Como estudiante de pregrado de CS interesado en el aprendizaje automático, ¿cómo puedo saber si me gustaría la economía / computación financiera?

De acuerdo con lo anterior. Si está contemplando una maestría en economía con interés en finanzas, debe tomar / auditar un curso de pregrado en microeconomía, finanzas y econométrica que también cubra series de tiempo. o encontrar algunos en línea, en Coursera, EdX.

Aquí hay algunos libros que puede encontrar en su biblioteca y algunos cursos gratuitos en línea:
Es posible que desee consultar este libro: The Econometrics of Financial Markets this Coursera class: Coursera (Shiller), Geanakoplos ‘Yale lectures: Financial Theory, Anti Ilmanen’s book: Esperaciones esperadas Rentabilidades esperadas: Guía del inversor para cosechar recompensas del mercado: Antti Ilmanen : 9781119990727: Amazon.com: reserva un libro sobre derivados, tales como: opciones, futuros y otros derivados (novena edición): John C Hull: 9780133456318: Amazon.com: libros. renta fija: Amazon.com: Valores de renta fija: Herramientas para los mercados de hoy (9780470891698): Bruce Tuckman, Angel Serrat: Libros. Este libro sobre micro (aunque no sobre finanzas), es un libro indispensable, la micro teoría sustenta muchas cosas en las finanzas … Amazon.com: Un curso de teoría microeconómica (9780691042640): David M. Kreps: Libros. Puede encontrar cierta resistencia a la CS en un departamento económico, pero la combinación es increíble. También es posible que desee considerar las conexiones entre la economía del comportamiento y las aplicaciones de aprendizaje automático que mencionó (por ejemplo, publicidad), otra ventaja de pasar algún tiempo en un departamento económico). lea esto: Empuje: Mejorando las decisiones sobre salud, riqueza y felicidad: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein: 9780143115267: Amazon.com: Libros

Dices que eres un estudiante universitario. Si todavía estás en la escuela, toma una clase de economía. ¿Tienes amigos en la escuela de negocios? ¿Conoces alguna facultad en la escuela de negocios? Si es así, hable con algunos de ellos sobre una clase relevante de escuela secundaria y tómela. Si no, ve a la oficina de b-school y pregunta con quién debes hablar. Lo mismo se aplica al departamento de economía y los departamentos de matemática y estadística aplicadas.

Si tiene un buen asesor, visítelo y haga su pregunta. Probablemente esté bien posicionado para saber qué clases debe tomar para “sentirse fuera del campo”.

Sería negligente si no mencionara que gran parte del trabajo en este espacio implica recopilar y manipular datos (trabajo ETL) para obtener un formato útil para las cosas que desea hacer con él. Si no está de acuerdo con hacer este tipo de trabajo (típicamente tedioso), continúe ahora.

Estoy haciendo un doctorado en finanzas cuantitativas, específicamente precios de opciones. Elegí este campo porque es una intersección fértil de modelado matemático, codificación y realismo (es decir, fácilmente implementable, rico en datos). Así que aquí está mi perspectiva.

Primero, aceptará que la industria financiera es un gran juego corrupto, con un sinsentido total y muchas travesuras (vea algunas noticias sobre la fijación de LIBOR, hipotecas, etc.). Pero es el único juego en la ciudad (gracias Canadá Bill Jones).

Como estudiante de CS, tiene una gran demanda, una escasez de oferta en la industria financiera. Si está motivado con el dinero, le recomiendo que ingrese a la industria financiera, siempre que no desee participar en nuevas empresas tecnológicas o grandes empresas como Google, Facebook, etc.

Tener experiencia en finanzas es fácil pero engorroso. En su mayoría están hechos de fórmulas simples y mucha jerga a su alrededor. Como al menos la mitad de las personas de finanzas son de ciencias sociales, no hay antecedentes de teoría de grafos allí. Por supuesto, a medida que se aventura y se especializa, verá que las cosas se ponen feas.

En pocas palabras, si le gusta trabajar en problemas complejos pero bien estructurados, trabaje para la industria tecnológica. Si le gusta trabajar en un campo donde la complejidad se origina en su naturaleza ambigua (como la mayoría de los sistemas humanos involucrados), por lo tanto, traiga sus propias definiciones de problemas para las finanzas.

Por supuesto, puede optar por HFT, área éticamente gris, pero los problemas son más técnicos que sistémicos.

Si tiene confianza en los métodos estadísticos de LD, los recursos econométricos principales son pan comido (en una estimación aproximada) y fáciles de entender la mayoría de los conceptos. Si no lo está, entonces estudia el análisis de regresión, la estimación de correlación y demás.

Si todavía está cursando su licenciatura, le sugiero que se inscriba en algunas asignaturas optativas más cercanas a lo que desea hacer. Algunas universidades ofrecen una clase de econometría que debería ser bastante interesante. Le sugiero que consulte los departamentos apropiados.

Mis disculpas por perderse esto … creo que la clave es elegir un campo donde sus análisis se puedan aplicar en algo que le apasiona. Bill James fue un éxito porque usó sus habilidades en un campo que amaba, el béisbol.

Encuentre su par de pasiones, observe los problemas en esas áreas y luego descubra cómo trabajar en ellos con datos y análisis.

Puede revisar algunos libros sobre el tema, tomar algunos cursos en línea o incluso tomar una clase optativa de economía y algunas clases de estadísticas. Estos son buenos precursores para una exploración más profunda en econometría.

Aquí hay algunos libros de Amazon:

• Econometría para tontos: Roberto Pedace – $ 15
• Esquema de estadísticas y econometría de Schaum, segunda edición – $ 12
• Introducción a la econometría: uso de la simulación Monte Carlo con Microsoft Excel – $ 85

Los dos primeros son relativamente económicos y ofrecen buenos antecedentes y conocimientos.

También hay una serie de complementos para sobresalir que pueden ayudar en el análisis de series de tiempo.

¡¡Que te diviertas!!