Prof. Dr. Martin Simon

Martin Simon hat an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz in numerischer Mathematik promoviert und in diesem Rahmen mehrere Forschungsaufenthalte an der University of Helsinki in Finnland absolviert. Von 2010 bis 2014 war er Koordinator des an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz eingerichteten Center for Computational Sciences. Anschließend war er in verschiedenen Positionen in der Finanzindustrie tätig, zuletzt als Leiter Bewertung Aktienderivate bei der Deka Investment GmbH, einem der größten deutschen Asset Manager. Parallel dazu war er Gastdozent am Institut für Mathematik der Goethe-Universität Frankfurt am Main, bis er schließlich im Jahr 2021 den Ruf auf die Professur für Data Science an der  Frankfurt University of Applied Sciences angenommen hat. Seit dem Sommersemester 2022 forscht Martin Simon auf einer durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Innovationsprofessur zum Themenkomplex KI im Klimarisikomanagement. Er hat ferner den Status eines Docent für Computational Finance an der finnischen Lappeenranta-Lahti University of Technology.

Hessischer Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre 2022

Gemeinsam mit den Kollegen Prof. Dr. Jens Liebehenschel, Prof. Dr. Jörg Schäfer und Prof. Dr. Baris Sertkaya wurden wir für das Projekt „Smart Education in der Informatik – Ein Baukasten für stärkere Aktivierung und Differenzierung im schwierigen Modul Algorithmen und Datenstrukturen“  mit dem zweiten Projektpreis der hessischen Landesregierung im Rahmen des Hessischen Hochschullehrpreises für Exzellenz in der Lehre ausgezeichnet. Der seit 2007 verliehene Hessische Hochschulpreis für Exzellenz in der Lehre ist einer der höchstdotierten deutschen Preise für Hochschullehre.

Martin Simon kooperiert intensiv mit Unternehmen, etwa im Rahmen von Forschungsprojekten, studentischen Projekten oder Abschlussarbeiten. Er ist als Experte für die MathFinance AG tätig, ein international agierendes Beratungsunternehmen für Finanzmarktteilnehmer, welches sich auf state-of-the-art Modelle für Handel und Risikomanagement spezialisiert hat. Ferner ist er Mitglied des Beirats der WEPEX, einer Unternehmensberatung mit dem Schwerpunkt auf fachlicher und strategischer Beratung von national und international führenden Banken, Börsen, Asset Managern, Vermögensverwaltern und sonstigen Finanzdienstleistern. Martin Simon ist Gründungsmitlied der Inverse Problems International Association.

Meine aktuellen Lehrveranstaltungen sind auf der E-Learning Plattform CampUAS der Frankfurt University of Applied Sciences zu finden.

Ablauf

Wenn Sie sich für eine durch mich betreute Abschlussarbeit interessieren, können Sie entweder eines der unten ausgeschriebenen Themen auswählen, oder einen eigenen Themenvorschlag, gerne in Kooperation mit einem Praxispartner, unterbreiten. Vereinbaren Sie dazu bitte einen Sprechstundentermin.

Sollten Sie sich für eines der ausgeschriebenen Themen interessieren, lesen Sie sich bitte anhand der zur Verfügung gestellten Quellen im Vorfeld des Gesprächs in das Thema ein. Sollten Sie einen eigenen Themenvorschlag haben, so bereiten Sie bitte im Vorfeld des Gesprächs eine kurze Darstellung Ihres Vorhabens vor. Im Anschluss an das gemeinsame Gespräch sollten Sie im Stande sein, ein Exposé inkl. Arbeitsplan und Meilensteinen zu entwerfen. Die Erstellung eines solchen Exposés ist aufwendig, Sie werden bei der Erstellung Ihrer Arbeit aber enorm davon profitieren. 

Für Hinweise zur Anfertigung Ihrer Arbeit empfehle ich Ihnen den Leitfaden "Wie schreibt man eine gute Abschlussarbeit" des Kollegen Prof. Dr. Christian Baun.

Themen

Mich interessieren aktuell Fragestellungen rund um die folgenden Themenkomplexe:

• Mathematische Modellierung von Klimarisiken
• Unsicherheitsquantifizierung für Klimarisikometriken
• Datengetriebene Optimierung von Investmentportfolien unter von Klimarisikorestriktionen  
• Machine Learning zur Beschleunigung von Bewertungs- und Risikomodellen im Finanzmarktkontext
• Volatilitätsmodellierung und -schätzung
• High Performance Computing auf CPUs und GPUs
• Informationsextraktion aus unstrukturierten textuellen Daten

Bei Interesse sprechen Sie mich gerne an, um einen konkreten Themenvorschlag aus einem der Themenkomplexe zu erhalten. Ich freue mich auf Ihre Kontaktaufnahme.

Betreute Abschlussarbeiten (Auswahl)

• (gemeinsam mit Prof. Thomas Gerstner) Schnelle Preisbestimmung amerikanischer Optionen im Black-Scholes Modell, Masterarbeit Goethe Universität Frankfurt am Main, 2023
• (gemeinsam mit Prof. Marco Maggis) Bayesian framework to quantify rough volatility calibration risk, Masterarbeit Università degli Studi di Milano, 2023
• (gemeinsam mit Prof. Marco Maggis) Bayesian inference of stochastic volatility models used by market participants, Masterarbeit Università degli Studi di Milano, 2023
• (gemeinsam mit Prof. Matthias Wagner) Effective location spoofing for automation testing of the navigation feature in mobile applications, Masterarbeit Frankfurt University of Applied Sciences, 2023
• (gemeinsam mit Prof. Bastian von Harrach) Bewertung von Optionen unter rauer Volatilität, Masterarbeit Goethe Universität Frankfurt am Main, 2022
• (gemeinsam mit Prof. Jörg Schäfer) Bewertung von Finanzderivaten mittels neuronaler Netze, Masterarbeit Frankfurt University of Applied Sciences, 2022
• (gemeinsam mit Prof. Jacques Tempère) Efficient American Option Valuation with the Buehler Dividend Model, Materarbeit University of Antwerp, 2022
• (gemeinsam mit Prof. Christoph Kühn) Option pricing under time homogeneous local volatility models, Mastarbeit Goethe Universität Frankfurt am Main, 2022
• (gemeinsam mit Prof. Christina Andersson) Automatische Verschlagwortung von Texten, Bachelorarbeit Frankfurt University of Applied Sciences, 2021
• (gemeinsam mit Prof. Lassi Roininen) Sequential estimation of state-space model parameters, Masterarbeit Lappeenranta-Lahti University of Technology, 2021

Zum Sommersemester 2022 hat Martin Simon eine durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Innovationsprofessur angetreten. Diese im Rahmen des PROFfm-Projekts eingerichteten Professuren werden mit Fokus auf strategisch wichtige Vorhaben an der Hochschule vergeben und gehen mit einer Deputatsreduktion für 3 Jahre zugunsten konkreter Forschungsvorhaben einher. 

Martin Simon möchte im Rahmen seiner Innovationsprofessur neue Werkzeuge entwickeln, um Klimarisiken in Anlage- und Kreditportfolien robust identifizieren und quantifizieren zu können. Gegenwärtig sind die Modellrechnungen mit einem enormen Rechenaufwand verbunden und entsprechend kostenintensiv, was einem Praxiseinsatz entgegensteht. Sein Ziel ist es, KI-basierte Ansätze zu erforschen, welche den Ressourcenbedarf signifikant reduzieren können. Hierzu plant er u.a. folgenden Maßnahmen:

• Entwicklung und Validierung von Algorithmen an hochschuleigener Infrastruktur für KI-Forschung
• Pilotphase und dezentrale Nutzung der resultierenden Lösung bei den Unternehmenspartnern

Das Innovationsvorhaben wird in Kooperation mit Prof. Dr. Jörg Schäfer (FB 2), Prof. Dr. Heikki Haario, Prof. Dr. Lassi Roininen (beide LUT, Finnland) und den Industriepartnern GLS Bank und right. based on science durchgeführt.

Weitere Infos zum Innovationsvorhaben finden Sie hier.

• Theonille Mukamana - Deep Learning Forward Backward Stochastic Differential Equations in Mathematical Finance (Betreuung gemeinsam mit Heikki Haario, Denis Ndanguza, Lassi Roininen und Simo Sarkka; gefördert im Rahmen des AIMS-Carnegie Doctoral Training Program in Data Science)