1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Khóa học ngắn hạn "Máy học ứng dụng trong tài chính" được thiết kế để cung cấp cho các người học một cơ sở kiến thức và kỹ năng về máy học trong tài chính. Trong khóa học này, người học sẽ được đào tạo để nắm được lập trình Python, về các khái niệm cơ bản của máy học, cách sử dụng các công cụ máy học để phân tích dữ liệu và cách tạo ra các mô hình máy học để áp dụng giải quyết các vấn đề trong tài chính.
Các vấn đề mà khóa học nhắm tới sử dụng máy học cơ bản và nâng cao để giải quyết bao gồm: Dự báo giá cổ phiếu và chỉ số thị trường, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng, dự báo đường cong lãi suất, tư vấn bằng robot, và định giá chứng khoán phái sinh. Từ đó, khóa học sẽ giúp người học cải thiện khả năng phân tích dữ liệu tài chính, đưa ra quyết định tài chính cho cá nhân và tổ chức một cách hợp lý, hiệu quả, và dựa theo dữ liệu.
2. ĐỐI TƯỢNG THAM GIA:
1. Người lao động trong các lĩnh vực kinh tế, tài chính, kinh doanh, và các nhà đầu tư tài chính có nhu cầu được đào tạo về ứng dụng máy học để giải quyết các vấn đề trong tài chính.
2. Ngoài ra, khóa học cũng mở rộng hơn đối với giảng viên quan tâm phát triển chuyên môn về máy học ứng dụng trong tài chính, các đối tượng người học tiềm năng có chuyên môn công nghệ nhưng chưa nắm được các ứng dụng máy học trong tài chính.
2. MỤC TIÊU KHOÁ HỌC:
Sau khoá học, bạn sẽ:
1. Nắm được các kiến thức cơ bản về lập trình Python và các kỹ thuật học máy cơ bản và vai trò của học máy trong tài chính – ngân hàng.
2. Có khả năng lập trình, ứng dụng máy học cơ bản để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng.
3. Có mức độ tự chủ và trách nhiệm: Người học có khả năng tự chủ tư duy và tự học để nâng cao kiến thức và kỹ năng máy học trong tài chính.
3. THỜI GIAN MỞ LỚP: 23/11/2024 (Thứ 7-CN)
4. THỜI GIAN HỌC: 9 buổi
5. HÌNH THỨC HỌC TẬP: Trực tiếp tại Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
6. CHƯƠNG TRÌNH HỌC:
Buổi (số tiết học) | Cấu phần | Nội dung giảng dạy | Phương pháp giảng dạy |
Buổi 1 (5 tiết) | Lập trình Python | Giới thiệu về Python Biểu thức và giá trị Mô tả mã, đọc mã
1.4. Các cấu trúc điều khiển 1.5. Kiểu mảng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python |
Buổi 2 | 2.1. Phương thức 2.2. Kiểu chuỗi 2.3. Tập tin 2.4. Nhập liệu và xử lý dữ liệu | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python |
Buổi 3 (5 tiết) | 3.1. Hồi quy tuyến tính 3.2. Hồi quy logit 3.3. KNN 3.4. Mô hình CAPM 3.5. Mô hình Fama-French 5 nhân tố 3.6. Các mô hình tài chính thông dụng khác | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python |
Buổi 4 (5 tiết) | Máy học căn bản và ứng dụng trong tài chính | 4.1. Tổng quan về Dữ liệu lớn 4.2. Giới thiệu máy học 4.3. Mô hình học máy giám sát – hồi quy tuyến tính 4.4. Bài tập: dự báo giá cổ phiếu | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
Buổi 5 (5 tiết) | 5.1. Mô hình học máy giám sát – phân loại 5.2. Thực hành: Phân loại và chấm điểm tín dụng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
Buổi 6 (5 tiết) | 6.1. Thực hành máy học giám sát - hồi quy tuyến tính 6.2. Thực hành máy học giám sát - phân loại | Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
Buổi 7 (5 tiết) | 7.1. Mô hình học máy không giám sát 7.2. Bài tập tình huống: đường cong lãi suất, danh mục Eigen, mô hình hóa lãi suất | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
Buổi 8 (5 tiết) | 8.1. Mô hình học máy không giám sát (tiếp theo) 8.2. Bài tập tình huống: đầu tư cặp, phân nhóm nhà đầu tư, tăng cường tốc độ và độ chính xác trong đầu tư, phân bổ rủi ro phân cấp. | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
Buổi 9 (5 tiết) | Tổng kết và ôn tập | 9.1. Tổng kết lại các nội dung đã học 9.2. Thực hành ứng dụng | Thuyết giảng Ví dụ và thực hành với Python
Bài tập tình huống |
7. GIẢNG VIÊN:
Số thứ tự | Tên Giảng viên | Đơn vị |
1 | PGS.TS. Phùng Đức Nam | Khoa Tài chính |
2 | PGS. TS. Nguyễn Thị Hồng Nhâm | Viện Đổi mới sáng tạo |
3 | TS. Nguyễn Hữu Huân | Khoa Ngân hàng |
4 | TS. Ngô Minh Vũ | Khoa Ngân hàng |
