Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Física (plan 2002) 2023-1

Optativas, Temas Selectos de Física Matemática y Teórica II

Grupo 8393, 40 lugares. 3 alumnos.
Aplicaciones de RMT y aprendizaje automático a los datos del mercado financiero
Profesor Manan Vyas lu mi 11:30 a 13 Aula 2 de Computación en Física
Ayudante
 

Estudiantes interesados en el curso deberán contactar por correo electrónico: manan@icf.unam.mx

Horarios: Lunes y Miercoles 11:30 am - 01:00 pm; Aula de Cómputo II (2o piso, Depto. Física)

Aplicaciones de RMT y aprendizaje automático a los datos del mercado financiero

Temario:

El curso se centra principalmente en aplicaciones para analizar datos. Los datos pueden ser de cualquier sistema complejo de interés - Econofísica, Sistemas dinámicos, Sistemas complejos, o Físico-química.Cubrirá los conceptos básicos requeridos para los estudiantes:
  • Introducción a Matrices de Wishart
  • Correlación análisis de series temporales
  • Técnicas de análisis de correlación y aprendizaje automático

(Clases con prácticas de computó)

Requisitos: Conocimientos básicos de cualquiera de los lenguajes de programación.

Bibliografía:

  1. J. Wishart, Biometrika 20A, 32 (1928).
  2. M. L. Mehta, Random Matrices (Elsevier, Amsterdam, 2004).
  3. M. C. Münnix, T. Shimada, R. Schäfer, F. Leyvraz, T. H. Seligman, T. Guhr, and H. E. Stanley, Nat. Sci. Rep. 2, 644 (2012).
  4. Vinayak, R. Schäfer, and T. H. Seligman, Phys. Rev. E 88, 032115 (2013).
  5. Vinayak and T. H. Seligman, AIP Conf. Proc. 1575, 196 (2014).
  6. M. Vyas, T. Guhr, and T. H. Seligman, Multivariate analysis of short time series in terms of ensembles of correlation matrices, Sci. Rep. 8, 14620 (2018).
  7. (eds.) H. Aoyama, Y. Fujiwara, Y. Ikeda, H. Iyetomi, W. Souma and H. Yoshikawa, Macro-Econophysics (Cambridge Uni. Press, UK, 2017).

 


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