Scienze statistiche - Statistical Sciences

Obiettivi generali L'obiettivo formativo primario dell’insegnamento è lo studio di Temi di Statistica Applicata. Data la vastità del dominio applicativo si focalizzerà in particolare sull'analisi quantitativa applicata al settore della finanza e delle metodologie e algoritmi di automazione dei mercati. Gli studenti dovranno saper risolvere i problemi analitici necessari per applicare i suddetti metodi e saper interpretare i risultati che discendono dalla loro applicazioni a dati reali. Obiettivi specifici a) Conoscenza e capacità di comprensione Dopo aver frequentato il corso gli studenti devono acquisire un profilo completo di analista quantitativo ("quant"), sia per quanto concerne la conoscenza delle metodologie, sia per quanto riguarda la capacità di implementarle nell'ambito di linguaggi moderni di programmazione, quali ad esempio c#, c++, vb.net, j# in generale l'ambiente integrato di sviluppo Visual Studio. b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione Al termine del corso gli studenti sono in grado modellizzare tutte le fasi dell'analisi quantitativa, inclusi i processi di simulazione, modellizzazione delle strategie, calcolo di indici di performance e costruzione delle distribuzioni empiriche di probabilità dei principali indici di performance. c) Autonomia di giudizio Gli studenti sviluppano capacità critiche attraverso la creazione di nuove strategie e il corrispondente studio simulativo, sia con tecniche di backtesting che forward testing. Sia con dati simulati, mediante misture di processi aleatori, sia mediante le serie storiche osservate nel passato. d) Abilità comunicativa Gli studenti, attraverso lo studio e lo svolgimento di esercizi pratici, acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle prove scritte intermedie e finali che nelle prove orali. Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività programmazione in laboratorio e anche attività di ricerca in gruppi. e) Capacità di apprendimento Gli studenti che superano l’esame hanno appreso i metodi di analisi che consentono loro di affrontare problemi concreti di "quantitative analysis" e se necessario di poter intervenire su qualunque fase del complesso processo che va dall'acquisizione dello stream di dati finanziari in tempo reale, alla sua analisi statistica ai fini della creazione di strategie di automazione, alla valutazione quantitativa delle metodologie. Hanno inoltre la capacità di implementare qualunque metodologia richiesta in un ambiente di sviluppo moderno, di programmazione OOP, e interfacce grafiche avanzate.