Computational Finance mit einem Jahr in der Industrie MSc

Royal Holloway, University of London

Dieser Kurs, der vom Fachbereich Informatik und dem Fachbereich Wirtschaft angeboten wird, ermöglicht dir eine Spezialisierung in modernen quantitativen Finanz- und Berechnungsmethoden für die Finanzmodellierung, die für Jobs in der Vermögensstrukturierung, der Produktpreisgestaltung sowie dem Risikomanagement gefragt sind.

Zu den Fähigkeiten, die du erwerben wirst, gehört die Fähigkeit

Methoden der Finanzmathematik zu analysieren, kritisch zu bewerten und auf praktische Probleme anzuwenden, einschließlich der Preisgestaltung von Derivaten und der Risikobewertung Methoden und allgemeine Prinzipien der Finanzinformatik und ihre Anwendbarkeit auf spezifische Probleme analysieren und kritisch bewerten mit Methoden und Techniken wie Clustering, Regression, Support Vector Machines, Boosting, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen arbeiten die Anwendbarkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Finanzprobleme zu analysieren und kritisch zu bewerten Methoden der Finanzmathematik und des maschinellen Lernens mit objektorientierten Programmiersprachen und modernen Datenverwaltungssystemen umsetzen mit Softwarepaketen wie MATLAB und R arbeiten die Arbeit mit relationalen Datenbanksystemen und SQL Du wirst von weltweit führenden Akademikern unterrichtet. Die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens an der Royal Holloway School begann in den 1990er Jahren. Damals waren Vladimir Vapnik und Alexey Chervonenkis (die Erfinder der Support Vector Machines) beide Professoren an der Schule. Wir haben sowohl grundlegende Theorien als auch praktische Algorithmen entwickelt, die in die heute verwendeten Analysemethoden und -techniken eingeflossen sind. Zu den aktuellen Forschern gehören Alexander Gammerman und Vladimir Vovk - die Erfinder der Theorie der konformen Prädiktoren, einer radikal neuen Methode zur Schätzung der Genauigkeit jeder Vorhersage, während sie gemacht wird - und Chris Watkins, der Erfinder des Reinforcement Learning, der das "Q-Learning" entwickelt hat, eine Arbeit, die für die Planung und Steuerung grundlegend ist.

Wenn du dich dafür entscheidest, ein Jahr in der Wirtschaft zu verbringen, kannst du Theorie und Praxis miteinander verbinden und echte Geschäftserfahrung sammeln. In der Vergangenheit haben unsere Studenten Praktika in erstklassigen Unternehmen wie Centrica, Data Reply, Disney, IMS Health, Rolls Royce, Shell, Sociéte Générale, VMWare und UBS absolviert.

Profitiere von den engen Beziehungen zur Industrie und der Nähe zu "Englands Silicon Valley". Du erhältst einen Master-Abschluss mit ausgezeichneten Berufsaussichten für Absolventen. Passe dein Studium mit einer breiten Palette an interessanten Wahlmodulen an. Verfeinere deine Fähigkeiten und Kenntnisse mit einem Jahr in der Industrie an einer der besten Institutionen des Landes.