Modalità d'esame
Relazione di seminario
Prerequisiti
Il corso e' adatto agli studenti del perfezionamento ma è
assolutamente accessibile (almeno in gran parte) a
studenti dell'area scientifica anche del corso ordinario. Non sono richiesti prerequisiti tranne un interesse attivo per la materia. Una conoscenza introduttiva di nozioni di finanza quantitativa, benché non necessaria, può rendere il corso di più facile fruizione.
Programma insegnamento
- An introduction to equities, options, futures and other financial products
- Index funds, exchange traded funds, passive vs active investing, smart beta
- Volatility and options trading
- valuation, trend following and technical analysis
- Algorithmic Trading
- High Frequency Trading and Statistical Arbitrage
- Reinforcement and Machine Learning for trading
- Centralized and Decentralized Exchanges
- Seminario su NLP e financial trading
- possibile seminario su NFTs e art investing
Riferimenti bibliografici
Marco Avellaneda and Jeong-Hyun Lee, Statistical Arbitrage in the U.S. Equities Market, Quantitative Finance
Lehar, A and Parlour CA. Decentralized exchanges, working paper, University of Calgary and University of California, Berkeley (2021)
Barbon, A, Ranaldo, A. On The Quality Of Cryptocurrency Markets: Centralized Versus Decentralized Exchanges, arXiv:2112.07386 (2021)Ben Hambly, Renyuan Xu, Huining Yang, Recent advances in reinforcement learning in finance, Mathematical Finance (2023)