Mathematische und rechnerische Finanzen MSc

University of Oxford

Der Kurs vermittelt dir einen soliden mathematischen Hintergrund mit den notwendigen Fähigkeiten, um dein Fachwissen bei der Lösung von Problemen anzuwenden. Du wirst die Fähigkeit entwickeln, mathematische Probleme zu formulieren, die auf den Bedürfnissen der Finanzindustrie basieren. Du führst relevante mathematische und finanzielle Analysen durch, entwickelst und implementierst geeignete Werkzeuge, um Modellergebnisse zu präsentieren und zu interpretieren.

Der Kurs legt den Grundstein für weitere Forschung in der Wissenschaft oder für eine Karriere als quantitativer Analyst in einem Finanzinstitut oder einer anderen Institution.

In der ersten Woche wirst du vier Einführungskurse belegen. Die Einführungskurse behandeln partielle Differentialgleichungen, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Finanzmärkte und -instrumente sowie Python.

Das erste Semester konzentriert sich auf den obligatorischen Kernstoff mit 64 Stunden Vorlesungen und 24 Stunden Unterricht sowie einen obligatorischen Computerkurs mit 16 Stunden Vorlesungen.

Kernkurse

• Stochastische Kalkulation (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Finanzderivate (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Numerische Methoden (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Statistik und Finanzdatenanalyse (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)

Computerkurs

• Finanzinformatik mit C I (16 Stunden Vorlesungen, plus 4 Stunden Unterricht zu je 2 Stunden in den Wochen 1-9)

Das zweite Semester besteht aus einer Kombination von 48 Stunden Vorlesungen (18 Stunden Unterricht) und 48 Stunden Wahlfächern (die Studierenden wählen vier Wahlfächer).

Kernkurse

• Deep Learning (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Quantitatives Risikomanagement (8 Vorlesungen und 2 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Stochastische Steuerung (8 Vorlesungen und 2 Kurse à 1,5 Stunden)
• Festverzinsliche Wertpapiere (16 Vorlesungen und 4 Kurse zu je 1,5 Stunden)

Wahlpflichtkurse

• Fortgeschrittene Volatilitätsmodellierung (8 Vorlesungen und 2 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Fortgeschrittene Monte-Carlo-Methoden (8 Vorlesungen und 2 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Fortgeschrittene numerische Methoden (8 Vorlesungen und 2 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Asset Pricing (8 Vorlesungen und 2 Kurse zu je 1,5 Stunden)
• Marktmikrostruktur und Algorithmischer Handel (8 Vorlesungen und 2 Kurse à 1,5 Stunden)
• Dezentralisierte Finanzwirtschaft (8 Vorlesungen und 2 Kurse à 1,5 Stunden)

Computerkurs

• Finanzinformatik mit C II (24 Stunden Vorlesungen und Unterricht)

Das dritte Semester ist vor allem für eine Abschlussarbeit vorgesehen, die du in Absprache mit deinem Betreuer zu einem bestimmten Thema schreiben musst. Diese kann in Verbindung mit einem Praktikum in der Industrie erstellt werden.