Adatbányászat és pénzügyi folyamatok

A tantárgy angol neve: Data Mining and Financial Processes

Adatlap utolsó módosítása: 2009. október 27.

Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Üzleti Informatika Szakirány

Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VISZ5288   4/0/0/v 5  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Telcs András,
4. A tantárgy előadója

Dr Bodon Ferenc

Dr Telcs András 

5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Valószínűségszámítás BMEVIMA vagy ekvivalens, Algoritmusok elmélete, lineáris algebra, gráfelmélet,
6. Előtanulmányi rend
Ajánlott:
nincs
7. A tantárgy célkitűzése

Az alapvető adatbányászati módszerek, fogalmak és algoritmusok ismertetése.

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik a tőzsde először egyszerűbb szerencsejátékok természetével ismerkedünk meg. A pénzfeldobás és a lóverseny tanulmányozása segítségével el fogunk jutni a modern portfolió elmélethez és az opciós termékek árazásának Nobel díjjal elismert Black-Scholes elméletéhez.



8. A tantárgy részletes tematikája

8. A tantárgy részletes tematikája:


 Az adatbányászati előadások tematikája:

1.        Előfeldolgozás, hasonlósági mértékek

2.        gyakori elemhalmazok keresése, APRIORI, Eclat, FP-growth

3.        asszociációs szabályok (érdekességi mutatók)

4.        osztályozás (osztályozás teljesítményének mérése, ID3, CART, Chaid, vágási függvények összehasonlítása)

5.        klaszterezés (Kleinberg-féle lehetetlenség-elmélet, klasszikus klaszterezési célfüggvények és azok hibái, klaszterező algoritmusok típusai, partíciós-, hierarhikus-, sűrűségalapú algoritmusok)

6.        webes keresés (Page rank, HITS módszer)

7.        Adatbányászat a gyakorlatban

 

A pénzügyi folyamatok rész tematikája

1.      Portfólió elmélet

2.      A portfolióstratégia információelméleti modellje,

3.      Opciós ügyletek vételre és eladásra,

 

 

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

 előadás

10. Követelmények

a. A szorgalmi időszakban:-

b. A vizsgaidőszakban: íráseli vizsga

               c.       Elővizsga: lehetséges

11. Pótlási lehetőségek A ZH egy alkalommal a pótlási időszakban pótolható.
 
12. Konzultációs lehetőségek

az utolsó szorgalmi héten személyes egyeztetés alapján

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

Jegyzet

Száz János, Tőzsdei opciók vételre és eladásra

Eliot, R.J., Kopp, P.E., A pénzpiacok Matematikája, Typotex 2000

Cover, T.M., Thomas J.A., Elements of information theory, Wiley, 1991

Bodon Ferenc: Adatbányászati algoritmusok

Abonyi János: Adatbányászat - A hatékonyság eszköze

Iványi Antal: Informatikai algoritmusok 2.
14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontakt óra 
Félévközi készülés órákra60
Felkészülés zárthelyire30
Házi feladat elkészítése15
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása15
Vizsgafelkészülés30
Összesen150
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Dr Bodon Ferenc

Dr Telcs András