOTRADES - outomatiese Algorithmic Trading System CFTC REËL 4.41 - hipotetiese of gesimuleerde prestasieresultate sekere beperkings. Anders as 'n werklike vertoningslys, MOENIE gesimuleerde uitslae verteenwoordig werklike handel. Ook, omdat Die bedrywe HET NIE uitgevoer, kan die resultate is onder-OF-OOR vergoed vir die impak, indien enige, van SEKERE markfaktore, soos 'n gebrek aan likiditeit. Gesimuleerde TRADING programme in die algemeen ook onderhewig aan die feit dat hulle is ontwerp met die voordeel van agterna. GEEN VERTEENWOORDIGING gemaak DAT ENIGE rekening of waarskynlik om voordeel te trek of verliese soortgelyk aan dié wat ACHIEVE. Geen voorstelling gemaak of geïmpliseer dat die gebruik van die algoritmiese handel stelsel inkomste sal genereer of 'n wins te waarborg. Daar is 'n aansienlike risiko van verlies wat verband hou met termynkontrakte handel en handel beursverhandelde fondse. Futures handel en handel beursverhandelde fondse behels 'n aansienlike risiko van verlies en is nie geskik vir almal. Hierdie resultate is gebaseer op gesimuleerde of hipotetiese prestasie resultate wat sekere inherente beperkings het. In teenstelling met die bedrag wat in 'n werklike prestasie rekord resultate, moenie hierdie resultate nie verteenwoordig werklike handel. Ook, omdat hierdie ambagte het nie eintlik uitgevoer, hierdie resultate kan hê onder-of oor-vergoed vir die impak, indien enige, van sekere mark faktore, soos 'n gebrek aan likiditeit. Gesimuleerde of hipotetiese handel programme in die algemeen is ook onderhewig aan die feit dat hulle is ontwerp met die voordeel van agterna. Geen voorstelling gemaak word dat enige rekening sal of waarskynlik winste of verliese soortgelyk aan dié bereik wat gewys. Inligting op hierdie webwerf is opgestel sonder inagneming van enige spesifieke beleggingsdoelwitte beleggers, finansiële situasie en behoeftes en verder beveel intekenaars om nie op te tree op enige inligting sonder om spesifieke advies van hul finansiële adviseurs nie staatmaak op inligting van die webwerf as die primêre basis vir hul beleggingsbesluite en om hul eie risikoprofiel, risikotoleransie, en hul eie stop verliese te oorweeg. - Aangedryf deur omvou WordPress Tema