Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
Mühendislik Fakültesi \ Yapay Zeka Mühendisliği
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Bu dersin önkoşulu bulunmamaktadır.
Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı
Finansal piyasalar ve finansal araçlar temelleri, Opsiyonlar, future ve forward kontratları gibi finansal türev ürünler, Opsiyon fiyatlandırma modelleri , Zaman serisi analizi (regresyon, ARIMA, GARCH modelleri) , Teknik analiz ve algoritmik al/sat temelleri, Portföy dağılımı, CAPM, düzenli piyasa teorisi, arbitraj, çiftli alım/satım teknikleri, hesaplamalı zeka teknikleri ve bunların finans uygulamalarına uyarlanması
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
SUNY Computational Finance Ders Notları, http://www.cs.sunysb.edu/~skiena/691/
Bu dersin amacı, Hesaplamalı zeka teknikleri ve bunların finansal karar verme mekanizmalarında kullanımına dair bilgiler edinmektir.
1. Finansal termninoloji ve finansal araçları öğrenmek
2. Hesaplamalı zeka tekniklerinin finansal problemlerde nasıl kullanılacağını öğrenmek.
3. Alım/Satım strateijlerini öğrenmek.
1. Hafta: Giriş, tanımlar, örnekler
2. Hafta: Türev ürünlere giriş, paranın zamana göre değeri, gelecek fiyatlaması
3. Hafta: Opsiyon Stratejileri
4. Hafta: Binom ve BlackScholes modeli ile opsiyon fiyatlama
5. Hafta: Zaman serisi analizi
6. Hafta: Regresyon, GARCH, ARIMA modelleri
7. Hafta: Teknik Analize giriş
8. Hafta: Hesaplamalı Zeka Modelleri Temelleri (YSA, GA, vs.)
9. Hafta: Algoritmalı Alım/Satım Stratejilerine giriş
10. Hafta: CAPM, Çiftli Alım/Satım ve portfoy oluşturma
11. Hafta: Finansal Karar verme mekanizmalarında hesaplamalı zeka algoritmalarının kullanımı
12. Hafta: Literatürde yapılan çalışmaların incelenmesi, öğrenci sunumları
Referans Değerlendime Ölçütleri
• Ara Sınav % 25
• Final % 30
• Ödev % 15
• Proje % 30
|
Program Çıktısı
*
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|