Розклад: 03.10.2022 – 14.11.2022, щопонеділка, 4 години (14:00-17:10).
Для кого цей курс: магістри першого та другого року навчання, що мають загальне уявлення про фінансові ринки, цінні папери, похідні цінні папери. Володіння python на базовому рівні. Загальне уявлення про машинне навчання та нейронні мережі. Запрошуються всі бажаючі долучитись.
Мова викладання: англійська!
Викладач: проф. Josef Teichmann (Джозеф Тайхман), університет ETH Zürich. Проф. Josef Teichmann працює в університеті ETH Zürich на факультеті математики у групі стохастичних фінансів. Є автором понад 90 наукових праць пов’язаних, зокрема, із різними аспектам практичного застосування алгоритмів машинного навчання у фінансових задачах.
Особистий сайт: https://people.math.ethz.ch/~jteichma/
Фото: https://people.math.ethz.ch/~jteichma/teichmann–josef_q.jpg
Консультант-доцент кафедри теорії ймовірностей, статистики та актуарної математики Віталій Вікторович Голомозий.
Опис курсу: Курс складатиметься з дев’яти лекцій кожна з яких супроводжуватиметься демонстрацією у вигляді Jupiter ноутбука з використанням python. Студенти вивчатимуть яким чином алгоритми машинного навчання, зокрема нейронні мережі використовуються в різних задачах пов’язаних з фінансовою математикою, зокрема у задачах пов’язаних з хеджуванням, вибором оптимального портфеля, калібруванням моделей волатильності, симуляціями. В курсі використовуватимуться глибокі та мілкі нейронні мережі, алгоритми навчання з підкріпленням (reinforcement learning), методи байєсівської оптимізації та ін.
Course «Machine learning in finance»
Schedule: 03.10.2022 – 14.11.2022, every Monday, 3 hours (14:00-17:10).
Pre-requisites: master students with general understanding of financial markets, securities, derivates. Ability to use python on a basic level. General understanding of neural networks and machine learning. PhD students and other interested persons are invited.
Teaching language: English!
Lecturer: Prof. Josef Teichmann from ETH Zürich University. Prof. Josef Teichmann is working at the ETH Zürich University, department of mathematics, in the Stochastic Finance Group. He is an author of more than 90 papers related to various applications of machine learning algorithms to the financial problems.
Personal website: https://people.math.ethz.ch/~jteichma/
Photo: https://people.math.ethz.ch/~jteichma/teichmann-josef_q.jpg
Course description: The course consists of nine lectures each accompanied with a demonstration in Jupiter notebook using Python. Students will learn how machine learning algorithms, neural networks in particular, are applied to the various financial problems such as: hedging, deep portfolio optimization, deep calibration of volatility models, simulations. In this course we will use deep and shallow neural networks, reinforcement learning algorithms, bayesian optimization methods etc.
Інформацію можна також прочитати:
Українською – https://probability.knu.ua/index.php?&lan=ua
Англійською – https://probability.knu.ua/index.php?&lan=en
Бажаючі долучитись мають заповнити і відіслати гугл-форму (goggle form for all who wants to attend)