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Mattia
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Mattia fait partie des meilleurs professeurs de Gestion financière. Qualité du profil, excellence du diplôme, organisation rapide du premier cours, ses élèves l’adorent.
À propos de Mattia
Compétences techniques (application et souvent mise en œuvre à partir de zéro): 1) Econométrie: multivariée de régression, modèles variables discrètes (c.-à-logit), modèles de séries chronologiques (par exemple AR / MA, ARCH / GARCH), modèle vectoriel autorégressif (VAR), cointégration (Engle -Granger, VECM), un processus de longue mémoire (intégration fractionnée), les modèles de régime de commutation (Hamilton Filter), le filtre de Kalman, le modèle des composants non observé ARIMA, la décomposition de Beveridge-Nelson (approche de Hansen), les méthodes de copules, algorithme de Metropolis-Hastings, Black- modèle Litterman (l'approche de Meucci), parité de risque hiérarchique 2) quantitative trading (Mid-High Frequency trading): Stat Arb & Paires modèles de négociation, Ordre déséquilibre & Order effets de réapprovisionnement sur le rendement intraday, configuration optimale des entrées-sorties de négociation triggers pour Quantum trading stratégies, Stat Arb Bertram Modèle, règles d'échantillonnage de données pour les données non équidistantes (temps par rapport à volume pour les données de haute fréquence d'horloge), bid-ask Bounce Bias & Sahalia Méthode des microstructures bruit Estimation et test, Haya Yoshida-shi Index mix-, D'Aspremont Méthode de Portefeuilles moyenne Rev, marché Fragmentation sur les marchés financiers, les prix élevés-bas et points de pivot trading règle, suivi de tendance Stratégie, Avellaneda-Stoikov Modèle pour Optimal des opérations sur titres 3) Gestion des risques: P & production L et d'analyse pour le commerce d'énergie, VAR et bénéfice à risque pour le négoce d'énergie, approche Merton pour VaR crédit avec / sans note migrations de crédit, EVT et VAR basée copule, modèles tests de stress, modèles de crédit structurés pour les risques de transfert réglementaire, d'autres Ajustements de valeur au bilan, l'agrégation des risques risque lié aux modèles, méthodes d'interpolation pour la structure PD durée pluriannuelle, Méthodes de semidéfinie positives Corr Matrice d'ajustement 4) Mathématiques financières: Longstaff-Schwartz, modèle HJM (régime de Glasserman), les Grecs avec des différences finies méthode, ICPP Produits & Cushion Configuration multiplicateur 5) machine Learning: support Vector Machines, arbre de décision, analyse en composantes principales et régression, XGBoost, Forêt aléatoire
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À propos du cours
- Enseignement supérieur
niveaux :
Enseignement supérieur
- Français
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Ès sciences en génie avec les meilleures notes et assistant de recherche de l'Université économétrie supérieure italienne. Affaires Expert en gestion des risques. Recherche universitaire en finance quantitative et trading algorithmique. sujets communs couverts: économétrie (avec des applications en R, Stata, SPSS, Eviews, Gretl), Statistiques, Mathématiques financières, Support quantitatif pour les thèses de Master (de Regressions à toutes les applications statistiques), la gestion des risques, les mathématiques, l'informatique I aider à missions, examens, présentations, recherche avancée, dissertations, les grands projets de programmation et l'amélioration des compétences générales. Compétent dans tous les principaux statistiques: R, SPSS, Stata, Matlab, EViews, Gretl. Le coût moyen est de 30 GBP / heure, même si le coût horaire peut varier selon le sujet fonctionnel et de la complexité des projets couvrant des cours universitaires de toute l'Europe: Italie, Royaume-Uni, France, Allemagne, Espagne, Portugal, ... Coût horaire moyen peut varier en fonction à la complexité du projet
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Insegnante straordinario, riesce a rendere semplice anche le cose più difficili!
Impressive, with a perfect English! Top teacher in econometrics, data analysis and statistics. I had a problem with R & RStudio, he solved the issue in 2 hours! Incredible!!!
Top Teacher in econometrics. No one like him!
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