Das Modul vermittelt einen Überblick über die Finanzmärkte und führt die wichtigsten Finanzmarktmodelle ein, wobei Anwendungsgebiete der Data Science betont werden. Es ist Grundlage für Vertiefungsmodule zu Anwendungen der Data Science in der Finanzindustrie.
Teil 1: Überblick über die Finanzmärkte (3 Wochen), illustriert durch historische Daten
- Rohstoffe, Währungen
- Aktien («public» und «private»)
- Zinsen (erster Überblick)
- Derivate (Futures, Optionen, …)
- Neue Märkte (CO₂ Emissionen, Kryptowährungen,…)
Dabei analysieren wir auch die Renditeverteilungen der Assets und arbeiten dazu mit Finanzmarktdaten auf allen Zeitskalen, von intra-day bis hin zu vielen Jahrzehnten.
Teil 2: Zinstheorie (4 Wochen):
- Arten von festverzinslichen Wertpapieren
- Die wichtigsten Cash Flow Muster
- Auf- und Abzinsen, Barwert, Endwert, interner Zinssatz, Price vs. Yield
- Zinskurve & Laufzeitabhängigkeit der Zinsen
- Kreditaufschläge
Dabei führen wir auch Termingeschäfte auf Zinsen und andere Märkte ein, und illustrieren deren praktische Handhabung durch das Paper-Trading von Futures.
Teil 3: Finanzmarktmodelle (7 Wochen)
- Zufallsvariablen in den Finanzmärkten
- Markowitz Portfolio-Optimierung
- Capital Asset Pricing Modell
- Multi-Faktormodelle
- Value-at-Risk, Expected Shortfall, Stress Tests
Dabei legen wir besonderes Gewicht auf die Bestimmung der Schätzfehler, auf out-of-sample Tests der Modelle, und auf die Probleme des Over- bzw. Underfittings.
- ZHAW Teacher: Nikola Pascher (T Lehr- und Forschungspersonal)
- ZHAW Teacher: Christoph Schmidhuber (T Professor)
