Quantitative Finance (BOLOGNA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Laurea Magistrale in Quantitative Finance dell'Università di Bologna, erogato interamente in inglese, mira a formare specialisti con competenze tecnico-quantitative avanzate, applicabili alla modellizzazione dei mercati finanziari. L'obiettivo è preparare professionisti capaci di operare a livello internazionale nel settore finanziario, con particolare attenzione all'ingegneria finanziaria, all'asset management, al risk management e alle assicurazioni.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un bilanciamento tra il primo e il secondo anno, con una flessibilità crescente nella scelta di materie opzionali. Il corso si avvale di docenti dell'Ateneo e di professionisti del settore, con un focus sull'analisi probabilistica e l'utilizzo di Big Data e Machine Learning. Sono previste collaborazioni con aziende per favorire il placement e l'orientamento, con un'offerta formativa firm-oriented.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze avanzate nella modellizzazione dei mercati finanziari, nell'analisi del rischio, nella gestione degli asset e nell'ingegneria finanziaria. Saranno in grado di applicare tecniche quantitative complesse e di utilizzare strumenti di analisi dei dati per prendere decisioni informate nel settore finanziario. Il corso offre anche la possibilità di conseguire titoli doppi o multipli con università internazionali.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della finanza quantitativa. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e la gestione del rischio sono sempre più affidate ad algoritmi avanzati e modelli di machine learning. Questo porta a una maggiore efficienza, a decisioni più rapide e a una migliore gestione dei portafogli.

• I laureati in finanza quantitativa si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di algoritmi di trading ad alta frequenza, la creazione di modelli di rischio più sofisticati e l'analisi di grandi quantità di dati finanziari. Le sfide includono la necessità di comprendere e gestire i rischi associati all'I.A., la trasparenza degli algoritmi e la regolamentazione del settore.

• Per avere successo in questo contesto, i futuri professionisti dovranno sviluppare competenze avanzate in machine learning, analisi dei dati, programmazione e intelligenza artificiale. Sarà fondamentale la capacità di interpretare i risultati degli algoritmi, di collaborare con i sistemi di I.A. e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici.