Nyu Trading Strategies Und Systems

In der News New Special Issue von Big Data Journal auf Big Data für soziale Gute CNBC: Geschwindigkeit - nur HFT Vorteil nicht so schnell Vasant Dhar ernannt Chefredakteur der Big Data Data Science und Prognose Financial Times: Business Schools Gesicht a Herausfordernde Zukunft CNBC: Wie kann Facebook Monetize seine Daten verdrahtet Magazin: Get Paid für Ihre Daten auf Facebook Financial Times: Lektionen für Privatsphäre von Sonys Data Theft CIO Magazin: Dont Gamble Ihr Unternehmen Reputation auf Data Governance Forbes: Neue Phase für die Verlagsindustrie Vasant Dhar Ist ein Data Scientist, dessen Forschung die folgende Frage behandelt: Wann machen Computer bessere Entscheidungen als Menschen Dhars breitere Interessen zählen Data and IT Governance. Dhars Forschung auf Entscheidungsfindung ist in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Daten groß und klein. Die Hauptproblembereiche, die in der Forschung angesprochen werden, sind Finanzierung, Gesundheitspflege, Ausbildung, Geschäft und Sport. In der Finanzwelt, zum Beispiel, fragt sich seine wichtigste Frage, ob Sie Ihr Geld an einen Roboter vertrauen sollten. Zum Beispiel, siehe hier. Ähnliche Fragen gelten auch für die anderen Arenen. Zum Beispiel könnten Computer machen bessere Lehrer als Menschen Könnten sie bieten wertvolle medizinische Beratung für uns, dass Experten arent in der Lage zu bieten Könnten sie wertvolle Assistent Coaches werden Kürzlich vor fünf Jahren wäre es scheinbar widersinnig zu denken, dass Computer Autos fahren könnte besser Als die Menschen in unserem Leben noch fahrerlose Autos sind schon hier. Computer machen immer mehr Entscheidungen für uns, und zunehmend auch in Bereichen, die menschliches Urteil erfordern. Wie können wir die schnellen Fortschritte in der Maschinellen Intelligenz in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Bildung nutzen Dhar lehrt Kurse über Digital Marketing, Trading-Strategien und Vorhersage. Professor Dhar erhielt seinen Bachelor of Technology vom indischen Institut für Technologie in Delhi und seinen Master of Philosophy und Doktor der Philosophie von der University of Pittsburgh. Paduano Fellow, Professor Leiter, Information Systems Group Stern Hochschule für Wirtschaft New York University 44 West 4th Street KMC 8-97 New York, NY 10012 Telefon: 212.998.0816 Fax: 212.995.4228 email: vdharstern. nyu. eduTechnology and Algorithmic Finance Track Absolventen des Technologie - und Algorithmic Finance Track sind aktiv an der Entwicklung und Umsetzung des gesamten Spektrums von algorithmischen Handelsstrategien, Softwareanwendungen, Datenbanken und Netzwerken, die in modernen Finanzdienstleistungsunternehmen eingesetzt werden, beteiligt. Die Techniken, die es anwendet Brücke Informatik und Finanzen zu bereiten Graduierten zur Teilnahme an großen und Mission-kritischen Projekten. Zu den Anwendungen gehören Hochfrequenzfinanzierung, Verhaltensfinanzierung, agentbasierte Modellierung und algorithmisches Trading und Portfolio Management. Nach der Graduierung, Studenten der Technologie und Algorithmic Finance Track entwickelt haben, Software-Projekte von Verhaltensmodellen zu maßgeschneiderte derivative Bewertungen zu Finanzhandel, Informationsmanagement und Werkzeuge und Finanzplattformen. Die Studierenden wären vertraut mit dem Einsatz und der Rolle der Technologie im Vorder-, Mittel - und Backoffice gemeinsamen Handelsstrategien und wie sie zu implementieren und zu testen und wie man neue Modelle zu erstellen und neue nützliche Werkzeuge schnell. Voraussetzung für den Abschluss des Financial Engineering MS-Programms: 5 Hauptstudiengänge, je 3 Credits im Umfang von 15 Credits Track-Requirements im Umfang von 7,5 Credits 1 Pflichtfach im Umfang von 1,5 Credits 6 Wahlpflichtfächer 1 Capstone-Erfahrung von 3 Credits Capstone Bewertung (0 Punkte) Bloomberg Zertifizierung (0 Credits) Credits insgesamt: 33 Track-Required Kurs: 3 Credits Grundlagen der Finanz-Technologie FRE-GY 6153 Finanzinstitute geben Milliarden pro Jahr aus, um die neueste Entwicklung der Informationstechnologie zu nutzen. Dieser Kurs stellt einen Rahmen vor, um die Informationstechnologie zu verstehen und zu nutzen. Die Technologiekomponenten umfassen Telekommunikation, Groupware, Bildverarbeitung und Dokumentenverarbeitung, künstliche Intelligenz, Netzwerke, Protokolle, Risiken und objektorientierte Analyse und Design. Der Kurs deckt auch den gesamten technologischen Planungsprozess speziell für Finanzinstitute ab. Voraussetzung: Absolventenstand 3 Kurse aus dem Folgenden: 1,5 Punkte Clearing - und Abwicklungs - und operationelles Risiko FRE-GY 6131 Dieser Kurs befasst sich mit Fragen der Abwicklung von Finanztransaktionen von der Auftragsabwicklung bis zur endgültigen Abwicklung von Transaktionen und dem operationellen Risiko im Allgemeinen. Der Kurs untersucht die Verfahren und Marktkonventionen für die Abwicklung, Überprüfung und Bestätigung von abgeschlossenen Transaktionen zur Lösung von Konfliktentscheidungen, die bei der Entwicklung von Clearing-Operationen oder beim Clearing von Clearing-Dienstleistungen auftreten, die Rolle, die Clearing-Häuser und zahlreiche Fragen im Zusammenhang mit grenzüberschreitenden Transaktionen spielen. Der Kurs untersucht auch die Auswirkungen der Transaktionsverarbeitung, des Liquiditätsmanagements, der Organisationsstruktur und des Personals sowie der Compliance auf die Art des operationellen Risikos. Qualitative und quantitative Maßnahmen des operationellen Risikos werden diskutiert. Voraussetzung: FRE-GY 6153 und Graduate Standing 3 Credits Finanzcomputing FRE-GY 6883 Dieser Kurs umfasst Programmieranwendungen für das Finanz-Engineering, einschließlich C und Java und die verschiedenen gemeinsamen Entwicklungsumgebungen für sie. Themen sind die strukturierte und objektorientierte Programmierung in C mit Anwendungen zur Binomial-Optionen-Preisgestaltung, Multi-Threaded-Programmierung in Java mit Applets und grafischen Schnittstellen mit Anwendungen für Risikomessung, datenbasierte Manipulation und Programmierung in SQL und Standard-Datenbankzugriffs-Bibliotheken mit Anwendungen Zu historischen finanziellen Daten-Serie Retrieval und Management und andere fortgeschrittene Programmierung Konzepte wichtig für Finanz-Engineering wie numerische Techniken, Handelssysteme und groß angelegte Software-Design. Immatrikulation in ein Diplom-Programm durch das Department of Finance amp Risk Engineering gesponsert, oder Genehmigung der Abteilung. Statistisches Arbitrage FRE-GY 7121 Statistisches Arbitrage bezieht sich auf Strategien, die viele relativ unabhängige positive Erwartungswert-Trades miteinander kombinieren, so dass Gewinn, obwohl nicht garantiert, sehr wahrscheinlich wird. Dieser Kurs bereitet die Studierenden auf die Forschung und Praxis in diesem Bereich vor, indem sie die Instrumente und Techniken zur Erstellung und Bewertung von individuellen Handelsstrategien anbietet, sie zu einem kohärenten Portfolio kombiniert, die daraus resultierenden Risiken verwaltet und auf übermäßige Abweichungen von der erwarteten Leistung hin überwacht. Es führt theoretische Konzepte wie Kointegration, Risikokapitalallokation, richtiges Backtesting und Faktorenanalyse sowie praktische Aspekte wie Data Mining, automatisierte Systeme und Trade Execution ein. Programmiersprachen wie R, Python oder C werden verwendet, um Anwendungen auf Daten mit niedriger, mittlerer und hoher Frequenz darzustellen. Voraussetzungen: Immatrikulation in ein vom Department of Finance amp Risk Engineering gefördertes Graduiertenprogramm oder Genehmigung des Department amp FRE-GY 6123 und FRE-GY 6083 1.5 Credits Forensische Finanztechnologie und Regulierungssysteme FRE-GY 7211 Ziel dieses Kurses ist es, Um die Technologie hinter Finanz-Forensik und regulatorischen Systemen zu verstehen. Dazu gehören innovative Datenbanktechniken (quotDataveillancequot), künstliche Intelligenz, Data Mining und nichtparametrische Ausreißermethoden, die von der Secuities Exchange Commission (SEC), der Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) sowie dem FBI und anderen Bundes - und Bundesbehörden genutzt werden Landesbehörden. Die Studententeams werden Projekte und Fallstudien vorbereiten und präsentieren, die hte Begriffe in der Klasse behandeln. Voraussetzung: FRE-GY 6153 und Absolventenstufe 1.5 Credits Big Data in Finance FRE-GY 7221 Dies ist ein fortgeschrittener Kurs für praktische Informatik - und Datenbank-Themen, die für Finanzanwendungen am relevantesten sind. Als solches deckt es grundlegende Konzepte wie Finanzdatenbank-Design, Nutzung und Wartung, verteilte Finanzcomputing und zugehörige Speicherung, Grid-und Cloud-Computing, Modellierung unstrukturierte Finanzdaten und Data Mining für das Risikomanagement. Voraussetzung: FRE-GY 6153 und Absolventenstand 1,5 Credits Algorithmischer Handel Hochfrequenzfinanzierung FRE-GY 7251 Algorithmischer Handel bezieht sich auf die Nutzung von speziellen Computerprogrammen in einem Ordermanagementsystem, das einen Auftrag in eine Folge von Unteraufträgen umgliedert Abmessungen der Vorlage Zeit, Preis, Größe und Seite. Ziel dieses Kurses ist es, mehrere von Finanzinstituten verwendete algorithmische Strategien zu untersuchen und deren Umsetzung im Rahmen von Auftragsmanagementsystemen und Standard-Finanzprotokollen (wie FIX und FIXatdl) zu verstehen. Die Studierendenteams erarbeiten und präsentieren Projekte oder Fallstudien, die die in der Klasse abgedeckten Konzepte anwenden. Voraussetzungen: FRE-GY 6153 und FRE-GY 7221 und Graduate Standing 1.5 Credits News Analytics Strategies FRE-GY 7261 Das schnell wachsende Feld der Nachrichtenanalytik erfordert große Datenbanken, schnelle Berechnungen und robuste Statistiken. Dieser Kurs stellt die Werkzeuge und Techniken der Analyse von Nachrichten vor, wie die Quantifizierung von Texten auf der Grundlage von beispielsweise positiver oder negativer Stimmung, Relevanz für jede Aktie und der Höhe der Neuheit im Inhalt erfolgen kann. Anwendungen zu Handelsstrategien werden diskutiert, einschließlich der absoluten und relativen Rückkehr Strategien und Strategien des Risikomanagements. Die Schüler werden in diesem innovativen Raum führenden Software ausgesetzt sein. Voraussetzungen: FRE-GY 6153 und FRE-GY 7221 und Absolventenstipendium 1,5 Credits Themen in Finanz - und Risikomanagement I FRE-GY 7831 Aktuelle und ausgewählte Themen von besonderer Bedeutung in der Finanz - und Risikotechnik werden analysiert und diskutiert. Ausgewählte Themen werden unterstrichen und fokussieren auf weitere Studien. Zu den Themen gehören Kreditrisiken und Kreditderivate, quantitative Methoden in Seltenen Veranstaltungen, Energie, Öl - und Wasserwirtschaft sowie fortgeschrittene Themen in Finanzökonometrie und Computational Finance. Voraussetzungen: Hochschulabschluss und Lehrerberechtigung. Empfohlene Wahlfächer (6 Punkte): 1,5 Credits Extreme Risk Analytics FRE-GY 6041 Der Kurs umfasst Fehler der Finanztheorie im Risikomanagement, die sich aus fundamentalen Definitionen und Annahmen in der Modellierung, einschließlich Preisformeln Konvexität Stochastizität und Volatilität quotfat tailsquot und Risiko. Weitere Themen: Portfolio-Robustheit und extreme Märkte und Moral Hazard Data-Mining-Bias und Entscheidungsfehler und Entscheidungsfindung mit unvollständigen Informationen. Pre-Requisite: Graduate Standing 1.5 Credits Numerische Simulationstechniken in der Finanzierung FRE-GY 6251 Es werden numerische Verfahren zur Lösung von gewöhnlichen, partiellen und stochastischen Differentialgleichungen vorgestellt. Diese Techniken werden sowohl mathematisch analysiert und mit Computer-Aided-Software, die für die Lösung und die Behandlung solcher Probleme ermöglicht. Darüber hinaus stellt der Kurs Techniken für Monte-Carlo-Simulationstechniken und ihre Anwendung vor, um theoretisch komplexe Finanzprodukte auf eine handliche und praktische Weise zu behandeln. Sowohl das Selbstschreiben von Software als auch das Verwenden von herausragenden Computerprogrammen, die routinemßig in der Finanz - und Versicherungsindustrie verwendet werden, werden verwendet. Voraussetzung: FRE-GY 6083 und Graduate Standing 1.5 Credits Verhaltensfinanzierung FRE-GY 6451 Dieser Kurs behandelt Investoren systematische Abweichungen von der finanziellen Rationalität der modernen Finanztheorie. Ein solches voreingenommenes Verhalten kann zu Markt - ineffizienzen, Marktchancen und Marktversagen führen. Nach einer kurzen Einführung in das Thema und seine Forschungsgeschichte konzentriert sich der Kurs auf die Grenzen der Arbitrage, die durch Entscheidungsbias, das Aktienprämienpuzzle, Marktüberreaktion und Unterreaktion geschaffen werden. Der Kurs versucht, zu verstehen, wie und wo Chancen für und Bedrohungen der Vermögensakkumulation als Ergebnis der Mismatch zwischen Investor Verhalten und die algorithmischen Annahmen über das Investitionsverhalten inhärent in der Finanztheorie existieren. Voraussetzung: FRE-GY 6023 und Graduate Standing. 1.5 Credits Derivate Algorithmen FRE-GY 6511 Dieser Kurs konzentriert sich auf die Algorithmen hinter Derivaten Bewertung und Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Prinzipien und die Praxis des Finanzierungs - und Risikomanagements sowie die Entwicklung der Intuition: das Verständnis der Gründe für die Existenz des Produkts, die Simulation möglicher Pfade und möglicher Parameterwerte als exploratorischer Prozess, die komplexe Derivate als Kombination einfacherer Ansätze approximieren , Und versuchen, die Auszahlung zu replizieren. Das Ziel ist, Sie vorzubereiten, ein willkürliches Derivat, das nur sein Begriffsblatt gegeben wird, bewerten zu können. Zu diesem Zweck erfordert der Kurs ein Projekt fast jede Woche. Projekte können in jeder Programmiersprache (Excel, Mathematica, R, Python, etc.) durchgeführt werden, aber das Endergebnis müssen eigenständige Tabellen und Grafiken sein. Die primäre Voraussetzung ist die Vertrautheit mit Standard-Optionspreisen und Griechen. Ein Teil der Abschlussprüfung kann ein Live-Berechnungsprojekt beinhalten. Voraussetzung: FRE-GY 6123 und Absolventenstipendium 1.5 Credits Algorithmisches Portfolio Management FRE-GY 7241 Dieser Kurs konzentriert sich auf Portfolio-Konstruktion und Rebalancing-Strategien wie Impuls-, Wert - und Größenstrategien, unter anderem. Der Kurs unterstreicht die Backtesting - und Risikofaktorenanalyse sowie die Optimierung zur Verringerung des Tracking Error. Es wird auch darauf eingehen, wie ein quantitativer Investmentansatz dazu beitragen kann, dass sowohl einzelne als auch institutionelle Anleger langfristige Anlageentscheidungen treffen. Voraussetzung: FRE-GY 6123 und Absolventenstipendium 1,5 Credits Themen in Finanz - und Finanzmärkten I FRE-GY 7801 Aktuelle Themen von besonderer Bedeutung in der Finanz - und Risikotechnik werden analysiert und diskutiert. Ausgewählte Themen werden hervorgehoben und fokussieren auf weitere Studien. Beispiele könnten Finanzwirtschaft, Makroökonomie und Finanzen, der Rentenmarkt, die Wertpapiermärkte, Derivativmärkte, Vertragstheorie, Kredit - und Kontrahentenrisiken, Bankenfinanzierung und andere sein. Voraussetzungen: Hochschulabschluss und Lehrberechtigung 1.5 Credits Themen in Risk Finance I FRE-GY 7821 Aktuelle Themen von besonderer Bedeutung in der Versicherungsmathematik werden analysiert und diskutiert. Kursthemen können zum Beispiel sein: Pensionskassenmanagement, Versicherungsmathematik und Sozialversicherung, Lebensversicherung, Versicherungen und Finanzprodukte Design und Management. Voraussetzung: Fortgeschrittene Lehrer und Erzieher. 1.5 Credits Themen im Finanz - und Risikomanagement 2 FRE-GY 7851 Aktuelle Themen von besonderer Bedeutung in der Finanz - und Risikotechnik werden analysiert und diskutiert. Ausgewählte Themen werden unterstrichen und fokussieren auf weitere Studien. Beispiele hierfür sind: Stadtfinanzierung, Umweltfinanzierung, Infrastruktur - und Projektfinanzierung, Immobilienfinanzierungen, Versicherungsfinanzierungen und Derivate sowie Makro-Hedge-Fonds-Management. Voraussetzungen: Hochschulabschluss und Lehrerberechtigung. Empfohlene Labs für diesen Track: 1,5 Credits R in Finance FRE-GY 6871 Dieser Kurs stellt die freie Programmiersprache R und ihre vielen Anwendungen zur Finanzierung einschließlich Risikomanagement, Portfolio-Konstruktion, Strategieentwicklung und - tests vor , Und Handel und Ausführung. Die Themen umfassen finanzielle Zeitreihenanalyse, erweiterte Risikowerkzeuge, angewandte Ökonometrie, Portfolio-Management und Derivate-Bewertung. Die Schüler müssen jede Woche einen Code in R schreiben. Voraussetzungen: Immatrikulation in einem Graduiertenkolleg, das vom Department of Finance amp Risk Engineering gesponsert wird, oder Genehmigung des Department amp FRE-GY 6123 und FRE-GY 6083 3 Credits Financial Computing FRE-GY 6883 Dieser Kurs umfasst Programmieranwendungen für das Finanzwesen, einschließlich C und Java und die verschiedenen gemeinsamen Entwicklungsumgebungen für sie. Themen sind die strukturierte und objektorientierte Programmierung in C mit Anwendungen zur Binomial-Optionen-Preisgestaltung, Multi-Threaded-Programmierung in Java mit Applets und grafischen Schnittstellen mit Anwendungen für Risikomessung, datenbasierte Manipulation und Programmierung in SQL und Standard-Datenbankzugriffs-Bibliotheken mit Anwendungen Zu historischen finanziellen Daten-Serie Retrieval und Management und andere fortgeschrittene Programmierung Konzepte wichtig für Finanz-Engineering wie numerische Techniken, Handelssysteme und groß angelegte Software-Design. Immatrikulation in ein Diplom-Programm durch das Department of Finance amp Risk Engineering gesponsert, oder Genehmigung der Abteilung. FRE-GY 6883 zählt sowohl als ein Labor (1,5 Credits) als auch als Wahlfach (1,5 Credits), insgesamt 3 Creditsputing und Data Science Hinweis: Ein Wahl-Wahlfach kann nur eine Konzentrationsanforderung erfüllen (zB können Decision Models und Analytics zählen Die Operationskonzentrationsanforderung OR als fortgeschrittenes CampSD-Wahlfach, kann aber nicht beide Anforderungen erfüllen). Studenten, die eine andere Konzentration erweitern möchten, können sich dafür entscheiden, den Bereich Computer - und Datenwissenschaften zu studieren. A Computing and Data Science Bereich der Studie erfordert 9 Einheiten von Stern Computing und Data Science Wahlfächer ausgewählt aus den Kursen für diesen Bereich der Studie aufgelistet. Typischerweise ist mindestens einer der Kurse für den Studienbereich erforderlich, und Studenten können nicht mehr als eine abgeschlossen. Die Studienbereiche und die Studienrichtungen zur Konzentration sind nachfolgend aufgelistet. Finanzsysteme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die sich auf Systeme der Finanzdienstleistungsbranche konzentrieren möchten. Trading-Strategien und - systeme Erforderlich für den Studienbereich Umgang mit Data Data Mining für Business Analytics Entscheidungsmodelle und Analysen Enterprise-Systeme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die an der Implementierung und den Implikationen unternehmensweiter Systeme und Werkzeuge für die persönliche Produktivität interessiert sind. Die Kurse eignen sich besonders für Studenten, die eine berufliche Karriere machen möchten. Soziale und digitale Medienanalyse Erforderlich für den Studienbereich Umgang mit Daten Finanzinformationssysteme Data Mining für Business Analytics Entscheidungsmodelle und Analytik Globalisierung, Open Innovation, Crowdsourcing: Neue Wege der Organisation webbasierter Systeme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die es wünschen Ein tieferes Verständnis der Internet-Technologien. Das Internet ist mittlerweile die Standardmethode für die Bereitstellung von Inhalten sowohl für interne als auch für externe Nutzer sowie die Basis für neue Standards für die Anbindung von Geschäftsprozessen. Dieser Bereich umfasst Kurse, die sowohl die Entwicklungstechniken für Web-basierte Systeme als auch Business-Anwendungen abdecken. Grundlagen der Rechnersysteme Erforderlich für den Studienbereich Design und Entwicklung von Web - und Mobile Apps Data Analytics im digitalen Marketing Umgang mit Datensuche und den New Economy Networks, Crowds und Markets Search und die New Economy Für Kursbeschreibungen, Voraussetzungen und Kursterminierungsmöglichkeiten, Bitte den Kursindex überprüfen. Treffen Sie sich mit Ihrem Berater. Begleiten Sie uns in unserer Mission, Menschen und Ideen zu entwickeln, die Wert für Wirtschaft und Gesellschaft schaffen. 2016 Leonard N. Stern Hochschule für Wirtschaft