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Martin
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Tutor universitario per l'Econometria utilizzando qualsiasi software statistico per l'analisi quantitativa (es. R Studio, Stata, ...)
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Luogo del corso
Riguardo Martin
Laurea magistrale in Ingegneria con il massimo dei voti e assistente di ricerca in Econometria per le migliori Università italiane. Esperto aziendale in gestione del rischio. Ricerca accademica in finanza quantitativa e trading algoritmico. Discipline comuni coperte: Econometria (con applicazioni in R, Stata, SPSS, Eviews, Gretl), Statistica, Matematica finanziaria, Supporto quantitativo per tesi di laurea magistrale (dalle regressioni a tutte le applicazioni statistiche), Gestione del rischio, Matematica, Informatica con cui aiuto incarichi, esami, presentazioni, ricerca avanzata, dissertazioni, grandi progetti di programmazione e miglioramento generale delle competenze. Competente in tutti i principali pacchetti statistici: R, SPSS, Stata, Matlab, EViews, Gretl. Copre corsi universitari in tutta Europa: Italia, Regno Unito, Francia, Germania, Spagna, Portogallo, ...
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Riguardo la lezione
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Formazione per adulti
- Italiano
Tutte le lingue parlate per il corso :
Italiano
Competenze tecniche (applicazione e spesso implementazione da zero): 1) Econometria: regressione multivariata, modelli variabili discrete (es. Logit), modelli di serie temporali (es. AR / MA, ARCH / GARCH), modello vettoriale autoRegressivo (VAR), cointegrazione (Engle -Granger, VECM), processo a memoria lunga (integrazione frazionaria), modelli di commutazione di regime (Hamilton Filter), filtro Kalman, modello ARIMA di componenti non osservati, decomposizione di Beveridge-Nelson (approccio di Hansen), metodi Copula, algoritmo Metropolis-Hastings, Black- Modello Litterman (approccio di Meucci), parità di rischio gerarchica 2) Trading quantitativo (trading a frequenza medio-alta): modelli di trading stat Arb e coppie, effetti di sbilanciamento degli ordini e riapprovvigionamento degli ordini sui rendimenti intraday, impostazione ottimale dei trigger di trading di entrata-uscita per il trading quantitativo Strategie, Stat Arb Bertram Model, regole di campionamento dei dati per dati non equidistanti (tempo rispetto al clock del volume per dati ad alta frequenza), bias di rimbalzo bid-ask e metodo Sahalia per stima e test del rumore microstrutturale, Haya Indice lead-lag shi-Yoshida, metodo D'Aspremont per portafogli Mean Rev, frammentazione del mercato nei mercati finanziari, prezzi alto-bassi e regola di trading dei punti pivot, strategia di trend following, modello Avellaneda-Stoikov per l'esecuzione ottimale del trading 3) Gestione del rischio: Produzione e analisi di profitti e perdite per il trading di energia, VaR e Profit at Risk per il trading di energia, Approccio Merton per il VaR del credito con / senza migrazioni del rating del credito, VaR basato su EVT e Copula, modelli di stress test, Modelli di credito strutturato per il trasferimento del rischio regolamentare, Rettifiche di valore per bilancio, aggregazione del rischio, rischio del modello, metodi di interpolazione per struttura dei termini PD pluriennale, metodi per aggiustamento della matrice Corr semidefinito-positivo 4) Matematica finanziaria: Longstaff-Schwartz, modello HJM (schema di Glasserman), greci con differenza finita Metodo, prodotti CPPI e impostazione moltiplicatore di cuscino 5) Machine Learning: supporto Vector Machine, albero decisionale, analisi dei componenti principali e regressione, XGBoost, foresta casuale
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