Machine learning in finance and other applications

seminaria magisterskie

Seminarium skierowane jest do studentów zainteresowanych prowadzeniem zaawansowanych badań empirycznych z wykorzystaniem nowoczesnych metod uczenia maszynowego w aplikacjach finansowych lub innych.

Seminarium jest skierowane do studentów z dobrą znajomością tradycyjnych modeli regresji (liniowej i logistycznej) i co najmniej średnim doświadczeniem w programowaniu (preferowane R, ale python również mile widziany) zainteresowanych prowadzeniem zaawansowanych badań empirycznych dotyczących aktualnych zagadnień z wykorzystaniem nowoczesnych metody uczenia maszynowego w zastosowaniach finansowych lub innych.

Wykładowca oferuje pomoc w dalszym rozwoju umiejętności analitycznych (uczenia maszynowego) i programowania, oczekiwanych przez przyszłych pracodawców. Możliwy także wspólny artykuł w ekonomicznym czasopiśmie naukowym oparty na przygotowanej pracy magisterskiej.

Seminarium rozpocznie się od omówienia zasad pisania pracy magisterskiej, jej struktury i kompozycji. Zostaną przedstawione alternatywne narzędzia do pisania pracy magisterskiej, ale także artykułów i efektownych prezentacji (LaTeX i RMarkdown) wraz z praktycznymi przykładami. Studenci zapoznają się z kilkoma dostępnymi bazami danych uczenia maszynowego zawierającymi rzeczywiste (duże) dane gotowe do użycia w pracy magisterskiej. Omówione zostaną techniki walidacji krzyżowej modeli i miary oceny jakości modelu. Przedstawione i wyjaśnione zostaną różne algorytmy uczenia maszynowego i ich zastosowanie do modelowania predykcyjnego w zadaniach klasyfikacyjnych i regresyjnych, w tym metoda k-najbliższych sąsiadów, maszyna wektorów nośnych i regresja wektorów nośnych, sieci elastyczne – regresja grzbietowa i LASSO, drzewa decyzyjne i regresyjne, uśrednianie modeli (bagging), lasy losowe, różne algorytmy boostowanych drzew decyzyjnych (w tym xgboost), kilka rodzajów sieci neuronowych, kombinowanie i składanie modeli oraz głębokie sieci neuronowe. Dodatkowo zostaną również wspomniane dodatkowe tematy związane z zarządzaniem zmiennymi i wyborem zmiennych do modelu oraz metodami repróbkowania. Studenci przedstawią i przedyskutują różne zastosowania (finansowe i niefinansowe) modelowania predykcyjnego na podstawie rzeczywistych danych i omówią wyniki wcześniejszych badań. Uczestnicy seminarium zaprezentują również swoje koncepcje badawcze – wybrany temat, ramy badania, hipotezy badawcze, a także wyniki analiz empirycznych i przedyskutują uzyskane wnioski

Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani (2017), “Introduction to statistical learning. With Applications in R”, Springer-Verlag.

Hastie Trevor, Robert Tibshirani and Jerome Friedman (2009), “Elements of statistical learning”, Springer-Verlag.

Kuhn Max, Johnson Kjell (2013), “Applied predictive modelling”, Springer-Verlag.

Wickham Hadley, Grolemund Garrett (2017), “R for Data Science”, O'Reilly Media.

Praca magisterska wykorzystujący wybrane algorytmy uczenia maszynowego

KW01, KW02, KW03, KU01, KU02, KU03, KK01, KK02, KK03

Studenci przedstawią i przedyskutują różne zastosowania (finansowe i niefinansowe) modelowania predykcyjnego na podstawie rzeczywistych danych i omówią wyniki wcześniejszych badań. Uczestnicy seminarium zaprezentują również swoje koncepcje badawcze – wybrany temat, ramy badania, hipotezy badawcze, a także wyniki analiz empirycznych i przedyskutują uzyskane wnioski.