• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна

Эконометрическое моделирование в задачах управления активами и торговли ценными бумагами

Преподаватель : Асриев Артем Владимирович

Курс предназначен для студентов старших курсов,  желающих получить начальное представление о финансовой индустрии и аналитических финансовых приложениях, используемых в ней. Курс может быть полезен студентам, которые хотели бы работать в аналитических подразделениях инвестиционных банков, инвестиционных и хедж фондов, а также всем, кто интересуется инвестированием в ценные бумаги.
Автор, имеющий более чем 20-летний опыт работы на Wall Street, расскажет о том, что такое рынок ценных бумаг, как он возник, как он работает и развивается, какие аналитические задачи и как решаются в разных его сегментах, включая сбор исходных данных, построение математических моделей, оценку их параметров, тестирование и мониторинг этих моделей, и в итоге - создание финансовых продуктов, использующих эти модели. Курс предназначен для студентов, имеющих базовые знания о высшей математике, теории вероятностей, математической статистике, обработке данных и программировании. Курс поможет студентам получить реальное представление о возможностях, которые открывает работа в исследовательских группах финансовых компаний для студентов, имеющих базовое образование в области прикладной математики и программирования.

Содержание курса:
1. Краткая история Рынка Ценных Бумаг (РЦБ). РЦБ как ключевое звено экономической системы.
2. Типы ценных бумаг: бонды, акции, ЕТФ, валюты, кредиты, товары, фьючерсы, опции, криптовалюты.
3. Структура РЦБ. Биржи и другие торговые площадки. Участники РЦБ: инвесторы, инвестиционные фонды (включая пенсионные и хедж фонды); брокеры; государство;
юридическая система; информационные технологии.
4. Процесс торговли РЦБ и его эволюция, сопутствующие технологии, типы заказов.
Относительные преимущества частных инвесторов и инвестиционных фондов.
5. Необходимость аналитической поддержки бизнеса при принятии решений. Инвестиционные фонды: какие активы торговать и когда? Анализ потенциальной доходности относительно текущих риска, стоимости транзакций, налогов, экономики, секторов экономики, конкурентов, политики, погоды, финансовой системы. Оптимизация инвестиционных портфолио.
6. Проп-торговля (Proprietary Trading). Поддержка Рынка (Market Making). Проп стратегии (Prop Trading Strategies): торговля парами (Pairs Trading), разворот к среднему (Mean Reversion), коридор Боллинджера (Bollinger Bands), индекс относительной силы (Relative Strength Index),различные виды арбитража.
7. Брокеры: как и где торговать? Уменьшение комиссионных сборов как процесс избавления от коррупции. Ручная и автоматическая торговля: что лучше? Типы алгоритмических стратегий. Умные раутеры заказов: оптимизация выбора торговой площадки.
8. Контроль риска. Виды рисков. Кто и как контролирует риск в финансовых компаниях? Рыночный риск, методы контроля. Операционный риск, методы мониторинга.
9. Построение моделей и аналитических продуктов. Данные (data): рынка, заказов, торговли,дневные, тик. Аналитические характеристики инструментов. Альфа модели. Модель справедливой цены.
10. Торговые стратегии. Тестирование по историческим данным. Внутри- и вневыборочное оценивание параметров. Критерии качества стратегии.
11. Модели риска: фундаментальные, статистические (РСА), дневные, недельные, месячные.
12. Организация поддержки алгоритмической торговли. Оценивание стоимости транзакций: прогнозируемое и по результатам торговли.

Как будут выставляться оценки
Оценка за курс будет складываться из выполнения практического задания, которое будет предложено в конце апреля, и экзамена (в равных долях). Практическое задание будет включать элементы обработки данных, построения математической модели, статистической оценки параметров и тестирования модели out-of-sample.

Для кого: студенты старших курсов
Расписание: четверг 16:20-17:40 с 18.02.2021
Подключиться к занятию