Die Studierenden haben die Möglichkeit, aus einer kuratierten Liste von akademischen Papieren ein Thema für ihr eigenes empirisches Projekt zu wählen, das sie am Ende des Semesters präsentieren werden. Dies ermöglicht es den Teilnehmern, ihre angewandten Forschungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen und sich intensiv mit einem spezifischen Bereich des quantitativen Asset Managements zu beschäftigen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kurses ist die Einführung in fortgeschrittene statistische Techniken für quantitative Anlagestrategien. Dies umfasst die Modellierung von Volatilität und Korrelationen in grossen Dimensionen, die Berücksichtigung von nicht normalverteilten Finanzdaten sowie die Anwendung moderner Portfoliotheorie und regularisierte Portfoliooptimierung.
Zusätzlich werden Themen wie Equity Factor Investing und die Verwendung von Machine, Deep und Reinforcement Learning in der Vermögensverwaltung behandelt. Dies ermöglicht den Studierenden, sich mit den neuesten Entwicklungen und Herausforderungen in der Branche vertraut zu machen.
Insgesamt zielt der Kurs darauf ab, die Studierenden mit den notwendigen Fähigkeiten, Kenntnissen und Ideen auszustatten, um erfolgreich in den Bereich des quantitativen Asset Managements einzusteigen. Durch eine Kombination aus theoretischem Unterricht, praktischen Übungen und Gastvorträgen bietet der Kurs eine umfassende und praxisnahe Ausbildung für angehende Finanzexperten.
