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
