CAS Financial Markets & Investing Innovations HWZ

Längst hat die Informationstechnologie in der Finanzbranche Einzug gehalten. Finanzfachleute müssen heute in der Lage sein, eine zunehmende Menge an Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren, was kritisches Denken, Problemlösung und Strategieentwicklung erfordert. Die Studierenden lernen, innovativere und effektivere Anlagestrategien zu entwickeln, um Kunden oder Unternehmen einen Mehrwert zu bieten. Diese Weiterbildung erweitert die Kenntnisse der Finanzfachleute und stärkt ihre Arbeitsmarktfähigkeit in einem immer stärker vom Wettbewerb geprägten Umfeld.

Sie analysieren die Funktionsweise der Finanzmärkte, insbesondere der Aktien-, Anleihen- und Derivatemärkte analysieren und bewerten deren Finanzinstrumente. Hierfür erlernen Sie die Anwendung von Finanzmodellierung zur Durchführung der Bewertung.

Sie lernen innovative Anlageklassen kennen und verstehen die Ergänzung von traditionellen Anlagen durch alternative Anlageinstrumente wie Private Equity, Digital Assets und Infrastrukturanlagen.

Im Studiengang erhalten Sie die Grundlagen der modernen Portfoliotheorie wie Vermögensallokation, Risikomanagement und regelbasiertes Investieren. Der Studiengang beinhaltet die Analyse wichtiger Finanzprodukte und die Modellierung von Vermögensprognose und Asset Allocations.

Sie werden mittels Data Analysis, Machine Learning und KI in der Lage sein, grosse Mengen an Finanzdaten effektiv zu analysieren und zu interpretieren. Zudem sind Sie in der Lage, geeignete Analysetools und -techniken auszuwählen und anzuwenden, um fundierte Entscheidungen in Bezug auf Anlagestrategien und Risikomanagement zu treffen. 

Der CAS richtet sich an Praktiker:innen der Finanzbranche wie:

• Banking

• Anlageberatung

• Finanzanalyse

• Wealth Management,

• Institutionelle Investoren

• Corporate Finance

• Finanzierungsinstrumente und Pecking Order Theory

• Bestimmung des Cost of Capital und des Economic Value Added

• Financial KPIs

• Finanzcontrolling und Investitionsrechnen

• Finanzanalyse und Kennzahlensystem

• Fundamentale Bewertungsmodelle (Discounted-Cash-Flow-Modelle)

• Relative Bewertungsansätze (Market Multiples)

• Bewertung von nicht börsenkotierten Unternehmen und anderen Spezialfällen

• Identifikation von Finanzrisiken

• Risikomanagement-Strategien

• Portfolio Management & Risikosteuerung (inkl. Strukturierte Produkte)

• Bewertungsmodelle von Derivaten (Binomialmodelle vs. Black-Scholes-Modell)

• Bedürfnisorientierte Kundenprofilierung (Bedürfnisse und Risikotoleranz) verstehen und erfassen

• Erarbeitung und Evaluation kundenspezifischer, strategischer Asset Allocation

• Evaluation und Rebalancing der Anlagestrategie

• Behavioral Finance und deren Einfluss auf die Anlageentscheidungen privater Anlegerinnen und Anleger

• Nutzen von alternativen Investments im Gesamtportfoliokontext

• Rendite- und Risikoeigenschaften von alternativen Investments

• Die neuen alternativen Investments: u. a. Kryptowährungen, Impact Investing, Infrastruktur

• Verständnis für grundlegende Konzepte von künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics und deren Anwendungen im Bereich der Finanzen.

• Kenntnis der verschiedenen Methoden der Datenaufbereitung, -analyse und -modellierung in der Finanzindustrie.

• Verstehen und Anwenden von Algorithmen und Tools der künstlichen Intelligenz wie neuronale Netze, maschinelles Lernen und Deep Learning

• Verständnis für verschiedene Technologien und Plattformen, die zur Analyse grosser Datenmengen in der Finanzindustrie verwendet werden

• Analysieren komplexer Finanzdaten mithilfe von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz und fundierte Entscheidungen treffen