IT для финансистов

Магистратура 2021/2022

Статус: Курс адаптационный (Финансовые рынки и финансовые институты)

Направление: 38.04.08. Финансы и кредит

Кто читает: Школа финансов

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 60

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Гаращук Глеб Викторович, Курбангалеев Марат Зуфарович

Прогр. обучения: Финансовые рынки и финансовые институты

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Цель курса - развитие навыков использования информационных технологий, необходимых современному финансисту. В рамках курса студенты научатся программированию на Python, R и SQL, познакомятся с коллаборационными информационными системами (github, сервисы для управления проектами), а также приложат полученные навыки к проектам в финансовой сфере. Первый модуль реализуется в формате blended learning, сочетая линейки online-курсов по языкам программирования и очные консультации с отработкой ключевых проблем и полезных приемов. Второй модуль закрепляет навыки программирования на реальных финансовых задачах по двум трекам: алгоритмическая торговля и управление риском. Курс уделяет особое внимание понятности и воспроизводимости разработанных продуктов, поэтому peer-review является центральным элементом в оценивании образовательных результатов. Информацию об онлайн-курсах и рекомендации по их изучению см. в полной версии программы в разделах: 1. Профессиональные базы данных, информационные справочные системы, интернет-ресурсы (электронные образовательные ресурсы) 2. Дополнительная информация

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «IT для финансистов» является освоение студентами практической Data Science (науки о данных), то есть современных информационных технологий для извлечения, преобразования и анализа финансовых и экономических данных.

Планируемые результаты обучения

автоматизировать составление аналитического отчета по результатам вычислений
вычислять релевантные задаче оценки риска показатели с учетом особенностей структуры и качества используемых данных; создавать соответствующие функции
документировать результаты тестирования (заключение о тестировании)
знать природу первичных данных в задачах измерения финансовых рисков
исследовать структуру финансовых данных в различных задачах анализа риска
находить и локализовать ошибки в работе программ
описывать структуру данных и их особенности, документировать содержание соответствующих процедур анализа
осуществлять группировку и агрегирование данных
оформлять ввод пользовательских параметров в создаваемых процедурах на Python
оценить качество сопроводительной документации к программному инструменту
оценить соответствие функционала требованиям технического задания
полно, последовательно и емко документировать требования к структуре/форматам данных, порядку создания и обращения к БД в конкретных задачах
применять инструменты библиотеки matplotlib для визуализации данных и результатов вычислений
применять на практике специфический графических инструментарий анализа финансовых рисков
составлять SQL запросы
Студент владеет языком баз данных SQL в достаточном для освоения второго модуля объеме.
Студент владеет языком программирования R/Python в достаточном для освоения второго модуля объеме
Студент понимает принципы исполнения торговых стратегий на финансовом рынке
Студент презентует результаты работы торговой стратегии для широкой публики
Студент составляет понятную сопроводительную документацию к алгоритму
Студент составляет понятную сопроводительную документацию к результатам backtesting
Студент умеет автоматически находить и исправлять типичные ошибки в данных
Студент умеет автоматически управлять риском торговой стратегии
Студент умеет автоматически формировать отчеты о результатах торговой стратегии
Студент умеет критически оценивать качество алгоритма, веделять его сильные и слабые стороны, и предлагать возможные улучшения его работы
Студент умеет разрабатывать алгоритмы торговых стратегий
Студент умеет тестировать торговые стратегии графически и аналитически
уметь выявлять пропуски/ошибки/смену формата данных, осуществлять фильтрацию/корректировку данных
уметь пользоваться свободно распространяемыми СУБД: создавать, модифицировать и связывать таблицы в БД с учетом природы данных и их дальнейшего использования
управлять БД с помощью Python по API
экспортировать результаты расчетов в файловую систему в требуемых форматах

Содержание учебной дисциплины

IT для финансистов (ФРФИ). Трек 1. Торговые стратегии на финансовом рынке. Тема 1. Базовые идеи построения торговых стратегий
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 1. Торговые стратегии на финансовом рынке. Тема 2. Визуализация, backtesting и подходы к отбору торговых стратегий
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 1. Торговые стратегии на финансовом рынке. Тема 3. Структура финансовых данных и их предобработка
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 1. Торговые стратегии на финансовом рынке. Тема 4. Execution, продвинутый backtesting и управление риском
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 1. Торговые стратегии на финансовом рынке. Тема 5. Отладка торгового робота и презентация результатов работы
IT для финансистов (ФРФИ). SQL
IT для финансистов (ФРФИ). R/Python
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 2. Финансовые риски. Тема 4. Элементы пользовательского интерфейса и репортинг
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 2. Финансовые риски. Тема 3. Визуализация данных и представление результатов расчетов
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 2. Финансовые риски. Тема 2. Анализ структуры и качества данных, финансовые вычисления
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 2. Финансовые риски. Тема 1. Неструктурированные финансовые данные и их организация в БД
IT для финансистов (ФРФИ). Трек 2. Финансовые риски. Тема 5. Тестирование программных инструментов

Элементы контроля

Трек 1. Самостоятельная работа №2
Трек 1. Самостоятельная работа №1
Трек 1. Самостоятельная работа №3
Трек 1. Проект
Трек 1. Peer-review самостоятельных заданий других студентов
Тестирование на знание основ программирования
Трек 2. Домашняя работа №1
Трек 2. Домашняя работа №2
Трек 2. Домашняя работа №3
Трек 2. Домашняя работа №4
Трек 2. Тестирование программ, написанных студентами трека в рамках домашних заданий

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 2 модуль
Формула оценивания линейная внутри каждого трека, но компоненты оценки и весовые коэффициенты зависят от трека. Оба трека включают оценку за "Тестирование на знание основ программирования" в первом модуле с одинаковым весом; состав компонент за второй модуль и величины весовых коэффициентов определяются префиксом "Трек*" в названии элемента контроля. Курс предусматривает проставление бонусных оценок в дополнение к линейной формуле. В случае если итоговая оценка превышает 10, студенту выставляется 10 баллов

Программа дисциплины

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература

Презентации

Авторы