PART 1
인공지능을 활용한 파생상품 가치평가와 헷징
1
Overview
연세대학교 김주철 교수님
2
Warm-up
연세대학교 김주철 교수님
3
Black-scholes World
연세대학교 김주철 교수님
4
Beural Network 101
연세대학교 김주철 교수님
5
Deep Hedging
연세대학교 김주철 교수님
6
Applications
연세대학교 김주철 교수님
- 데이터사이언스
- 누구나 수강 가능
AI 금융공학 : 인공지능을 활용한 파생상품 가치평가와 헷징
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연세 Next AI Campus
AI 금융공학
연세대학교 김주철 교수님이 알려주는
JP모건도 활용하는 LLM + 금융공학 방법론
파이낸셜과 리스크관리,
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커리큘럼 요약
어려운 퀀트투자와 리스크관리도
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교수진
연세대학교 경제학부
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김주철 교수님의 AI + 금융공학 강의
강의자료
파이낸셜과 AI의 적절한 조화!
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최고 수준의 강의자료로 커리어 UP
인공지능을 활용한 파생상품평가 실습
AI + 주식데이터로 가격 예측하기(1)
AI + 주식데이터로 가격 예측하기(2)
수강혜택
연세대학교 총장 명의
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세우는 퀀트 애널리스트
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Yonsei Next AI Campus
커리큘럼
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총 21개의 커리큘럼
-
1. Overview
00:00:031. Overview
00:00:03 -
2. Warm-up
00:00:092-1. Volatility
00:00:032-2. Random Walk (1)
00:00:032-3. Random Walk (2)
00:00:03 -
3. Black-scholes World
00:00:183-1. Introduction to pfthedge
00:00:033-2. Brownian Motion
00:00:033-3. Black-scholes Formula
00:00:033-4. Delta Hedging
00:00:033-5. Torch Dataset (torch.utils.data.Dataset)
00:00:033-6. Black-scholes with Delta Hedging
00:00:03 -
4. Neural Network 101
00:00:094-1. Broadcasting and Softmax
00:00:034-2. Negative Log-likelihood (NLL)
00:00:034-3. Neural Network
00:00:03 -
5. Deep Hedging
00:00:155-1. torch.nn.Module
00:00:035-2. Loss Function
00:00:035-3. Entropic Risk Measure
00:00:035-4. prev_hedge
00:00:035-5. GPU
00:00:03 -
6. Applications
00:00:096-1. Micrograd
00:00:036-2. Stochastic Differential Equations
00:00:036-3. Exotic Options
00:00:03
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