| Competencias do título |
| Código | Competencias do título |
| A1 | Alcanzar un conocimiento básico en un área de Ingeniería/Ciencias Aplicadas, como punto de partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares. |
| A2 | Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos. |
| A4 | Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático. |
| A5 | Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería. |
| A8 | Saber adaptar, modificar e implementar herramientas de software de simulación numérica. |
| A9 | Conocer, saber seleccionar y saber manejar las herramientas de software profesional (tanto comercial como libre) más adecuadas para la simulación de procesos en el sector industrial y empresarial. |
| B1 | Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial. |
| B2 | Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial |
| B3 | Ser capaz de integrar conocimientos para enfrentarse a la formulación de juicios a partir de información que, aun siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos. |
| B4 | Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. |
| B5 | Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias do título | ||
| Ter unha visión panorámica da oferta de software financeiro existente no mercado | AM4 AM8 |
BM1 BI1 |
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| Saber manexarse con Excel para utilizalo con soltura na resolución eficiente dalgúns problemas financeiros estudados na materia de modelos. | AM1 AM4 AM5 AM8 AM9 |
BM1 BM2 BI1 |
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| Coñecer algunhas ferramentas específicas de Matlab para a valoración de produtos e situacións financeiras | AM2 AM4 AM8 AM9 |
BM1 BM2 BM3 BI1 |
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| Ser capaz de elaborar software financeiro orixinal no ámbito de programación Matlab, utilizando se é necesario os toolboxes de finanzas. | AM4 AM5 AM8 AM9 |
BP1 BM1 BM2 BM3 BI1 |
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| Ser capaz de elaborar software financeiro que requira a interacción entre Matlab e Excel, utilizando ademais a ferramenta Excellink. | AM4 AM5 AM8 AM9 |
BP1 BM1 BM2 BM3 BI1 |
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| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| 1. Unha panorámica das ferramentas de software profesional en finanzas | |
| 2. Introdución a Excel orientado á súa utilización en finanzas | |
| 3. Interacción Excel - VBA - Matlab: Excel Link | |
| 4. Ferramentas específicas de Matlab en finanzas | |
| 5. Elaboración de software de valoración financeira en Excel e Matlab | |
| 6. Elaboración de software de valoración financeira en Python | |
| 7. Ferremientas específicas de Python en finanzas |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Solución de problemas | A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 | 0 | 22 | 22 |
| Sesión maxistral | A1 A2 A4 A5 A9 A8 B2 B5 B1 B4 | 21 | 0 | 21 |
| Traballos tutelados | A4 A5 A9 A8 B5 B3 | 0 | 30 | 30 |
| Solución de problemas | A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 | 4 | 4 | 8 |
| Prácticas a través de TIC | A9 A8 B4 | 21 | 42 | 63 |
| Atención personalizada | 6 | 0 | 6 | |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | ||||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Solución de problemas | O alumno deberá resolver algunhas das cuestións e problemas que permiten practicar o uso das ferramentas de software |
| Sesión maxistral | Describirse a utilización das ferramentas de software (Excell, Matlab, etc) para a resolución de modelos e problemas financeiros, algúns deles estudados na materia de modelos matemáticos en finanzas |
| Traballos tutelados | Encargaranse traballos ou proxectos que consisten en resolver problemas financeiros utilizando as distintas ferramentas de software que se explicaron |
| Solución de problemas | Formularanse problemas de valoración financeira mediante as ferramentas de software explicadas para a súa resolución presencial |
| Prácticas a través de TIC | Se resolverán exemplos con axuda do ordenador e practicaranse os comandos das distintas ferramentas de software con exemplos financeiros |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias | Descrición | Cualificación |
| Traballos tutelados | A4 A5 A9 A8 B5 B3 | Encargaranse traballos ou proxectos que consisten en resolver problemas financeiros utilizando as distintas ferramentas de software que se explicaron |
75 |
| Solución de problemas | A4 A5 A9 A8 B2 B5 B3 | Se formularán problemas de valoración financeira mediante as ferraamientas de software explicadas para a súa resolución presencial | 25 |
| Observacións avaliación | |||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Hans Petter Langtangen (2009). A primer on Scientific Programming with Python. Springer
The Math Works Inc. (2005). Financial Derivatives Toolbox User’s Guide .
The Math Works Inc. (2005). Financial Toolbox User’s Guide.
(). http://matplotlib.org.
(). http://numpy.org.
(). http://pydata.org.
(). http://www.mathworks.com.
(). http://www.python-excell.org.
(). http://www.quantlib.org.
(). http://www.scipy.org.
Mark Lutz (2013). Learning Python. O'Really
Yves Hilpisch (2015). Python for finance. Analyze big finncial data. O'Really
Goutham Balaramen, Luigi Ballagio (2019). QuantLib Python Cookbook. |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | |||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |