154-0571/01 – Aplikované kvantitativní finance v Pythonu (AQFP)

Studenti kurzu se naučí programovat v jazyce Python. Seznámí se s podmíněnými příkazy, funkcemi, cykly, základními datovými typy a strukturami. Pochopí principy práce s knihovnami, balíčky a třídami. Budou umět pracovat s vědeckými balíčky, jako jsou NumPy a Pandas. Absolventi kurzu budou mít následující dovednosti a kompetence. V jazyce Python budou schopni vypočítat riziko a výnos jednotlivých cenných papírů a portfolií, vypočítat investiční portfolia, zpětně testovat strategie investičních portfolií, vytvářet a zpětně testovat algoritmické obchodní strategie, provádět simulace Monte Carlo, oceňovat opce a vypočítat parametry citlivosti (tzv. Greeks) a implikovanou volatilitu. Absolventi budou samostatně a kriticky vyhodnocovat finanční data a výsledky kvantitativních analýz, posuzovat vhodnost a omezení použitých metod a na základě získaných výsledků odborně zdůvodňovat investiční a obchodní rozhodnutí. Budou schopni samostatně řešit komplexní finanční problémy s využitím jazyka Python, interpretovat výsledky modelů a reagovat na nové situace a měnící se podmínky na finančních trzích.

Charakteristika předmětu Cílem předmětu je rozšířit schopnost studentů formulovat, řešit a následně interpretovat praktické problémy v oblasti kvantitativních financí s využitím programovacího jazyka Python. Pozornost je věnována zejména praktickým aplikacím jednotlivých modelů a přístupů, u kterých se předpokládá alespoň základní orientace a teoretická znalost. Po absolvování předmětu student dosáhne následujících výsledků učení. Odborné znalosti Studenti kurzu se naučí programovat v jazyce Python. Seznámí se s podmíněnými příkazy, funkcemi, cykly, základními datovými typy a strukturami. Pochopí principy práce s knihovnami, balíčky a třídami. Budou umět pracovat s vědeckými balíčky, jako jsou NumPy a Pandas. Odborné dovednosti Absolventi kurzu budou mít následující dovednosti a kompetence. V jazyce Python budou schopni vypočítat riziko a výnos jednotlivých cenných papírů a portfolií, vypočítat investiční portfolia, zpětně testovat strategie investičních portfolií, vytvářet a zpětně testovat algoritmické obchodní strategie, provádět simulace Monte Carlo, oceňovat opce a vypočítat parametry citlivosti (tzv. Greeks) a implikovanou volatilitu. Obecné způsobilosti Absolventi budou samostatně a kriticky vyhodnocovat finanční data a výsledky kvantitativních analýz, posuzovat vhodnost a omezení použitých metod a na základě získaných výsledků odborně zdůvodňovat investiční a obchodní rozhodnutí. Budou schopni samostatně řešit komplexní finanční problémy s využitím jazyka Python, interpretovat výsledky modelů a reagovat na nové situace a měnící se podmínky na finančních trzích.

BRUGIÈRE, Pierre. Quantitative portfolio management: with applications in Python. Cham, Switzerland: Springer, 2020. ISBN 978-3-030-37739-7. HILPISCH, Yves J. Python for algorithmic trading: from idea to cloud deployment. Sebastopol, CA: O'Reilly, 2020. ISBN 978-1-492-05335-4. LIU, Peng. Quantitative trading strategies using Python: technical analysis, statistical testing, and machine learning. Berkeley, CA: Apress, 2023. ISBN 978-1-4842-9674-5. UNPINGCO, José. Python programming for data analysis. Cham, Switzerland: Springer, 2021. ISBN 978-3-030-68951-3.

Vypracování a obhajoba projektu. Pro studenty s ISP platí stejné požadavky.