2022/2023
Прикладные модели финансового инжиниринга с использованием библиотек языка Python
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Практико-ориентированные магистерские программы факультета экономических наук
Когда читается:
1 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Жарковский Максим Олегович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Целью освоения дисциплины являются получение слушателями практических навыков моделирования финансовых инструментов с использованием библиотек языка Python. Успешная работа на финансовых рынках требует от специалистов знаний и навыков в области анализа больших массивов информации самой разнообразной природы. Построение эффективных торговых стратегий опирается сегодня в значительной степени на использование программных средств. Знание моделей ценообразования финансовых инструментов и умение их применять на практике является неотъемлемой частью подготовки финансового инженера.
Цель освоения дисциплины
- Курс «Прикладные модели финансового инжиниринга с использованием библиотек языка Python» ставит перед собой цель познакомить слушателей с современными технологиями анализа финансовых инструментов. В данном курсе делается акцент на практическом применение моделей количественных финансов. Теоретическая часть представлена в объеме, необходимом для понимания основных характеристик и свойств моделей. С концептуальной точки зрения, курс базируются на подходе, принятом в зарубежных университетах и бизнес-школах, который ориентирован на прикладные аспекты финансового инжиниринга. Это подразумевает обязательное изучение программного инструментария, необходимого для решения практических задач. В качестве такого инструмента предлагается использовать библиотеки языка Python. Данный язык стал дефакто стандартом в области обработки финансовых данных. Отличительной особенностью языка Python является его сравнительная доступность и легкость в освоении. Вычислительные библиотеки языка позволяют реализовать самые разные алгоритмы количественных финансов. В ходе изучения материала слушатели знакомятся с классическими модели опционного ценообразования. Наряду с этим также рассматриваются экзотические финансовые продукты, в частности модель барьерного опциона, очень популярного среди инвесторов. Особое место в курсе отводится вопросам, связанным с моделированием процентных инструментов. Отдельное внимание в курсе уделяется количественным методы управления инвестиционным портфелем (Quantitative equity portfolio management) и финансовой эконометрики. Материалы данной дисциплины могут быть использованы при подготовке ВКР.
Планируемые результаты обучения
- Иметь представление об основных моделях ценообразования финансовых инструментов и предпосылки их практического применения;
- Выявлять свойствах случайных процессов, необходимые для моделирования финансовых активов;
- Показывать численные и статистические библиотеки языка Python, применяемые для работы на финансовом рынке;
- Строить модели финансовых инструментов с использованием библиотек языка Python;
- Разрабатывать инвестиционные стратегии и моделировать оптимальный портфель, используя численные библиотеки Python;
- Идентифицировать и хеджировать риски опционных позиций;
- Иллюстрирует программным инструментарием финансового инжиниринга;
- Реализовывает навыки обработки рыночной и биржевой информации для целей калибровки моделей финансовых инструментов.
Содержание учебной дисциплины
- Тема1. Математический и программный инструментарий финансового инжиниринга
- Тема 2. Моделирование опционов. Базовые подходы
- Тема 3. Моделирование опционов. Стратегии и инструменты
- Тема 4. Построение оптимального портфеля
- Тема 5. Разработка торговых стратегий
- Тема 6. Кредитные риски и кредитные деривативы
- Тема 7. Модели финансовой эконометрики
Элементы контроля
- Домашнее заданиеОценивание результатов изучения курса осуществляется на основе выполнения вычислительных заданий. Каждое задание дает студенту от 1 до 2 баллов в зависимости от степени выполнения. Вычислительные задания выполняются в приложении Jupyter Notebook.
- ЭкзаменОценивание результатов изучения курса осуществляется на основе выполнения вычислительных заданий. Каждое задание дает студенту от 1 до 2 баллов в зависимости от степени выполнения. Вычислительные задания выполняются в приложении Jupyter Notebook.
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Рынок ценных бумаг : учебник для вузов, Берзон, Н. И., 2011
- Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие, Мхитарян, В. С., 2013
- Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные, Буренин, А. Н., 2008
Рекомендуемая дополнительная литература
- Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты, Халл, Дж. К., 2008
- Форвардные, фьючерсные и опционные рынки, Буренин, А. Н., 2015