| 인공지능방법론 |
인공지능과 관련된 가장 기본적인 강좌로, 인공지능방법론에 대한 개요, 정의, 기초이론, 투자시장과 인공지능의 관계에 대해 학습한다. 더불어 인베스트먼트와 인공지능방법론의 관계에 대한 이해를 기반으로 투자모델에 대한 아이디어를 논의한다. |
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| AI투자공학 |
본 과목은 투자에 인공지능 기술을 적용하는 과목으로, 학생들은 기계 학습 원리와 투자 데이터 분석을 배우며, AI를 활용한 효율적인 투자전력을 개발하는 방법을 학습한다. |
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| 컴퓨터시뮬레이션 |
컴퓨터를 활용하여 실제의 환경과 거의 같은 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 방법들에 대해 학습한다. 그리고 시뮬레이션 모형의 타탕성 검토와 여러 대안들을 비교 분석하는 방법들을 습득한다. 특히 시뮬레이션을 실행하기 위한 난수 생성 및 입력변수 분포 추정, 모델 검증 방법들에 대해 소프트웨어 및 분석 기법들을 익힌다. |
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| 투자의사결정론 |
반복되는 중요한 투자의사결정에 직면하는 의사결정자를 위해 다양한 의사결정 방법론을 다루어 의사결정자의 문제해결을 위한 통찰력을 배양시키고, 궁극적으로 투자의사결정기법을 향상시켜 명확하고 투명한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 실무적 내용을 다룬다. |
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| 파이낸스인텔리전스1 |
학생들은 본 수업을 통해 금융산업 전반에서 이루어지는 기업 및 신기술 분석 프로세스를 이해하기 위해 필요한 실무 지식들을 배운다. 선물, 옵션, 스왑 등의 파생상품을 평가하고, 금융시장에서의 사용되는 수학적이론, 가치평가방법, 마켓컨벤션, 금융상품 구조화 등에 대해서 학습한다. |
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| 파이낸스인텔리전스2 |
금융 전문가들의 초청 세미나를 통해 포트폴리오 관리 및 투자전략, 운용성과분석에 대한 논의를 진행한다. 이를 통해 주식, 채권, 파생상품, 구조화상품, 글로벌 투자전략 등이 이루어지는 과정에 대하여 학습하게 된다. |
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| 로보어드바이저원론 |
로보어드바이저에 관한 기초적인 내용을 수업하는 강좌로, 학생들은 본 수업을 통해 로보어드바이저의 개념과 전략 수립, 검증에 관한 기본적인 내용들을 학습하게 된다. 추가적으로 쉽게 학습할 수 있는 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 학습을 병행한다. |
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| 로보어드바이저응용 |
로보어드바이저원론을 선수과목으로 하며, 학습한 이론을 기반으로 트레이딩 전략을 프로그래밍하여 시스템을 구축한다. 학생들이 트레이딩 아이디어를 과학적이고 체계적인 방식으로 접근할 수 있도록 지도한다. 금융 데이터에서 나타나는 시장의 현상을 파악하고, 논리적으로 전개하여 로보어드바이저 구축 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다. |
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| 알고리즘트레이딩1 |
본 과목은 Visual Basic / C#을 이용해 API를 개발하고 금융, 통계학, 프로그래밍, 공학의 영역을 넘나들며 융합 장르로서의 알고리즘 트레이딩을 조명한다. 프로그래밍 언어에 대한 심화된 내용을 강의하여 학생들로 하여금 트레이딩 전략을 알고리즘화 하는 실습을 진행하도록 한다. |
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| 알고리즘트레이딩2 |
알고리즘트레이딩1을 선수과목으로 하며, 알고리즘 트레이딩에 대한 이론을 바탕으로 한 C++ 또는 C#을 활용한 API 실습에 집중하는 과목이다. 학생들은 본 수업을 통해 알고리즘 트레이딩과 관련된 실무능력을 함양하게 되고, 퀀트 트레이딩과 최근 전략에 대해 다룬다. |
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| 선물실전트레이딩 |
본 수업은 선물 실전 트레이딩을 통한 학생들의 금융상품 이해도 향상 및 트레이딩 실무능력 함양을 목표로 한다. 학생들은 초단타매매, 데이트레이딩, 스윙트레이딩 등의 다양한 트레이딩 종류를 익히고, 자신만의 전략을 시스템화하여 거래하는 과정을 통해 시스템트레이딩 활용능력을 함양하게 된다. |
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| 옵션실전트레이딩 |
본 수업은 옵션 실전 트레이딩을 통한 학생들의 옵션 이해도 향상 및 트레이딩 실무능력 함양을 목표로 한다. 학생들은 전통적인 옵션부터 몬테카를로, 배리어, 래더, 룩백 등의 이색옵션 트레이딩까지 실습하게 된다. 이와 관련된 독창적인 트레이딩 전략들을 수립하고, 이를 시스템화하여 거래하는 과정을 통해 시스템트레이딩 활용능력을 함양하게 된다. |
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| 금융투자원론 |
본 과목은 금융투자의 기본적이고 원리 이해에 필수적인 투자 이론을 학습하며, 최근 투자환경 변화와 증권제도 및 시장 변화에 적합한 투자방법론에 대해 논의한다. 더불어 이론적인 기반으로 실무적으로 활용 가능한 방법론 사례분석을 실시하여 이해를 도모한다. |
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| 금융시장조사방법론 |
금융시장조사방법론은 과거와 현재 산업동향을 조사하고, 정성적·정량적 분석을 통해 미래를 예측함으로써 대응전략 수립의 지침을 제공한다. 투자자의 의사결정을 위해 실행 가능한 정보제공을 목적으로 다양한 자료를 체계적으로 획득·분석하는 객관적이고 공식적인 과정을 학습한다. |
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| AI투자공학특수논제 |
AI투자공학특수논제는 인공지능을 활용한 투자 전략 및 공학적 접근법에 대해 심도 있게 탐구하는 과목이다. 이 과목은 최신 AI 기술과 방법론을 투자 분석과 전략 개발에 어떻게 적용할 수 있는지를 다루며, 학생들은 이론과 실습을 통해 AI 기반 투자 공학의 다양한 측면을 배우게 된다. |
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| 산업조직론 |
산업조직론은 산업 내 기업들의 행동과 시장 구조, 그리고 그로 인한 경제적 성과를 분석한다. 이 과목은 시장에서의 기업 간 경쟁, 독점 및 과점 시장 구조, 그리고 규제 정책 등의 주제를 다룬다. |
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| 산업분석1 |
현업에 종사하고 있는 업종 전문가의 지도하에 특정 산업에 관한 신제품 및 기술을 분석하고 관련된 논의를 진행한다. 학생들은 본 수업을 통해 기업 및 기술에 대한 분석능력을 함양하고, 나아가 전문적인 애널리스트로서의 기본소양을 갖추게 된다. |
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| 산업분석2 |
국내외 전문 학자들을 초청하여 하루가 다르게 변화하는 금융 환경 의 구조와 행태를 분석하고, 범산업적으로 진행되는 기술·정책 트렌드의 최신 동향과 그에 따른 대응전략을 논의한다. |
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| 정보통계학 |
통계학에 대한 가장 기본적인 선수과목으로, 확률과 통계에 관한 개론을 담고 있다. 본 과정을 통해 학생들은 분포, 기댓값, 추정, 가설검정 등에 관한 기초지식을 습득한다. 학습과 더불어 투자시장에서 가장 기본적으로 다루는 주가 수익률, 변동성 등에 대한 실습을 병행한다. |
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| 금융데이터마이닝 |
학생들은 본 과목을 통해 데이터마이닝과 관련된 기본적인 개념부터 심화된 주제까지 폭넓은 내용을 학습한다. 데이터 전처리, 변수선택 방법, 분석 기법(Clustering, Case Based Reasoning, Neural Network 등)을 통해 군집분석, 분류 분석, 예측분석 등에 대해 학습한다. |
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| 금융정보기술 |
학생들은 본 수업을 통해 금융산업에서 사용되는 정보기술의 종류와 기능을 자세히 학습하고, 해당 기술들이 산업 전반에 미치는 영향과 파급력을 분석한다. 또한 최신 금융정보기술이 갖추어야 할 요건들에 대해 학습하고, 앞으로 나아가야 할 방향에 대하여 논의한다. |
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| 투자정보네트워크 |
금융 온라인 네트워크중 하나로, 복수의 은행과 기업을 자유 접속하는 대규모 네트워크 시스템인 투자정보 네트워크를 분석하는 것에 초점을 둔다. 나아가 금융산업 전반에서 정보네트워크가 미치는 영향을 학습하고, 앞으로 개발될 새로운 네트워크 기술에 관하여 논의한다. |
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| 금융IT사례분석 |
금융정보기술과 관련된 실제 사례들을 분석하는 수업으로, 학생들은 본 수업을 통해 역사적으로 중요한 의미를 갖는 정보기술 도입사례들부터 최신 핀테크의 발전과정까지 포괄적으로 이해하게 된다. |
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| 비즈니스모델분석및개발 |
본 과목을 통해 학생들은 비즈니스모델에 대한 개념과 구성요소 및 체계에 대한 기본 내용을 학습한다. 나아가 이를 바탕으로 기존 실제 사례들에 대한 비즈니스모델 분석과 평가를 실시하고, 최종적으로 수강생들이 직접 비즈니스모델을 개발하여 향후 기업의 성과 증진에 기여하도록 한다. |
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| 부동산디벨럽핑 |
테마형 도시단지 개발과 토지이용계획에 대해 학습한다. 학생들은 본 과목을 통해 소규모와 대규모 필지의 공공적, 사적 개발 시 입지 및 토지 용도에 따른 이론적 배경과, 토지 이용 계획 및 건축물의 용도를 구성시 토지 및 건물의 투자가치 상승을 위한 실천적 사례와 기술적 방법론을 배우게 된다. |
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| 공학회계 |
회계에 대한 지식이 부족한 학생을 대상으로 하며, 회계 전반에 대한 기본 개념에 대하여 숙지하는 것을 기본 목표로 한다. 회계 정보의 해석에 대한 지식을 습득하여 재무제표를 이해하고, 기업분석에 적극 활용할 수 있도록 한다. |
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| 부동산금융투자론 |
부동산 담보대출, 부동산 펀드, REITs(리츠) 등 다양한 금융상품의 구조와 평가 방법을 학습하며, 이를 활용한 투자 전략을 설계하고 분석한다. 또한 부동산 금융시장의 최신 트렌드와 투자 리스크 관리 방법론에 대해 논의한다. |
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| 부동산시장분석론 |
부동산 시장에 영향을 미치는 경제적, 사회적, 정책적 요인들을 탐구하며, 시장 데이터를 기반으로 수요와 공급, 가격 변동, 투자 가능성 등을 분석하는 방법을 학습한다. 부동산 시장 예측과 실질적인 투자 의사결정을 지원할 수 있는 분석 능력을 갖추게 된다. |
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| 대안투자론 |
본 과목은 기존의 주식 및 채권 투자를 벗어나 헤지펀드, 담보부채증권(CDO), 스왑, 상품지수와 ETF, 이색 옵션 등 다양한 자산들에 투자하는 대안투자에 대해 학습하며, 이를 활용한 포트폴리오 구성 방법과 리스크 관리 방법 등에 대해 논의한다. |
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| 프롭테크AI방법론 |
인공지능을 활용하형 프롭테크의 발전과 응용을 다루는 과목으로, AI 기술을 부동산 데이터 분석과 시장 예측에 적용하는 방법을 학습한다. |
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