Avgust, 2024
Prvi seminar Računarskih finansija održan je u Istraživačkoj stanici Petnica 2024. godine. Tokom deset dana, 16 polaznika učestvovalo je na 19 predavanja i imalo priliku da sarađuje sa 21 predavačem i mentorom. Seminar je obuhvatio rad na projektima, praktične radionice i neformalne aktivnosti, što je doprinelo razmeni znanja, razvoju veština i stvaranju trajnih akademskih i profesionalnih veza, kako među učesnicima, tako i sa polaznicima drugih seminara.
Raspored aktivnosti
Tokom seminara, celodnevni program se sastojao od teorijskih predavanja, vežbi i slobodnih aktivnosti. Jedan dan je bio izdvojen za realizaciju mentorskih radova, kako bi se lakše organizovali i imali veći fokus na projektima.
Ovakva raznovrsnost je omogućila polaznicima da primene stečena znanja, razvijaju projektne veštine i ostvare međusobnu saradnju u neformalnom okruženju.
Mentorski radovi
Polaznici su imali priliku da u grupi realizuju rad uz pomoć mentora. Organizovano je sedam grupa i nakon rada, svaka grupa je prezentovala temu ostatku seminara. Teme koje su realizovane su:
Alat za analizu bankarskog tržišta i performansi banaka u Srbiji
Kreiranje investicionog portfolija za Forex tržište
Iznenadne promene unutar dnevnih prinosa
Predikcija odobrenja bankarskih kredita
Primena metoda nenadziranog učenja u identifikaciji karakteristika običnih akcija
VIX kao prediktor momenta višeg reda
Kritika Black-Scholes modela


Održane aktivnosti na seminaru
-
Numeričke metode
Ova tema pokriva grešku zaokruživanja, konvergenciju, aproksimaciju funkcija, diferencijalne jednačine, integraciju, metode za rešavanje sistema linearnih jednačina. Tema će biti obrađena uz primere.
-
Detekcija anomalija u poreskim podacima
Objašnjava klasifikatore i primenu metoda mašinskog učenja na traženje anomalija u poreskim podacima uz primer. Kratko prelazi generalno preko pojmova mašinskog učenja i anomalija, kao i kako se anomalije otkrivaju.
-
Digitalne valute
Uvodno predavanje o digitalnim valuata. Objašnjava šta su, kako funkcionišu sa tehničke strane i kako trenutno teče njihov razvoj.
-
Programiranje u Python-u
Praktične vežbe u programskom jeziku Python sa osvrtom na srednje i napredne koncepte programiranja u finansijama. Dat je dodatan fokus na OOP princip.
-
Bezbednost podataka i regulative/zakonodavrstva vezane za finansijske transakcije i instrumente
Pregled regulativa vezanih za finansijske transakcije u Srbiji. Dat je uvod u terminologiju prava i računovodstva, osvrt na zakon o reviziji i poresko izveštavanje, kao i digitalnu imovinu. Obuhvaćena je i bezbednost podataka uz zakon o zaštiti poslovne tajne i krivični zakonik.
-
Lepe prakse programiranja
Dati su odgovori na pitanja kako struktuirati projekat i koja je važnost dokumentacije. Obuhvaćena je i održivost koda i njegovo testiranje kroz kraće primere.
-
Optimizacija finansijskih portfolija
Rad sa podacima u programskom jeziku Python na proceni očekivanih prinosa i rizika hartija od vrednosti. Portfolio optimizacija, efikasna granica, realistična optimizaciona ograničenja, statističke i dinamičke strategije trgovanja, testiranje strategija. Predavanje obuhvata i praktične vežbe.
-
Valuacija obveznica
Prvo se prelaze bazični koncepti iz finansijske matematike, kao što su procentni račun, prost kamatni račun, menice, složen kamatni račun, novčani tokovi, amortizacija kredita, interna stopa prinosa. Nakon toga, fokus je valuaciji obveznica uz primere.
-
Valuacija opcija - Black Scholes Model
Uvod pojma Black-Scholes modela i objašnjenje njegove upotrebe nad finansijskim derivatima.
-
Osiguravajuće kuće
Objašnjava model poslovanja osiguravajućih kuća, kako se razlikuju od drugih preduzeća i kako upravljaju svojom imovinom. Akcenat je na pojašnjenju ekonomskih faktora i unutrašnje politike firme na osnovu koji će donositi odluku o načinu trgovine na domaćoj berzi.
-
Digitalni token
Uvodi šta su i kako funkcionišu digitalni tokeni. Predstavljen je i white paper koji stoji iza Finspot digitalnog tokena i kako funkcioniše u praksi.
-
Vrednovanje finansijskih instrumenata i predvidivost njihovih cena
Pokriva vrednovanje finansijskih instrumenata i mogućnost predviđanja prinosa uz ilustraciju na podacima o akcijama.
-
Kratka istorija finansijskih tržišta i kriza
Istorijski pregled velikih finansijskih kriza, razlog, razvoj i posledice i zakonske regulative.
-
Novac
Predavanje uvodi pojam novca i objašnjava njegovu ulogu u privredi. Nakon toga objašnjava kako centralna banka kreira novac i detaljnije ilustruje pojmove inflacije i deflacije. Takođe obuhvata i funkcionisanje deviznog tržišta, kao i kako se formira devizni kurs. Daje dodatan fokus njegovog uticaja na makroekonomsku stabilnost.
-
Regresiona analiza
Obuhvata prost i višestruki linearni regresioni model, binarnu i Pasonovu regresiju, tipove podataka u regresiji. Na kraju objašnjava samu upotrebu regresije u ekonomiji i finansijama.
-
Verovatnoća i statistika
Generalni pregled pojmova verovatnoće i statistike.
Iz verovatnoće obuhvata funkciju gustine i funkciju raspodele, jednodimenzionalne slučajne promenljive diskretnog i apsolutnog tipa (fokus na diskretne), višedimenzionalne slučajne promenljive i osnovne numeričke karakteristike (očekivanje, disperzija i standardna dev.) diskretne slučajne promenljive.
U okviru statistike pokriva statističko ocenjivanja, testiranje statističkih hipoteza.
-
Računarske finansije u praksi: Fintech i Hedge Funds
Pokriva teme o upravljanju investicijama, zatim alternativne investicije, industriju hedž fondova, strategije hedy fondova. Potom obuhvata kraći osvrt na fintech industriju.
-
Financial assents in practice
Pruža objašnjenje rada u fintech industriji iz prve ruke, kao i koji je jedan od načina da se stečeno znanje sa seminara primeni u praksi i poslu.
Predavački tim
-
Aleksandra Simić
Ekonomista i zaposlena u Fintech kompaniji FIS
-
Diana Šantavec
Quantitative Software Developer u kompaniji FIS
-
Branko Urošević
Profesor na Računarskom fakultetu (RAF) u Beogradu gde rukovodi Master in Computational Finance (MCF) programom
-
Miloš Božović
Redovni profesor na Ekonomskom fakultetu Univerziteta u Beogradu
-
Aleksandra Hajder
QA analiticar u kompaniji FIS
-
Miloš Savić
Vanredni profesor Prirodno-matematičkog fakulteta Univerziteta u Novom Sadu
-
Miroslav Nikolić
Quantitative Software Engineer u FinTech kompaniji FIS
-
Stefan Nožinić
Rukovodilac programa računarstva i web3. Asistent tehničkog direktora zadužen za finansije u IS Petnica
-
Nikola Jovanović
Softverski inženjer u kompaniji YDrive AI
-
Joachim Goebel
Quantitative software developer, retired
-
Jasna Atanasijević
Direktor usluga ekonomskog savetovanja za Srbiju, Crnu Goru i Bosnu i Hercegovinu u konsultantskoj kući EY i vanredni profesor na Departmanu za matematiku i informatiku Prirodno-matematičkog fakulteta Univerziteta u Novom Sadu.
-
Slavko Davidović
Ekonomista i zaposlen u kompaniji Generali Osiguranje
-
Milica Ilić
Asset menadžer u kompaniji Generali Osiguranje
-
Aleksandar Damjanović
Asistent na Računarskom fakultetu u Beogradu
-
Lazar Petrović
BA analitičar u kompaniji FIS
-
Ilija Rilaković
Advokat u advokatskoj kancelariji Rilaković
-
Bojana Milošević
Vanredni profesor na matematičkom fakultetu, Univerzitet u Beogradu
-
Ognjen Kurtić
Tehnički direktor i koosnivač kompanije Finspot
-
Zoran Radojčić
Redovni profesor fakulteta organizacionih nauka, Univerzitet u Beogradu
-
Branislav Milojković









