FINANZA MATEMATICA

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Finanza Matematica presso l'Università di Bologna si propone di fornire una solida preparazione teorica e pratica nel campo della valutazione di strumenti finanziari derivati, della gestione del rischio e della modellizzazione dei mercati finanziari. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di affrontare le sfide del settore finanziario, in continua evoluzione, con particolare attenzione all'analisi quantitativa e all'applicazione di modelli matematici.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali la teoria delle probabilità, i processi stocastici, la finanza dei mercati, la valutazione di derivati, la gestione del rischio e la modellizzazione dei mercati. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, seminari e project work, con un forte focus sull'applicazione di software specifici per l'analisi finanziaria.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella modellizzazione finanziaria, nella valutazione di derivati, nella gestione del rischio e nell'analisi dei mercati finanziari. Saranno in grado di utilizzare strumenti e tecniche quantitative per la soluzione di problemi complessi e di interpretare i risultati ottenuti. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem solving, di lavoro in team e di comunicazione.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza matematica. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e l'analisi di grandi quantità di dati (big data) stanno portando a nuove opportunità e sfide. I modelli di I.A. vengono utilizzati per la valutazione di strumenti finanziari, la gestione del rischio, la previsione dei mercati e l'ottimizzazione delle strategie di trading.

• I futuri laureati in finanza matematica si troveranno di fronte a un mercato del lavoro in cui la capacità di utilizzare e comprendere i modelli di I.A. sarà fondamentale. Le opportunità includono ruoli come quant con competenze in machine learning, risk manager specializzati in I.A. e data scientist in grado di sviluppare e implementare modelli predittivi. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di sviluppare competenze in aree come l'interpretazione dei risultati dei modelli di I.A. e la gestione dei rischi associati.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione (Python, R), machine learning, deep learning, analisi dei dati e modellizzazione finanziaria. La capacità di comunicare efficacemente i risultati dei modelli di I.A. e di collaborare con team multidisciplinari sarà altrettanto importante. La conoscenza delle normative sulla privacy dei dati e dell'etica dell'I.A. sarà un valore aggiunto.