[연세 NEXT AI] 인공지능을 활용한 파생상품 가치평가와 헷징

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[Yonsei Next AI] Derivative Valuation and Hedging with AI

##연세NextAI #YonseiNextAI #금융공학 #인공지능

Class Introduction

Curriculum

<강좌 개요>

파생상품 시장은 복잡성과 변동성이 높은 특성을 가지며, 정교한 가치평가 및 리스크 관리가 필수적입니다. 기존의 전통적인 모델을 넘어, 인공지능(AI)을 활용한 정량적 분석 및 헷징 전략이 금융 업계에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

이 강의에서는 AI와 머신러닝 기법을 활용하여 파생상품의 가치를 평가하고, 효과적인 헷징 전략을 수립하는 방법을 학습합니다.

금융권 종사자, 퀀트 트레이더, 데이터 사이언티스트, 리스크 매니저 등 AI를 활용한 금융 데이터 분석 및 헷징 전략 수립에 관심이 있는 학습자를 대상으로 하며, 실전 중심의 강의를 통해 AI 기반의 금융 리스크 관리 역량을 키울 수 있도록 돕습니다.

<강좌 목적>

<상세 커리큘럼>

주차	주차명	차시명	콘텐츠 분량
1	1. Overview	1-1. Overview	00:14:52
2	2. Warm-up	2-1. Volatility	00:27:44
		2-2. Random Walk (1)	00:14:32
		2-3. Random Walk (2)	00:14:46
3	3. Black-Scholes World	3-1. Introduction to pfthedge	00:19:29
		3-2. Brownian Motion	00:37:02
		3-3. Black-scholes Formula	00:28:37
		3-4. Delta Hedging	00:37:44
		3-5. Torch Dataset (torch.utils.data.Dataset)	00:44:58
		3-6. Black-scholes with Delta Hedging	00:30:51
4	4. Neural Network 101	4-1. Broadcasting and Softmax	00:36:47
		4-2. Negative Log-likelihood (NLL)	00:49:03
		4-3. Neural Network	00:39:12
5	5. Deep Hedging	5-1. torch.nn.Module	00:25:10
		5-2. Loss Function	00:23:59
		5-3. Entropic Risk Measure	00:09:24
		5-4. prev_hedge	00:11:27
		5-5. GPU	00:37:39
6	6. Applications	6-1. Micrograd (1)	00:51:15
		6-2. Micrograd (2)	00:36:00
		6-3. Micrograd (3)	00:55:34
		6-4. Stochastic differential equations	00:21:33
		6-5. Exotic options	00:33:14
			총 분량: 11:40:52

[문의]

연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

Review

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￦ 350,000

Estimated Point

3,500Point

Conditions for completion

Category스마트팩토리/인공지능
LecturerKim Joocheol
CertificateIssued
Study Time11hr 40min
Application04-02-2025 ~ 02-28-2026
Learning period04-02-2025 ~ 05-31-2026
(+90 from the date of application or the start date)
※ You will not be able to enter after the study end date, even if there is still time left.
Language한국어 ‎(ko)‎