Laboratorio internacional de Finanzas Cuantitativas ARPM

Laboratorio internacional de Finanzas Cuantitativas ARPM

En la Universidad del CEMA somos conscientes de que el mundo moderno de las finanzas, especialmente en los últimos años, se ha convertido en una disciplina multidisciplinaria, en donde no sólo el conocimiento sobre finanzas y economía es importante, sino que el manejo de herramientas matemáticas, estadísticas, y métodos computacionales, son de vital importancia. Cada vez son mas las compañías que basan su proceso de toma de decisiones en función de datos de todo tipo, cuyo fin es hacer a un lado los sesgos inherentes del ser humano, y, a través de algoritmos basados en modelos matemáticos y estadísticos, acompañar al proceso de toma de decisiones, lo que representa una tendencia a nivel mundial.

Por esto, creemos que un graduado de una Maestría en Finanzas debe tener sólidos conocimientos en matemáticas, estadísticas, así ciertos lenguajes de programación, enfocados a las finanzas, para ser competitivo en el actual mercado laboral. En esto nos favorece el hecho que la Universidad cuenta con un Departamento de Ingeniería en Informática, que complementa estas posibilidades.

Con esto en mente, el Departamento de Finanzas de la Universidad del CEMA ha logrado un importante acuerdo con ARPM | Advanced Risk and Portfolio Management, mediante el cual los alumnos pueden pueden acceder a los servicios del Quant Lab: cientos de casos teóricos, casos de estudios, ilustraciones interactivas, miles de códigos para programar y testear lo aprendido a lo largo del curso.

Quiénes somos

Laboratorio de Finanzas Cuantitaticas (Quant Lab)

DIRECTOR DEL LABORATORIO

Julián Ricardo Siri
Mag. en Finanzas - Orientación Mercado de Capitales, UCEMA; MSc. in Financial Engineering, Columbia University.

INVESTIGADORES ASOCIADOS

Manuel Calderon
Máster en Economía, UTDT; Máster en Finanzas, UTDT. Doctorando en Economía, UCEMA

EXTERNAL ADVISOY

Juan Andrés Serur
Mag. en Finanzas - Orientación Mercado de Capitales, UCEMA. Lic. en Economía, UCEMA

El LAB (mas información www.arpm.co/lab) recorre los siguientes tópicos:

  • Data science
  • Machine learning
  • Market modeling
  • Factor modeling
  • Portfolio construction
  • Liquidity
  • Dynamic strategies.

 

En un marco y confiando en una notación consistente, el Laboratorio:

- Todas las principales clases de activos: acciones (públicas / privadas), renta fija, crédito, divisas, alternativas, alta frecuencia, empresa, etc.

- Las técnicas más avanzadas: ciencia de datos y aprendizaje automático, modelado de factores, construcción de cartera, negociación algorítmica, medición de riesgo de inversión, modelado de liquidez, gestión de riesgo empresarial, etc.

 

El Lab cuenta con:

  • 1648 presentaciones interactivas de teoría
  • 1155 casos de estudios de las aplicaciones antes mencionadas
  • 200+ animaciones con simulaciones de casos particulares
  • Aproximadamente 100.000 lineas de códigos en Python, R y MATLAB (las cuales corren en una máquina virtual incluída en el Lab)
  • Mas de 2500 slides y 500 videos de casos prácticas para implementarlos en el marco del Lab
  • Más de 1000 ejercicios prácticos.

Todos los alumnos podrán acceder a las virtual machines del Lab, estudiar y aprender la teoría que este contiene y luego realizar experimentos en los lenguajes de programación mencionados. Considerando que el Lab ya cuenta con casi 100.000 lines de códigos para diseño de testeos, estrategias, pruebas de stress, entre otros, los alumnos pueden tomar esto como baso y luego cambiar la implementación, ya sea en términos de asset classes, mercados, parametrización de estrategias, entre otros.

Así mismo, los alumnos podrán tomar este trabajo como base para la tesis final requerida para finalizar la Maestría en Finanzas. El objetivo es que los alumnos adquieran sólidas bases teóricas aplicadas a casos reales, para que puedan de esta forma, resolver problemas diarios que muchas veces se lo hace de forma ineficiente por carecer de conocimientos cuantitativos y computacionales aplicados a finanzas.

Uno de los objetivos finales más importantes es apalancarse en esa nueva innovación para generar Research e ideas aplicables a los mercados reales, brindando a los usuarios (profesores y estudiantes) un espacio virtual para experimentar todo tipo de innovación en lo que a finanzas cuantitativas respecto. Se busca en largo plazo lograr una de las escuelas de finanzas cuantitativas más importantes de la región.

     

    Agenda 2021

    The Master in Finance in partnership with ARPM, offers Advanced Risk and Portfolio Management as one of its courses as elective, assigning 1.5 CFU.

    Upon successful completion of the course, you will be able to:

    • correctly map all the techniques adopted in quantitative finance onto a unified theoretical framework, appreciating the interconnections, and gaining a fresh perspective on the known techniques;
    • avoid the most common pitfalls in risk management and portfolio management applications;
    • interact with your classmates (and with the ARPM community) using a common language and notation;
    • navigate the ARPM Lab to find detailed reference material to deepen your knowledge of the topics covered by the course, and more.

     

    Advanced Risk and Portfolio Management at UCEMA

    Title: Advanced Risk and Portfolio Management
    Term: Spring 2021
    Instructors names: Pablo Orazi, Manuel Calderón, Julián Siri
    Credits #: 1.5 CFU
    Length: 24 weeks
    Live session format: Live flipped classroom
    Topics covered: Data Science, Financial Engineering for Investment, Quantitative Risk Management, Quantitative Portfolio Management
    Reference material: advanced online learning management platform
    Presentation: ARPM offers to schedule a video call to present the course to the Students at the beginning of the course

    La Maestría en Finanzas, en conjunto con ARPM, ofrece el programa Advanced Risk and Portfolio Management como uno de sus cursos optativos, asignándole 1.5 créditos.

    Al completar con éxito este curso, uno será capaz de:

    • mapear correctamente todas las técnicas adoptadas en finanzas cuantitativas en un marco teórico unificado, apreciando las interconexiones y obteniendo una nueva perspectiva sobre las técnicas conocidas;
    • evitar los errores más comunes en los desarrollos asociados al risk management y portfolio management;
    • interactuar con sus compañeros de clase (así como los miembros de la comunidad ARPM) usando un lenguaje y notación en común;
    • navegar el ARPM Lab para encontrar material de referencia detallado, que profundizará el conocimiento de los temas cubiertos en clases, y más.

    Actividades del Laboratorio

    Las actividades del Laboratorio se realizarán los días sábados de 9.00 AM a 11 AM a partir del 17 de Abril, y abarcando los siguientes temas

    Sesión

    Fecha Temática
    1/2 17 y 24 abr Risk Drivers para distintas clases de activos
    3 a 6 8,15,22 y 29 may Quest for invariance
    7 a 13 5,12,19,26 jun y 3,17 y 24 jul Estimation
    14 31 jul Projection
    15 17 ago Pricing
    16 14 ago Aggregation
    17 a 18 21, 28 ago Ex-ante Evaluation & Attribution
    19 4 sept Portfolio Optimization
    20 a 21 11, 18 sept Estimación y model risk.
    22 25 sept Estrategias (cross-sectional).
    23 2 oct Estrategias (time series).
    24 9 oct Trade Execution.

    Estructura de actividades y contenidos del Laboratorio

    Week

     

    Macro-topics

     

    Section titles

     

    1

     

    Introduction

     

    The "Checklist": executive summary

     

    The Checklist: Step 1 - Risk drivers identification

     

    Risk drivers identification

     

    Equities

     

    Fixed-income

     

    Currencies

     

    Derivatives

     

    2

     

    The Checklist: Step 2 - Quest for invariance (univariate)

     

    Quest for invariance

     

    Efficiency: random walk

     

    Distributions

     

    Representations of a distribution

     

    Elliptical distributions

     

    Scenario-probability distributions

     

    3

     

    Location and dispersion

     

    Expectation and covariance

     

    L2 geometry

     

    Copulas

     

    Univariate results

     

    Definition and properties of copulas

     

    Implementation

     

    4

     

    The Checklist: Step 3 - Estimation

     

    Estimation

     

    Setting the flexible probabilities

     

    Historical

     

    (Dynamic) copula-marginal

     

    5

     

    Linear factor models

     

    Overview

     

    Regression LFM's

     

    Principal component LFM's

     

    Application: principal component analysis of the yield curve

     

    6

     

    Machine learning: foundations and prediction

     

    Overview

     

    Point vs. probabilistic statements

     

    Inference and learning

     

    Least squares regression

     

    Bias versus variance

     

    Classification

     

    7

     

    Machine learning: out of sample enhancements

     

    Estimation risk assessment

     

    Regularization and features selection

     

    The Checklist: Step 4 - Projection

     

    Projection

     

    One-step historical projection

     

    Monte Carlo

     

    8

     

    The Checklist: Step 5 - Pricing at the horizon

     

    Pricing at the horizon

     

    Aggregation

     

    Returns

     

    Static market/credit risk

     

    9

     

    The Checklist: Step 7 - Ex-ante evaluation

     

    Ex-ante evaluation

     

    Satisfaction/risk measures

     

    Mean-variance trade-off

     

    Expected utility and certainty-equivalent

     

    Quantile (value at risk)

     

    9

     

    The Checklist: Step 8a - Ex-ante attribution: performance

     

    Ex-ante attribution: performance

     

    Top-down exposures: factors on demand

     

    Application: hedging

     

    10 The Checklist: Step 9a - Construction: portfolio optimization

     

    Construction: portfolio optimization - Overview

     

    Continuous programming

     

    Integer N-choose-K heuristics

     

    Mean-variance pitfalls

     

    The Checklist: Step 9b - Construction: estimation and model risk

     

    Estimation risk measurement

     

    Robust allocation

     

    11

     

    Black-Litterman

     

    Equilibrium prior

     

    Views processing General views processing

     

    Minimum relative entropy

     

    Analytical implementation: views on correlations, means, volatilities

     

    The Checklist: Step 9c - Construction: cross-sectional strategies

     

    Construction: cross-sectional strategies

     

    Advanced portfolio construction

     

    12 The Checklist: Step 9d - Construction: times series strategies

     

    Construction: time series strategies

     

    The market

     

    Expected utility maximization

     

    Option based portfolio insurance

     

    Rolling horizon convex/concave strategies