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Bourses de doctorat entièrement financées par OMI au Royaume-Uni, 2019

Bourses de doctorat entièrement financées par OMI au Royaume-Uni, 2019

Publié : 

Categories : Bourse d'étude

Domaines : Administration - Ressources humaines - PlanificationBanque - Assurance - FinanceComptabilité - Gestion - Audit - Gestion de projets... Afficher plus

Regions : Royaume-Uni (UK)

Bourses de doctorat entièrement financées par OMI au Royaume-Uni, 2019

Date limite: 25 janvier 2019

Description de la bourse

L’Institut Oxford-Man de finance quantitative (OMI) est heureux d’annoncer des bourses entièrement financées par des stages en apprentissage automatique appliqués à la finance. Les bourses sont disponibles pour les étudiants britanniques, européens et internationaux.
L’Oxford-Man Institute (OMI) de Quantitative Finance est un centre de recherche interdisciplinaire en finance quantitative. Il fait partie du département des sciences de l’ingénieur (ingénierie de l’information) et se concentre sur les investissements alternatifs et la science basée sur les données, en particulier l’apprentissage automatique. Les membres de l’IMO effectuent des travaux de recherche exceptionnels sur le plan académique, qui portent sur les principaux problèmes du secteur financier. Les chercheurs créent de nouveaux outils et méthodes qui peuvent donner des informations plus détaillées sur les marchés financiers: comment ils se comportent, comment ils deviennent stables ou instables, comment extraire de la valeur à partir d’échelles de données et comment mieux fonctionner. Ceci est réalisé grâce à une combinaison unique d’innovation académique et d’engagement externe.

Les candidats doivent avoir d’excellentes compétences en communication écrite et orale (anglais).

 

Le niveau de diplôme

Des bourses sont disponibles pour poursuivre un doctorat programme.

 

Sujet disponible

Les bourses sont attribuées en apprentissage automatique appliqué à la finance.

Bien que le sujet de recherche exact soit défini lors de discussions entre l’étudiant et le (s) superviseur (s), il est probable qu’il se situe dans l’un des grands domaines suivants:

  • Apprentissage automatique pour la modélisation, la prévision et la détection d’événements de séries chronologiques à plusieurs variables
  • Extraction et fusion d’informations à partir d’ensembles de données non-structurées et non stationnaires
  • Apprentissage approfondi (probabiliste) pour extraire des informations exploitables
  • Apprentissage dynamique sous incertitude pour une stratégie et une estimation de politique dans des environnements de récompense différés
  • Comprendre les relations dynamiques complexes sur les graphes et les réseaux
  • Traitement du langage naturel pour la prévision financière
  • Modèles probabilistes multi-agents
  • Optimisation, prise de décision et apprentissage actif

 

Avantages de la bourse

Les frais de scolarité universitaires sont couverts au niveau fixé pour les étudiants britanniques et européens, de même que les frais de cours à Oxford (environ 7 730 £ au total, p.a.). L’allocation (allocation d’entretien exonérée d’impôt) est c. 15 000 £ par an pour la première année et au moins ce montant pour deux ans et demi supplémentaires.

 

Nationalités éligibles

Les bourses sont disponibles pour les étudiants britanniques, européens et internationaux.

 

Exigences d’entrée

Les candidats doivent répondre aux critères suivants:

Ces bourses sont financées par l’Institut Oxford-Man de finance quantitative et sont ouvertes aux étudiants britanniques et européens (bourse complète – honoraires plus allocation) et aux étudiants internationaux (prime partielle – honoraires au taux britannique / européen plus une allocation).

Les candidats potentiels seront jugés en fonction de leur conformité aux critères suivants:

  • Un baccalauréat spécialisé en génie, mathématiques, statistiques, informatique, physique ou similaire;
  • Expérience dans l’apprentissage automatique et l’analyse de données;
  • Maturité mathématique en mettant l’accent sur l’estimation, l’inférence et la théorie d’optimisation;
  • Capacité à coder dans une langue de développement scientifique de haut niveau, par ex. Python, R, Matlab;
  • Excellentes compétences en communication écrite et parlée (anglais).

Les compétences suivantes sont souhaitables mais non essentielles:

Expérience de la modélisation de données financières – ou non stationnaires, hétéroscédastiques -.
Procédure de demande

Les candidats doivent soumettre un formulaire de demande d’études supérieures et sont censés satisfaire aux critères d’admission aux études supérieures. Les détails sont disponibles sur la page de cours du site Web de l’Université.

Merci de citer 19ENGIN_SROMI dans toute votre correspondance et dans votre candidature pour diplômé. Les demandes informelles doivent être adressées au Pr Steve Roberts: steve.roberts-at-oxford-man.ox.ac.uk.

Plus d’informations ici