Финансовая математика и машинное обучение в финансах
Название спецкурса на английском языке
Financial mathematics and machine learning in finance
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Весна
Тип спецкурса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2025/26
Список тем
Виды деривативных контрактов – Форварды, Фьючерсы, Опционы
Модели биномиального риска
Случайные процессы, Интеграл Ито, Формула Ито
Модель Блэка-Шоулза, Вывод формулы Блэка Шоулза
Греки и Хеджирование, Численные методы прайсинга
Локальная и статистическая волатильность
Высокочастотный трейдинг, микроструктура рынка
Высокочастотный Market Making и оптимальное стохастическое управление
Модель Авеланеды-Стоикова
Обобщения модели Авеланеды-Стоикова, модель Гуанта-Легаля-Фернандеса-Тапии, модель
Картеа
Статистический арбитраж
Машинное обучение в финансах, предсказания временных рядов
Метрики точности предсказательных моделей – R squared, ROC AUC
Модели ARCH и GARCH
Линейная и логистическая регрессия, регрессия Ridge, LASSO
Сравнение нейросетей для временных рядов – линейные, вероятностные, LSTM, Transformers
Применение Reinforcement Learning в финансах
Сравнение алгоритмов DQN и PPO
Модели биномиального риска
Случайные процессы, Интеграл Ито, Формула Ито
Модель Блэка-Шоулза, Вывод формулы Блэка Шоулза
Греки и Хеджирование, Численные методы прайсинга
Локальная и статистическая волатильность
Высокочастотный трейдинг, микроструктура рынка
Высокочастотный Market Making и оптимальное стохастическое управление
Модель Авеланеды-Стоикова
Обобщения модели Авеланеды-Стоикова, модель Гуанта-Легаля-Фернандеса-Тапии, модель
Картеа
Статистический арбитраж
Машинное обучение в финансах, предсказания временных рядов
Метрики точности предсказательных моделей – R squared, ROC AUC
Модели ARCH и GARCH
Линейная и логистическая регрессия, регрессия Ridge, LASSO
Сравнение нейросетей для временных рядов – линейные, вероятностные, LSTM, Transformers
Применение Reinforcement Learning в финансах
Сравнение алгоритмов DQN и PPO
Список источников
Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики – М.: Московский центр
непрерывного математического образования, 2016
Наумов В.Н. Методы прогнозирования временных рядов – М.: Издательство Лань, 2024
Лапань М. В. Глубокое Обучение с подкреплением, AlphaGo и другие технологии – М.:
Издательство Питер, 2020
Бенджио Иошуа, Курвиль Аарон, Глубокое обучение - М. Издательство ДМК Пресс, 2018
непрерывного математического образования, 2016
Наумов В.Н. Методы прогнозирования временных рядов – М.: Издательство Лань, 2024
Лапань М. В. Глубокое Обучение с подкреплением, AlphaGo и другие технологии – М.:
Издательство Питер, 2020
Бенджио Иошуа, Курвиль Аарон, Глубокое обучение - М. Издательство ДМК Пресс, 2018
Дополнительная информация
В курсе освещаются следующие вопросы:
1) начальные сведения по теории финансовой математики
2) интеграл Ито и модель Блэка Шоулза прайсина опционов
3) модели стохастического оптимального управления для высоко частотного Market Making
4) машинное обучения в задачах прогнозирования временных рядов
5) глубокое обучение и глубокое обучение с подкреплением для финансовых задач
Нужные для понимания спецкурса сведения из статистики, теории вероятностей и случайных
процессов, финансовой математки и машинного обучения будут напоминаться по ходу лекций.
День недели
суббота
Время
12:30-14:05
Аудитория
449
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.