Топ-100

Скачать Количественный финансовый аналитик [2022] [МФТИ] [Александр Нозик, Ролан Гринис, Владимир Пальмин, Константин Тихонов, Михаил Зеленый]

Admin

Администратор
Команда форума
Регистрация
31 Дек 2017
Сообщения
129,531
Симпатии
3,673
Количественный финансовый аналитик [2022]
МФТИ (ФПМИ МФТИ Физтех-школа прикладной математики и информатики)
Александр Нозик, Ролан Гринис, Владимир Пальмин, Константин Тихонов, Михаил Зеленый


Программа профессиональной переподготовки.

Инфестиционные компании, банки, финансовые институты сложно представить без количественного анализа. Быть количественным финансовым аналитиком – это значит применять научные методы при изучении финансовых рынков.

Программа будет интересна
математикам, физикам, программистам, специалистам с техническим образованием. Всем, кто готов совершенствовать знания и построить карьеру в финансовом секторе.

Вас ждут сложные задачи, интенсивная самостоятельная работа. Возможность общаться со студентами и преподавателями занимающими топовые позиции в крупных IT-компаниях. Выбрав профессию, вы присоединяетесь к группе и проходите программу профессиональной переподготовки вместе с основной магистратурой.

Блок 1 - Курс Вычислительные финансы - 1 семестр
Модуль 1 - Основы моделирования и стохастические процессы
  • Стохастические процессы
  • Моделирование финансовых рынков
  • Принцип отсутствия арбитража
  • Стохастические дифференциальные уравнения
  • Процессы диффузии
  • Формула Ито Теорема Гирсанова
Модуль 2 - Риск-нейтральная валюация
  • Риск-нейтральная мера
  • Изменение деноминации
  • Геометрическое броуновское движение
  • Модель Блэка-Шоулза-Мертона
  • Аналитические методы для европейских опционов
  • Уравнение Блэка-Шоулза
Модуль 3 - Модели с стохастической волатильностью
  • Кривая волатильности
  • Модель SABR
  • Метод сингулярной пертурбации
  • Модель Хестона
  • Методы Фурье
  • Калибровка поверхности волатильности с алгоритмом LM
Модуль 4 - Монте-Карло симуляции
  • Точная симуляция Андерсена для динамики Хестона
  • Монте-Карло симуляции для экзотических опционов
  • Алгоритм LSM для Американских и Бермудских опционов
  • Дифференцированное программирование и сопряженные методы
Блок 1 - Курс Вычислительные финансы - 2 семестр
Модуль 5 - Моделирование производных по процентным ставкам
  • Моделирование финансовых инструментов по процентным ставкам (облигации, кривая доходности, плавучии ставки, форвардный курс, свопы, свопционы, отзывные свопы)
  • Модели краткосрочных ставок и конструкция HJM, Стохастическая модель LMM
Модуль 6 - Корректировки валюации от риска дефолта контрагента
  • Облигации с дефолтным купоном
  • Много-кривая доходности
  • Кредитные дефолтные свопы
  • Калибровка вероятности дефолта
  • Кредитный риск по контрагенту
  • Кредитные корректировки валюации финансовых производных (CVA)
Модуль 7 - Калибровка, расчет риска, корректировки валюации - примеры
  • Гибридная модель Хестона для Европейских и Бермудских опционов
  • Кросс-валютная модель с краткосрочными ставками и с кривой по ставкам
Блок 2 - Курс Вычислительные методы - 1 семестр
  • Векторные и матричные нормы. Унитарные матрицы. SVD разложение. Проекторы. Задача о наименьших квадратах. QR факторизация.
  • Вычисления с плавающей точкой. Вычислительная устойчивость.
  • Матричный ранг. Приближение низкого ранга и приложения SVD.
  • Системы линейных уравнений. Число обусловленности.
  • Собственные вектора и собственные значения. Методы решения симметричной задачи на собственные значения.
  • Разреженные матрицы. Библиотеки numpy и scipy. Итеративные методы линейной алгебры.
  • Решение систем нелинейных уравнений. Введение в методы оптимизации
Блок 2 - Курс Вычислительные методы - 2 семестр
  • Численное интегрирование и дифференцирование. Методы интерполяции. Решение линейных интегральных уравнений.
  • Основные численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных.
  • Введение в методы Монте-Карло. Методы сэмплирования.
  • Марковские цепи Монте-Марло. Алгоритм Метрополиса — Гастингса. Сэмплирование по Гиббсу. Гамильтонов Монте-Карло.
  • Модели пространства состояний. Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.
Блок 3 - Курс Статистические методы и анализ данных - 1 семестр
Модуль 1 - Теория принятия статистических решений.
  • Решения в детерминированных задачах.
  • Решения в недетерминированных задачах, функция риска.
  • Условная вероятность, стратегии принятия решений.
Модуль 2 - Основные понятия теории вероятности.
  • Определения вероятности.
  • Функция правдоподобия.
  • Точечные и интервальные оценки параметров распределений.
  • Доверительные интервалы.
Модуль 3 - Погрешности в физическом эксперименте.
  • Статистические и систематические погрешности.
  • Свойства распределений при замене переменных.
  • Сложение погрешностей.
  • Сложение результатов различных экспериментов.
Модуль 4 - Свойства распределений.
  • Биномиальное распределение...

Вам нужно зарегистрироваться для просмотра ссылки

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

or

Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.



Скачать:

Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться.

Если у Вас нет Премиум статуса:

Преимущества VIP-подписки

Оформить VIP-Подписку

 
Сверху