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Esquema del curso Instructor del Curso Objetivos del curso La industria mundial de gestión de activos necesita inversores, analistas y gestores de riesgos que sean cómodos usando métodos cuantitativos para resolver los muchos y variados problemas de la industria. Esta necesidad ha surgido a partir de una combinación de factores, y está creciendo rápidamente. En primer lugar, el aumento de la regulación ha llevado a la necesidad de transparencia y certificación, realiza principalmente a través de análisis cuantitativos como la gestión de riesgos y las pruebas de estrés. En segundo lugar, la complejidad de los mandatos y la gran amplitud de los mercados financieros globales exige cada vez más, análisis cuantitativos de datos Savy. Por último, el aumento de y lsquo; grandes datos ha aumentado la cuantía de los nuevos conjuntos de datos disponibles para los administradores de inversiones y generación de señales, lo que requiere un nuevo tipo de analista cuantitativo: el científico de datos. Este será un módulo rigurosa y aplicada en el diseño e implementación de técnicas de inversión cuantitativos en un marco de gestión de activos institucionales. En primer lugar, los estudiantes aprenderán acerca de deber fiduciario, diseño mandato y la sección transversal de los fondos disponibles en la industria de administración de fondos. En segundo lugar, los estudiantes serán introducidos a la utilización de técnicas de modelado cuantitativos utilizados para administrar el dinero, incluyendo la inversión basado en factores, la señal (evento) metodologías basadas e indicadores de correlación / técnicos en ambos ambientes estáticos y dinámicos. El uso de datos de los indicadores macroeconómicos y régimen de otros será considerado para condicionar las estrategias de inversión. En tercer lugar, los estudiantes aprenderán cómo realizar una copia de la prueba y evaluar nuevas ideas de inversión, y cómo identificar fortalezas y weakenesses de cada uno. Por último, los estudiantes serán capaces de sofá sus señales alfa dentro de un marco mandato conscientes de los riesgos tanto para los long-only mandatos de renta variable tradicionales y para los mandatos de larga corta / restringidos. El módulo destacará no sólo la creación de la cartera, sino también las herramientas que se utilizan para mantener y gestionar un mandato en curso el uso de herramientas de riesgo y atribución del rendimiento. El objetivo de este módulo es proporcionar a los estudiantes una amplia gama de herramientas cuantitativas utilizadas por los gestores de activos. De esta manera, se diferencia de los módulos que sólo dotar al alumno de las herramientas econométricas para identificar estrategias de negociación, sin el telón de fondo de un gestor de activos profesional necesario. Este módulo está diseñado para los estudiantes listos para funcionar en un entorno de gestor de activos institucionales utilizando herramientas cuantitativas en varios papeles diferentes, no sólo como gestores de activos. Métodos de enseñanza Pre Requisitos Evaluación El módulo será examinada sobre la base de un estudio de caso de grupo, prueba la capacidad de los estudiantes para construir, evaluar y presentar una estrategia de inversión (50%), seguido de un examen escrito al final del término que representa el 50% restante (libro cerrado, dos horas). Lista de lectura Estructura del Curso Cada semana habrá una lección de 3 horas. Semana 1 Desarrollo de los Objetivos de Inversión y Mandato. Active Risk, Benchmarking y limitaciones. Viabilidad de los resultados de inversión y de destino límites de riesgo / drawdown. Semana 2 Inversión Hipótesis y Proceso de Diseño. Se establece la naturaleza de la información carteras, y la imperfección / fricción que llevará a esta carteras rentabilidad superior. Semana 3 Factor Invertir base, Parte 1. Introducción a los factores alfa / riesgo comúnmente utilizado en los modelos de corte transversal como el impulso, la valoración y la calidad. Transversal (IC) y la señal fundamentos de back-testing. Semana Invertir Basado 4 Factor, Parte 2. Explorar las estrategias de ponderación contextuales y dinámicas, y el papel de la información macro y el sentimiento. Exploración de nuevas señales de sentimiento basado en proceso de lenguaje natural (NLP). Semana 5 Señal horizonte y eventos basados en metodologías. Decaimiento de la señal y la combinación de factores multi-horizonte. Metodologías basadas en eventos que incluyen los ingresos, la gestión empresarial y efectos de calendario. Semana 6 Convergencia / Divergencia Econométrica ensayos, parte 1. Presentación de algunas de las series de tiempo de uso común metodologías econométricas para identificar señales explotables. Semana 7 Modelos de Riesgo e Interpretación. Cubriendo los modelos de riesgo fundamentales empleados en la industria, su interpretación y uso. Semana 8 Gestión de Facturación y atribución de rendimiento. Herramientas de gestión de carteras en curso para gestionar los costos de rotación, y para comprender la atribución del rendimiento. Nos EK 9 Revisiones Conferencia de la muestra imperial. ac. uk/business-school/elearning/common/staff_images/walter_distaso. png