Prof. Dr. Martin Simon
Professur für Data Science
Arbeitsgebiete
- Datenwissenschaften
- Maschinelles Lernen
- Numerische Mathematik
- Unsicherheitsquantifizierung
Sprechzeiten
| Vorlesungszeit: | Vorlesungsfreie Zeit: |
Do 15:00 Uhr (nach vorheriger Vereinbarung per E-mail) | nach Vereinbarung per E-Mail |
Praxisworkshop an der Frankfurt UAS mit Teilnehmerinnen und Teilnehmern von adesso, Finanzinformatik und WEPEX
Gemeinsam mit adesso und WEPEX starten wir heute ein wissenschaftliche Umfrage zur Nutzung von ESG-Daten unter den deutschen Finanzinstituten, Fondsgesellschaften und Versicherern.
12.-17.03.2023: BayesComp 2023 Konferenz
Gemeinsam mit Andreas Rupp (Lappeenranta-Lahti University of Technology), Vesa Kaarnioja (Freie Universität Berlin) und Jana de Wiljes (Universität Potsdam) organisiere ich das Satellite Event "Uncertainty Quantification and Inverse Problems" im Rahmen der BayesComp 2023 Konferenz in Levi, Finnland.
13.-14.03.2023: MathFinance Conference
Ich bin Teil des Organisationskommitees der 23. MathFinance Conference am 13. und 14. März 2023 an der Frankfurt School of Finance and Management und werde am 13. März einen Vortrag mit dem Titel "Do all roads lead to Paris?" halten.
18.01.2023: Vortrag "Blockchain - Technologie für ein nachhaltiges Finanzsystem?"
Gemeinsam mit dem Kollegen Prof. Dr. Jens Müller-Merbach werden wir einen Vortrag im Rahmen der Ringvorlesung "Blockchain - mehr als nur Bitcoin" halten. Alle Interessierten sind herzlich willkommen!
01.12.2022: Forschungstag der Frankfurt UAS
Im Rahmen des Forschungstags der Hochschule werde ich einen Vortrag mit dem Titel "Nicht alle Wege führen nach Paris" halten.
12.09.2022: Herbstschule an der Lappeenranta University of Technology (LUT)
Ich habe in der Woche 05.-09.09. eine Herbstschule zum Thema Zeitreihenanalyse und Modellierung mittels stochastischer Differentialgleichungen an der Lappeenranta University of Technology (LUT) angeboten an der auch Studierende der Frankfurt UAS teilgenommen haben.
Die LUT bietet exzellente Bedingungen für Forschung und Lehre und erreichte erst kürzlich Platz 11 im Times Higher Education (THE) Ranking der weltbesten kleinen Universitäten mit weniger als 5000 Studierenden. Im THE Artikel heißt es: “LUT is particularly well known in the fields of renewable technology, combatting climate change and finding sustainable engineering solutions”.
Zwischen der Frankfurt UAS und der LUT besteht ein ERASMUS-Abkommen zur Studierendenmobilität. Sofern Sie am Beginn Ihres Master-Studiums stehen und Interesse an einem Aufenthalt in Finnland haben, kommen Sie gerne auf mich zu!
-Martin Simon
29.04.2022: Diskussionspanel im Rahmen der Transatlantic Innovation Week 2022
Martin Simon wird auf Einladung des U.S.-Generalkonsulats Frankfurt im Rahmen der diesjährigen Transatlantic Innovation Week ein Diskussionspanel zum Thema Open Source / Open Data – Global Collaboration for a Sustainable Future moderieren. Hier geht es zur offiziellen Website der Veranstaltung.
14.02.2022: Aufenthalt von Prof. Lassi Roininen an der Frankfurt UAS
In dieser Woche ist Prof. Lassi Roininen von der finnischen Lappeenranta-Lahti University of Technology an der Hochschule zu Gast. Lassi Roininen und Martin Simon forschen u.a. gemeinsam an einem Projekt zur Unsicherheitsquantifizierung von Klimarisikometriken. Seit dem Wintersemester 2021/22 besteht darüber hinaus ein Erasmus-Abkommen zwischen der Frankfurt UAS und der Lappeenranta-Lahti University of Technology. Bei Interesse an einem Auslandsaufenthalt in Lappeenranta sprechen Sie mich gerne an.
10.02.2022: Konferenzvortrag und Artikel in Proceedings SEUH 2022
Gemeinsam mit Prof. Dr. Jens Liebehenschel wird Martin Simon bei der diesjährigen Software Engineering im Unterricht der Hochschulen (SEUH) Konferenz am 24. und 25. Februar 2022 einen Vortrag mit dem Titel "Online Teamteaching als Inverted Classroom - Erfahrungen aus den Pandemie-Semestern" halten. Den zugehörigen Artikel in den Proceedings der Konferenz finden Sie hier.
01.02.2022: Organisation eines Diskussionspanels im Rahmen der MathFinance Conference 2022
Martin Simon wird bei der diesjährigen MathFinance Conference am 21. und 22.03.2022 ein Diskussionspanel zum Thema Klimarisikomanagement moderieren.
Zur Person
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.
Lehre
Meine aktuellen Lehrveranstaltungen sind auf der E-Learning Plattform CampUAS der Frankfurt University of Applied Sciences zu finden.
SoSe 2022: Bachelor Informatik / Informatik - mobile Anwendungen
- Algorithmen und Datenstrukturen (gemeinsam mit Prof. Dr. Jens Liebehenschel und Prof. Dr. Jörg Schäfer)
SoSe 2022: Master Allgemeine Informatik
- Learning from Data
- Projekt Informatik Intelligente Systeme: Informationsextraktion aus unstrukturierten textuellen Daten (Industriekollaboration mit right. based on science GmbH)
SoSe 2022: Interdisziplinäres Studium Generale
- Modul Klimawandel - Risiko für die Menschheit (gemeinsam mit A. Bayar-Schäfer, H. Helmke und Prof. Dr. J. Müller-Merbach)
WiSe 2021/22: Master Allgemeine Informatik
- Artificial Intelligence
- Projekt Informatik Intelligente Systeme: Informationsextraktion aus unstrukturierten textuellen Daten im Finanzmarktkontext (Industriekollaboration mit right. based on science GmbH)
SoSe 2021: Bachelor Informatik / Informatik - mobile Anwendungen
- Algorithmen und Datenstrukturen (gemeinsam mit Prof. Dr. Jens Liebehenschel)
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
Forschung
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.
| Anwendungen | Theorie | Methoden |
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2021
- (mit T. Gerstner, B. Harrach und D. Roth) Multilevel Monte Carlo learning, Preprint (2021) arXiv:2102.08734
2019
- (mit P. Piiroinen und L. Roininen) Brexit risk implied by the SABR martingale defect in the EUR-GBP smile, Preprint (2019) arXiv:1912.05773
2018
- (mit P. Piiroinen, L. Roininen und T. Schoden) Asset price bubbles: An option-based indicator, Preprint (2018) arXiv:1805.07403
2017
- (mit P. Piiroinen) Probabilistic interpretation of the Calderón problem, Inverse Probl. Imaging, 11 (2017), 553-575
2016
- (mit P. Piiroinen) From Feynman–Kac formulae to numerical stochastic homogenization in electrical impedance tomography, Ann. Appl. Probab., 26 (2016), 3001-3043
2015
- (mit S. Maire) A partially reflecting random walk on spheres algorithm for electrical impedance tomography, Journal of Computational Physics , 303 (2015), 413–430
2014
- Bayesian anomaly detection in heterogeneous media with applications to geophysical tomography, Inverse Problems, 30 (2014), 114013
2022
- (mit J. Liebehenschel) Online Teamteaching als Inverted Classroom – Erfahrungen aus den Pandemie-Semestern, SEUH2022, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik (2022) download
2014
- (mit N. Sfakianakis) Sparsity promoting Bayesian parameter estimation and uncertainty quantification. Application to the gap gene system of Drosophila melanogaster, 9th European Conference on Mathematical and Theoretical Biology (2014)
2013
- (mit N. Sfakianakis) Inverse modeling of the Drosophila gap gene system: sparsity promoting Bayesian parameter estimation and uncertainty quantification, Proceedings of the 10th International Workshop on Computational Systems Biology, WCSB 2013 (2013), 86–90 download
2012
- (mit M. Hanke und P. Piiroinen) Multilevel Bayesian reconstruction in impedance tomography, Oberwolfach Rep. 11 (2012), 617–619 download
Anomaly Detection in Random Heterogeneous Media, Springer Spektrum, Wiesbaden, 2015.
- Moderation einer Paneldiskussion zum Thema Climate Finance im Rahmen der 22nd MathFinance Conference, 21. März 2022
- (mit J. Liebehenschel) Online Teamteaching als Inverted Classroom - Erfahrungen aus den Pandemie-Semestern, Software Engineering im Unterricht der Hochschulen (SEUH) Konferenz, Berlin, 24. Februar 2022
- Data Science - Aus Ihren Daten Mehrwert schaffen, Kostbare Stunde im Jubiläumsjahr der Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt am Main, 25. November 2021
- Klimarisikomanagement, WEPEX Unternehmensberatung, Frankfurt am Main, 18. November 2021
- Monte Carlo simulation for financial derivatives pricing: from rather slow to really fast, Lappeeranta-Lahti University of Technology, Lappeenranta, Finnland, 27. Oktober 2021
- Is volatility rough?, Workshop Inverse Problems and Beyond honoring Martin Hanke on the occasion of his 60th birthday, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Mainz, 22. Oktober 2021
- Financial climate risk management, Workshop on Data-Driven Climate Risk Management, Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt am Main, 08. Oktober 2021
- Financial climate risk management, BNP Paribas, Frankfurt am Main, 16. September 2021
bis 2020
- Stock price bubbles: An option-based indicator, MathFinance Conference 2019, Frankfurt School of Finance & Management, Frankfurt am Main, 8. April 2019
- Data-driven stock price bubble detection: A practitioners perspective, Workshop on SDEs with Applications in Finance, Lappeenranta University of Technology, Lappeenranta, Finnland, 21. März 2019
- Stock price bubbles: An option-based indicator, Analysis and Stochastics Seminar, Technische Universität Dresden, Dresden, 29. November 2018
- Aktienpreisblasen: Ein optionsbasierter Indikator, Seminar Angewandte Analysis und Numerik, Goethe-Universtät, Frankfurt am Main, 22. November 2018
- Stock price bubbles: An option-based indicator, Finance and Stochastics Seminar, Imperial College, London, England, 14. November 2018
- Statistical methods for pricing and risk management of coco-bonds, SIAM Conference on Uncertainty Quantification, Lausanne, Schweiz, 5. April 2016
- Bayesian approach to the inverse problem of option pricing and detection of financial bubbles, Applied Inverse Problems Conference, Helsinki, Finnland, 26. Mai 2015
- Electrical impedance tomography with probabilistic forward models, International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing, Leuven, Belgien, 6. April 2014
- Shape reconstruction in impedance tomography for highly heterogeneous background conductivity, International Conference on Inverse Problems and Related Topics, Southeast University, Nanjing, China, 26. Oktober 2012
- A Feynman-Kac-type formula for impedance tomography, SIAM Conference on Imaging Science, Philadelphia, Pennsylvania, USA, 21. Mai 2012
- Multilevel Bayesian reconstruction in impedance tomography, Workshop on Inverse Problems for Partial Differential Equations, Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach, Oberwolfach, 23. Februar 2012
- Multilevel Bayesian reconstruction of heterogeneous microstructure, TOSCA Seminar, INRIA Sophia Antipolis Méditerrannée, Nizza, Frankreich, 19. Januar 2012
- Ein probabilistisches Verfahren für die Rekonstruktion heterogener Mikrostrukturen, Rhein Main Arbeitskreis Mathematics of Computation, Technische Universität Darmstadt, Darmstadt, 3. Februar 2012
- Multilevel MCMC reconstruction of heterogeneous microstructure, 17th Inverse Days of the Finnish Inverse Problems Society, University of Helsinki, Helsinki, Finnland, 14. Dezember 2011
- Probabilistic interpretation of current-to-voltage-maps within the complete electrode model of EIT, Applied Inverse Problems Conference, College Station, Texas, USA, 23. Mai 2011
21/22.03.2022: 22nd MathFinance Conference 2022 (Mitglied des Organisationskomitees)
bis 2020
- Mitglied des wissenschaftlichen Organisationskomitees Inverse Problems Africa 2020 School and Conference, Kigali, Ruanda, 19.-28. Oktober 2020 (verschoben aufgrund der COVID-19 Pandemie)
- Minisymposium Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo for direct and inverse boundary value problems for PDE (mit Sylvain Maire) at the International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing, Leuven, Belgien, 6. April 2014
- Workshop Parallelization with MPI and OpenMP with hands-on training on the MOGON supercomputer (mit Tim Suess), Mainz, 4.-6. März 2014
- Jahrestreffen des Center for Computational Sciences Mainz (CSM), Mainz 2009 – 2014
- 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)
Wissenschaftskommunikation in die Öffentlichkeit
01.10.2022: Interview über das Forschungsvorhaben meiner Innovationsprofessur
Interview zum Kick-Off der Innovationsprofessur.
18.09.2022: Bericht in der Frankfurter Rundschau
Der Artikel "Künstliche Intelligenz sortiert das Datendickicht" berichtet über unsere Aktivität gemeinsam mit der Kollegin Prof. Gabriela Alves Werb, Ph.D., adesso, right. based on science und WEPEX.
14.09.2022: Pressemitteilung
Pressemitteilung "Informatik-Studierende der Frankfurt UAS entwickeln Lösungen zur automatischen Auswertung von Nachhaltigkeitsreports".
29.04.2022: Roundtable Panel Discussion Open Source/Open Data – Global Collaboration for a Sustainable Future
Veranstaltung auf Einladung des U.S. Consulate General Frankfurt.