Студенты факультетов-партнёров Фонда (Мехмат, ВМК, МШЭ МГУ) могут включить открытые спецкурсы в диплом в статусе спецкурсов по выбору студента. Мы направляем ведомости с оценками централизованно напрямую факультетам до окончания экзаменационной сессии. Для зачёта такого курса в диплом необходимо просто обратиться в учебную часть.

Обратите внимание, студенты Мехмата МГУ могут зачесть курс Фонда как спецкурс по выбору студента только в случае очного посещения более 50% лекций и очной сдачи экзамена (если он предусмотрен). Весенние спецкурсы не смогут быть включены в диплом на 6-м курсе специалитета. Это связано с тем, что подготовка дипломов будет завершена в апреле, поэтому возможности добавить курсы позже не будет.

Если вы студент другого вуза и успешно завершили курсы Фонда, вы можете получить справку для предъявления в учебной части. Для этого необходимо успешно выполнить обязательные требования накопительной оценки, которые отмечены в силлабусе курса и подать заявку в Фонд на получение справки.
В течение 10 рабочих дней она будет готова и направлена вам на электронную почту.

Также у тех, кто записался на спецкурсы, всегда есть возможность посещать их в статусе вольного слушателя.

Спецкурс – это полноценная дисциплина, посвящённая определённой области знаний в сфере фундаментальной или финансовой математики и дающая глубокое понимание предмета. Спецкурсы Фонда включают лекции и семинары, домашние задания и их проверку, тесты, контрольные работы, коллоквиумы и иногда итоговый экзамен. Студенты, выполнившие все требования по курсу и сдавшие экзамен, получают итоговую оценку, которую можно включить в перечень пройденных курсов в дипломе.

Что такое спецкурсы?

Как зачесть курс у себя в вузе?

Введение в финансовую математику

Введение в блокчейн и распределённые финансы II

Исчисление Маллявэна

Игры среднего поля

.

расписание

Лекция

Понедельник
16:45 − 18:20 (Мск)

Семинар

На уточнении

лекторы

Цель курса – познакомить слушателей с основами финансовой математики, которые необходимы для базового понимания теории оценивания производных финансовых инструментов и хеджирования связанных с ними рисков. Первая часть курса посвящена моделям с дискретным временем и необходимым сведениям из теории случайных
последовательностей.
Вторая часть посвящена модели Блэка-Шоулса и родственным моделям, а также понятиям и результатам теории случайных процессов, необходимым для их изложения (броуновское движение, интеграл Ито, мартингальные методы).

В программу входят следующие темы:

• Основные производные финансовых инструментов (опционы, фьючерсы, форварды и т.п.).
• Основы теории стохастического исчисления, диффузионных процессов и теории мартингалов, необходимые в финансовой математике.
• Оценка производных финансовых инструментов в модели Блэка-Шоулса и модели Блэка.

Для успешного освоения курса необходимо:

• Знание теории вероятностей в объёме стандартного университетского курса.
• Первоначальные представления о теории случайных последовательностей и процессов.
• Базовые представления о структуре и механизмах финансовых рынков.

Чем полезен курс?

Введение в финансовую математику

Доктор
физико-математических наук, ведущий научный сотрудник МИАН им. В.А. Стеклова

расписание

Лекция

Пятница
16:45 − 18:20 (Мск)

Семинар

Пятница
18:30 − 20:05 (Мск)

лекторы

Курс «Введение в блокчейн и распределённые финансы II» посвящён современному разделу финансовой математики, изучающему финансовые сервисы, функционирующие в распределённой среде.
Цель курса – сформировать у слушателя понимание принципов работы технологии блокчейн, функционирования цифровых валют и распределённых финансов (DeFi).

В программе курса:

• Детальное рассмотрение примеров таких сетей, как Bitcoin и Ethereum, обзор существующего состояния сетей и методы их масштабирования.
• Базовые концепции, необходимые для понимания технологии блокчейн.
• Финансовые приложения в децентрализованых сетях, протоколы DeFi, реализующие обмен активов, кредитование, выпуск производных финансовых инструментов и стейблкоинов, включая как примеры существующих проектов.
• Создание смарт-контрактов.
• Практика написания кода на Python и Solidity для работы с блокчейн-данными и взаимодействия со смарт-контрактами.

Для успешного освоения курса требуется:

• Наличие базовых знаний теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов, алгоритмов.
• Знание устройства финансового рынка, простейших деривативов, таких как фьючерсы, опционы, а также принципов работы биржи.
• Знание основ синтаксиса языка Python, понимание парадигм ООП.
• Владение инструментами разработки (git, IDE типа vscode, linux cli/bash), Python (в частности, библиотеки Pandas, Numpy, Matplotlib, Requests), навык работы с IPython Notebook.

HASH CIB, Head of Infrastructure

Чем полезен курс?

Введение в блокчейн и распределённые финансы II

HASH CIB, Head of research

расписание

Лекция

Вторник
16:45 − 18:20 (Мск)

Семинар

Понедельник
20:15 − 21:45 (Мск)

лекторы

Курс даёт введение в исчисление Маллявэна, называемое также стохастическим вариационным исчислением, которое в настоящее время является основным методом исследования свойств регулярности распределений функционалов от случайных процессов.
С помощью этого метода доказывается существование плотностей распределений, их ограниченность и гладкость, устанавливаются различные оценки, полезные в предельных теоремах. Исчисление Маллявэна также нашло эффективные
применения в финансовой математике. Результатом освоения данного курса станет умение исследовать распределения от широкого класса случайных процессов, в том числе квадратичных форм, более общих многочленов, стохастических интегралов.

В программе курса:

• Метод Маллявэна в конечномерном случае.
• Гауссовские меры на прямой, в многомерном пространстве, на бесконечномерных пространствах.
• Стохастические дифференциальные уравнения.
• Формула Ито. Стохастический интеграл Ито.
• Диффузионные процессы.
• Теорема Гирсанова.
• Классы Соболева по гауссовским мерам.
• Бесконечномерные формулы интегрирования по частям.

Для успешного освоения курса требуются уверенные знания базового курса меры и интеграла Лебега, основ теории вероятностей и теории случайных процессов, математический анализ и линейная алгебра в рамках программы 1-2 курсов.

Чем полезен курс?

Доктор физико-математических наук, профессор кафедры теории функций и функционального анализа механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

Аспирант кафедры теории функций и функционального анализа механико-математического факультета
МГУ им. М.В. Ломоносова

Аспирант кафедры математического анализа математического факультета
МГУ им. М.В. Ломоносова,
стипендиат Фонда

расписание

Лекция

Вторник
18:30 − 20:05 (Мск)
Гибрид/онлайн

Семинар

Вторник
20:15 − 21:45 (Мск)
Онлайн

лекторы

Игры среднего поля (Mean Field Games или кратко MFG) − активно развивающееся направление математических исследований на стыке теории меры, теории игр, теории диффузионных процессов и теории нелинейных уравнений с частными производными. Основная задача теории игр среднего поля состоит в описании равновесия Нэша в дифференциальной игре с большим числом игроков.
Данный курс позволяет на примере красивых и сложных задач теории игр среднего поля познакомиться с полезными методами и идеями из ряда важных математических дисциплин.

В программе курса:

• Элементы теории меры, включая метрику Канторовича.
• Различные способы дифференцирования функций на пространстве вероятностных мер.
• Уравнения непрерывности.
• Принцип суперпозиции.
• Принцип динамического программирования.
• Уравнения Гамильтона-Якоби.
• Основная система уравнений теории игр среднего поля.
• Стохастические игры среднего поля.

Для прохождения курса необходимо обладать знаниями по дисциплинам действительного и функционального анализа, теории вероятностей, теории случайных процессов, дифференциальных уравнений.

Чем полезен курс?

Доктор физико-математических наук, профессор кафедры математического анализа механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

Аспирант кафедры математического анализа математического факультета
МГУ им. М.В. Ломоносова,
стипендиат Фонда

Что такое факультативы?

.

ML в финансах

расписание

Лекция

Четверг
20:15 − 21:45 (Мск)
Онлайн

Лектор

Факультатив посвящён изучению классической теории аукционов и её применений в современных цифровых платформах: автоматизированные аукционы в рекламе, показ платных объявлений в поисковых запросах, а также дизайну блокчейн-систем.

В рамках занятий вы познакомитесь с классическими формулировками задач теории аукционов, изучите различные модели аукционов (первой и второй цены) и их свойства(DSIC, IC). После этого вы перейдёте к детальному рассмотрению задачи sponsored search и автоматического выставления ставки, изучите возможности для применения алгоритмов онлайн-оптимизации в дизайне аукционов и погрузитесь в актуальные проблемы из мира WEB3.

Курс будет полезен студентам с бэкграундом в математике, computer science и экономике, которые хотят узнать, что такое аукционы и почему они так популярны, разобраться с тем, что происходит в поисковой системе, когда формируется выдача, понять, как теория аукционов может развивать DeFi. По итогам курса вы не только научитесь формально анализировать дизайн аукционов, но и сможете поставить ваши первые эксперименты.

Чем полезен факультатив?

Аукционы и их приложения

Рефрешеры − это специальные интенсивы от стипендиатов Фонда перед началом семестра.
За 2−3 занятия слушатели могут освежить в памяти все темы математических дисциплин, которые необходимы для лучшего понимания того или иного спецкурса.

Что такое рефрешеры?

.

Введение в блокчейн и распределённые финансы II

Дата:
6 февраля 19:30

Введение
в финансовую математику

расписание

Лекция

6 февраля 19:30 (Мск)

Лектор

В рамках занятия вместе с семинаристом узнаете, что такое блокчейн, как он работает, и зачем нужен механизм консенсуса. Также более подробно изучите самые известные сети и непосредственно децентрализованные финансы.

Чем полезен курс?

Введение в блокчейн и
распределённые финансы II

DeFi-аналитик

расписание

Лекция

7 февраля 19:00 (Мск)

лектор

Введение в финансовую математику

Студент 6 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда, сотрудник Группы количественных финансов Банка ВТБ