ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 102 Hours of tutorials: 6 Expository Class: 18 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Type: Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Center Faculty of Mathematics
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
1. Una panorámica de las herramientas de software profesional en finanzas
2. Introducción a Excel orientado a su utilización en finanzas
3. Interacción Excel – VBA – Matlab: Excel Link
4. Herramientas específicas de Matlab en finanzas
5. Elaboración de software de valoración financiera en Excel y Matlab Software Profesional en Finanzas
6. Elaboración de software de valoración financiera en Python
7. Herramientas específicas de Python en finanzas
Manuales online de programación en Excell
Herramienta de Ayuda online de Matlab para comandos del Financial Derivatives Toolbox,
Manuales online de programación en Python
Goutham Balaramen, Luigi Ballagio, Quantib Cookbook, 2019
Ives Hilpisch, Python for finance. Analize big financial data, Editorial O’Really, 2015.
Hans Peter Langtangen, A Primer on Scientific Programming with Python, Editorial Springer, 2009.
Mark Lutz, Learning Python, Editorial O'Really, 2013.
También se podrán consultar referencias de la bibliografía manejada en la asignatura de Modelos Matemáticos en Finanzas
• Básicas y generales
CG1 Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial.
CG4 Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• Específicas
CE4: Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático.
• De especialidad “Simulación Numérica”
CS1: Conocer, saber seleccionar y saber manejar las herramientas de software profesional (tanto comercial como libre) más adecuadas para la simulación de procesos en el sector industrial y empresarial. CS2: Saber adaptar, modificar e implementar herramientas de software de simulación numérica
El curso se impartirá a través de ejemplos financieros sencillos que serán desarrollados por los propios alumnos utilizando ordenador y siendo supervisados por el profesor.
Las clases serán fundamentalmente prácticas, el profesor explicará el entorno de programación e irá proponiendo a los alumnos distintos ejercicios, que irán resolviendo sucesivamente. En estos ejercicios se pondrán en práctica los conocimientos que previamente se habrán visto de forma más teórica en la materia Modelos Matemáticos en Finanzas
La evaluación se realizará a partir de:
- Trabajos o proyectos que consisten en resolver problemas financieros utilizando las distintas herramientas de software de Excell (30%) y Python (45%) que se han explicado, representan el 75% de la calificación; se evaluarán las competencias CG1, CG4, CE4, CS1 y CS2.
- Problemas propuestos de valoración financiera utilizando herramientas de MATLAB para su resolución presencial, que representan el 2 5% de la calificación; se evaluarán las competencias CG1, CG4, CE4, CS1 y CS2.
UNIVERSIDADES DESDE LA QUE SE IMPARTE: Universidad de A Coruña
CRÉDITOS: 6 créditos ECTS
PROFESOR COORDINADOR: Carlos Vázquez Cendón (carlosv [at] udc.es (carlosv[at]udc[dot]es))
PROFESORA María del Carmen Calvo Garrido (carmen.calvo.garrido [at] udc.es (carmen[dot]calvo[dot]garrido[at]udc[dot]es)
Las clases se impartirán con los sistemas que indique el M2i. La tutorías también se pueden solicitar por Skype o MS Teams.