Course detail

Practical applications of investment strategies in financial markets

FP-PAISZAcad. year: 2015/2016

Předmět je zaměřen na praktickou aplikaci investičních a spekulativních strategií v prostředí finančních trhů. V úvodu semestru budou vysvětleny základní pojmy týkající se technické a fundamentální analýzy a budou probrány základy finančních trhů. Během výuky budou studenti pracovat se softwary:

-Meta Trader 4 (Oanda)
-Trader WorkStation (Interactive Brokers)
-Excel
-MATLAB

Meta Trader 4:
Analýza historických dat a obchodování v reálném čase. Automatizované testování investičních pravidel v programovacím jazyce MQL.

Trader WorkStation:
Analýza historických dat a obchodování v reálném čase v profesionální platformě jednoho z největších amerických obchodníků.

Excel:
Import tržních dat a jejich analýza pomocí klasických nástrojů a VBA.

MATLAB:
Import dat, jejich analýza a predikce pomocí umělých neuronových sítí.

Studenti mohou získat praxi aplikací své strategie v reálné firmě, která obchoduje na americkém a evropském trhu.

Language of instruction

Czech

Number of ECTS credits

0

Mode of study

Not applicable.

Learning outcomes of the course unit

Předmět je zaměřen aplikaci investičních a spekulativní strategií na finančních trzích. Konkrétně na jejich vývoj, testování na historických datech a aplikaci v reálném tržním prostředí. Probranou problematiku student využije skrze všechny studijní obory. Student se naučí ovládat software Meta Trader 4, Trader WorkStation, Excel a MATLAB.

Prerequisites

Předpokládá se základní znalost finančních trhů a znalost Excelu. Výhodou je základní znalost programování.

Co-requisites

Not applicable.

Planned learning activities and teaching methods

Předmět bude vyučován formou přednáškového výkladu v kombinaci s podporou počítačů. Veškerá probíraná látka bude ihned prakticky ukázána na počítačích.

Assesment methods and criteria linked to learning outcomes

Předmět je volitelný bez závěrečného hodnocení.

Course curriculum

• Úvod do problematiky finančních trhů
• Informační zdroje na finančních trzích
• Fundamentální a technická analýza
• Využití výpočetní techniky na finančních trzích - statistika a automatické strategie
• Meta Trader 4
• Trader WorkStation
• Excel
• MATLAB

Work placements

Studenti mohou získat praxi aplikací své strategie v reálné firmě, která obchoduje na americkém a evropském trhu.

Aims

Cílem předmětu je seznámit studenty nejen s teoretickými znalostmi finančních trhů, ale primárně s praktickými znalostmi a možnostmi, jak na finančních trzích vydělávat skrze investiční a spekulativní strategie. Studenti budou sami vyvíjet své strategie a budou je aplikovat v reálném čase na trhu. Budou probrány metody posuzování stability a robustnosti navržených strategií a způsoby naprogramování obchodních pravidel do Excelu a do programu MetaTrader 4.
Dalším cílem je vytvoření fiktivního investičního fondu, jehož portfolio bude vytvořeno strategiemi studentů. Bude prováděná evidence provedených obchodních transakcí a úspěšní studenti dostanou možnost využít své strategie v reálné firmě a získat tím praxi.

Specification of controlled education, way of implementation and compensation for absences

-

Recommended optional programme components

Not applicable.

Prerequisites and corequisites

Not applicable.

Basic literature

WILLIAMS, L. Long-Term Secrets to Short-Term Trading. USA: Wiley-Interscience, 1999. 255 p. ISBN 0-471-29722-4.
WILLIAMS, L. How I Made One Million Dollars Last Year Trading Commodities. USA: Windsor Books, 1979. 130 p. ISBN 978-0930233105.
REJNUŠ, O. Finanční trhy. Ostrava: KEY Publishing, 2008. 548 p. ISBN 978-80-87-8.
DOSTÁL, P. Pokročilé metody analýz a modelování v podnikatelství a veřejné správě. Brno: CERM, 2008. 432 p. ISBN 978-80-7204-605-8.
GOLDBERG, D. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. USA: Addison-Wesley, 1989. 412 p. ISBN 978-0201157673.

Recommended reading

Not applicable.

Classification of course in study plans

  • Programme BAK Bachelor's

    branch BAK-UAD , 1. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EP , 1. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EPM , 1. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-MTK , 1. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-KME Bachelor's

    branch BAK-MME , 1. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-MIn Bachelor's

    branch BAK-MIn , 1. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK Bachelor's

    branch BAK-UAD , 2. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EP , 2. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EPM , 2. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-MTK , 2. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-KME Bachelor's

    branch BAK-MME , 2. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-MIn Bachelor's

    branch BAK-MIn , 2. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK Bachelor's

    branch BAK-UAD , 3. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EP , 3. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-EPM , 3. year of study, winter semester, elective
    branch BAK-MTK , 3. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-KME Bachelor's

    branch BAK-MME , 3. year of study, winter semester, elective

  • Programme BAK-MIn Bachelor's

    branch BAK-MIn , 3. year of study, winter semester, elective

  • Programme MGR Master's

    branch MGR-UFRP , 1. year of study, winter semester, elective
    branch MGR-ŘEP , 1. year of study, winter semester, elective
    branch MGR-PFO , 1. year of study, winter semester, elective

  • Programme MGR-SI Master's

    branch MGR-IM , 1. year of study, winter semester, elective

  • Programme MGR Master's

    branch MGR-UFRP , 2. year of study, winter semester, elective
    branch MGR-ŘEP , 2. year of study, winter semester, elective
    branch MGR-PFO , 2. year of study, winter semester, elective

  • Programme MGR-SI Master's

    branch MGR-IM , 2. year of study, winter semester, elective

Type of course unit

 

Exercise

26 hours, compulsory

Teacher / Lecturer