Dr. Nils Andri Bundi
Dr. Nils Andri Bundi
ZHAW
School of Engineering
Technikumstrasse 81
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit
Dozent
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Blockchain & Decentralized Finance
- Quantitative Finance
- Network Theory
Lehrtätigkeit in der Weiterbildung
CAS Blockchain & Decentralized Finance
Aus- und Weiterbildung
Ausbildung
PhD / Financial Engineering
Stevens Institute of Technology
01 / 2014 - 07 / 2022
Netzwerk
Mitglied in Netzwerken
ORCID digital identifier
Social Media
Projekte
- Large Scale Data-Driven Financial Risk Modelling / Teammitglied / abgeschlossen
- Real-time price anomaly detection for market data quality monitoring / Projektleiter:in / abgeschlossen
- Automation and industrialization of quantitative research / Teammitglied / abgeschlossen
- Standardisierte algorithmische Darstellung von Finanzkontrakten / Teammitglied / abgeschlossen
- RENERG2 – RENewable enERGies in future energy supply / Teammitglied / abgeschlossen
- Risk- and Finance-Lab / Teammitglied / abgeschlossen
Publikationen
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Wildi, Marc; Bundi, Nils Andri; et al.,
2019.
Bitcoin and market-(in)efficiency : a systematic time series approach.
Digital Finance.
1(1), S. 47-65.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s42521-019-00004-z
-
Stockinger, Kurt; Bundi, Nils Andri; Heitz, Jonas; Breymann, Wolfgang,
2019.
Scalable architecture for big data financial analytics : user-defined functions vs. SQL.
Journal of Big Data.
6(46).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1186/s40537-019-0209-0
-
Breymann, Wolfgang; Bundi, Nils; Heitz, Jonas; Micheler, Johannes; Stockinger, Kurt,
2019.
Large-scale data-driven financial risk assessment.
In:
Braschler, Martin; Stadelmann, Thilo; Stockinger, Kurt, Hrsg.,
Applied data science : lessons learned for the data-driven business.
Cham:
Springer.
S. 387-408.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-11821-1_21
-
Stockinger, Kurt; Heitz, Jonas; Bundi, Nils Andri; Breymann, Wolfgang,
2018.
Large-scale data-driven financial risk modeling using big data technology[Paper].
In:
2018 IEEE/ACM 5th International Conference on Big Data Computing Applications and Technologies (BDCAT).
5th International Conference on Big Data Computing, Applications and Technologies (BDCAT), Zurich, Switzerland, 17-20 December 2018.
IEEE.
S. 206-207.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/BDCAT.2018.00033