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t.BA.WIV.ATSF.23HS (Advanced Timeseries in Finance) 
Modul: Advanced Timeseries in Finance
Diese Information wurde generiert am: 19.06.2025
Nr.
t.BA.WIV.ATSF.23HS
Bezeichnung
Advanced Timeseries in Finance
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.02.2023

Diese Modulbeschreibung gilt bis zum 31. Juli 2024. Die gültige Modulbeschreibung ist im Intranet unter https://intra.zhaw.ch/departemente/school-of-engineering/bachelorstudium/module im Modulhandbuch abrufbar.

 

Kurzbeschrieb
Im Modul ATSF werden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens (ML) bzw. künstlicher Intelligenz (KI oder Artificial Intelligence (AI)) behandelt mit Bezug auf Finanzmarktdaten bzw. Finanzzeitreihen. Nebst  Einsatzmöglichkeiten werden auch Probleme und Einschränkungen anhand aktueller Beispiele (Kryptos, Aktienindizes, FX,...)  eingehend illustriert und diskutiert. Insbesondere wird das sog. Black-Box Problem thematisiert und es werden klassische sowie neueste Lösungsansätze aus aktuellen Forschungsprojekten vorgestellt. Auf dieser Grundlage werden in einem weiteren Schritt neue Methoden des Risk-Managements hergeleitet und deren Einsatzmöglichkeiten besprochen und anhand konkreter Beispiele illustriert.

Modulverantwortlicher Wildi Marc (wlmr)

Lernziele (Kompetenzen)

Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse und Methoden aus der künstlichen Intelligenz zur Modellierung und Vorhersage von Finanzmarkdaten. Sie können die Modelle verstehen und erklären (explainability: XAI). Sie können sich (basierend auf XAI) neuere Methoden des Risk-Managements aneignen.  
 		 F, M, SE K2, K3
Sie sind in der Lage, das Gelernte auf neue Fälle anzuwenden und in einen Gesamtzusammenhang zu stellen. F, M K4, K5
Sie sind in der Lage, die Gültigkeit und Grenzen der gelernten Methoden in gegebenen Situationen zu beurteilen. F. M K6

Modul Inhalte

Das Modul führt in eine Auswahl von ML/AI Methoden ein, welche in internationalen Forecast Competitions sehr gut abschnitten und z.T. als Sieger hervorgingen. Spezifisch werden neuronale Netze, random forest und support vector machine Ansätze behandelt und mit einfacheren benchmarks in Bezug auf Prognosegüte und Trading Performances verglichen. Es wird  mit illustrativen Beispielen eingehend auf die möglichen Probleme dieser Methoden, insbesondere beim Einsatz auf Finanzmarktdaten, hingewiesen und es werden mögliche Lösungsvorschläge vorgestellt. Das Black-Box Problem wird thematisiert und nebst klassichen 'explainability' Methoden werden auch neueste Ansätze aus aktuellen Forschungsprojekten vorgestellt. Aufbauend auf dem neuen XAI-Ansatz werden neue Verfahren des Risk-Managements vorgestellt und in verschiedensten Anwendungen umgesetzt und bewertet.   

Lehrmittel/Materialien

Vorlesungsunterlagen, Folien, R-Skripte und Übungen

Ergänzende Literatur

 

Zulassungsvoraussetzungen: empfohlen wird entweder das TS- oder das TSP-Modul (nicht zwingend) 

 

Unterrichtssprache

(X) Deutsch ( ) Englisch

Teil des Internationalen Profils

( ) Ja (X) Nein

Modulausprägung

Typ 3a Details siehe unter: T_RL_Richtlinie_Modulauspraegungen_Stundengutschriften

Leistungsnachweise

Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Studiensemester Ein Projekt während des Semesters schriftlich 10-15 Seiten Benotung 60%
Semesterendprüfung Abschlusspräsentation mündlich 30 min Benotung 40%

Bemerkungen

 

Rechtsgrundlage

Die Modulbeschreibung ist neben Rahmenprüfungsordnung und Studienordnung Teil der Rechtsgrundlage. Sie ist verbindlich. Eine in der ersten Unterrichtswoche des Semesters schriftlich festgehaltene und kommunizierte Modulvereinbarung kann die Modulbeschreibung präzisieren. Die Modulvereinbarung ersetzt nicht die Modulbeschreibung.
Kurs: Advanced Timeseries in Finance - Praktikum
Nr.
t.BA.WIV.ATSF.23HS.P
Bezeichnung
Advanced Timeseries in Finance - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 19.06.2025 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Advanced Timeseries in Finance - Vorlesung
Nr.
t.BA.WIV.ATSF.23HS.V
Bezeichnung
Advanced Timeseries in Finance - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 19.06.2025 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.