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Finanza quantitativa
( 24 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla finanza quantitativa
Panoramica del campo, importanza della finanza quantitativa e percorsi di carriera
modulo #2
Mercati e strumenti finanziari
Azioni, obbligazioni, futures, opzioni e altri strumenti finanziari
modulo #3
Analisi delle serie temporali
Introduzione alle serie temporali, autocorrelazione e stazionarietà
modulo #4
Modellazione delle serie temporali
ARIMA, GARCH e altri modelli di serie temporali
modulo #5
Teoria della probabilità
Fondamenti di probabilità, variabili casuali e processi stocastici
modulo #6
Statistica per la finanza
Test di ipotesi, intervalli di confidenza e analisi di regressione
modulo #7
Algebra lineare per la finanza
Spazi vettoriali, matrici e autodecomposizione
modulo #8
Calcolo per la finanza
Ottimizzazione, derivate e calcolo stocastico
modulo #9
Introduzione a Python per la finanza
Fondamenti di programmazione Python, NumPy e Pandas
modulo #10
Analisi dei dati finanziari con Python
Caricamento, pulizia e visualizzazione dei dati finanziari con Pandas e Matplotlib
modulo #11
Gestione del rischio
Misure di rischio, Value-at-Risk (VaR) e Expected Shortfall (ES)
modulo #12
Opzioni e derivati
Prezzi delle opzioni, greche e gestione del rischio
modulo #13
Titoli a reddito fisso
Obbligazioni, rendimenti e durata
modulo #14
Valutazione del capitale azionario
Modello di flusso di cassa scontato (DCF), valutazione relativa e valore intrinseco
modulo #15
Ottimizzazione del portafoglio
Ottimizzazione media-varianza, modello Black-Litterman e parità di rischio
modulo #16
Modelli di determinazione del prezzo delle attività
CAPM, modello Fama-French e teoria dei prezzi di arbitraggio
modulo #17
Apprendimento automatico per la finanza
Introduzione all'apprendimento automatico, apprendimento supervisionato e non supervisionato
modulo #18
Apprendimento automatico Applicazioni di apprendimento in finanza
Previsione dei prezzi delle azioni, modellazione del rischio di credito ed elaborazione del linguaggio naturale
modulo #19
Trading ad alta frequenza
Market making, arbitraggio statistico e trading basato sugli eventi
modulo #20
Trading algoritmico
Strategie di trading automatizzate, backtesting e gestione del rischio
modulo #21
Regolamentazioni finanziarie ed etica
Legge Dodd-Frank, accordi di Basilea e considerazioni etiche in finanza
modulo #22
Casi di studio in finanza quantitativa
Esempi concreti di finanza quantitativa in azione
modulo #23
Sviluppo e presentazione del progetto
Sviluppo e presentazione di un progetto di finanza quantitativa
modulo #24
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera in finanza quantitativa


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