Курсы Фонда «Институт “Вега”» сочетают в себе глубокие фундаментальные знания в математике и ориентированность на решение актуальных задач индустрии. Лекторами являются ведущие математики из российских и зарубежных университетов, а также эксперты из индустрии - лидеры в своей области.

Ряд предлагаемых курсов не имеет аналогов в России.

Курсы проводятся в онлайн- и гибридном форматах с бесплатным доступом.
Открытые спецкурсы
О курсах
формат курсов
  • студентам и аспирантам российских и зарубежных университетов;
  • начинающим специалистам;
  • профессионалам;
  • молодым ученым;
  • иным категориям слушателей, чьи научные и профессиональные интересы связаны с финансовой математикой.
Открытые спецкурсы проходят в гибридном и онлайн-форматах.

Гибридный формат – занятия проходят очно в МГУ им. М.В. Ломоносова, откуда организована полноценная видеотрансляция. Лектор и часть слушателей находятся в аудитории в МГУ. Слушатели, не являющиеся студентами, аспирантами и преподавателями МГУ, могут присоединиться дистанционно через zoom, они так же могут взаимодействовать с лектором, задавать вопросы и выполнять задания.

Онлайн-формат – занятия проходят в дистанционном формате. Все слушатели и лектор курса присоединяются через zoom. В таком формате обычно проходят факультативы и семинары по курсам, но бывают исключения.

Все лекции и семинары курсов и факультативов записываются. Студенты, находящиеся в другом часовом поясе, могут слушать лекции Фонда в записи, не изменяя жизненные ритмы.
Кому полезны курсы?
Курсы Фонда имеют разную сложность и направленность. Для качественного освоения дисциплин необходимо знание определенных предметов из числа фундаментальных базовых курсов математических факультетов. Подробные пререквизиты для каждого курса можно найти в силлабусе (программе).

Полезной окажется подготовка по следующим направлениям:
  • математика и смежные специальности;
  • информационные технологии и смежные специальности;
  • экономические специальности с продвинутой математической базой.
Какая подготовка необходима?
спецкурсы
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 зачета 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 предусмотрено).

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 дисциплины 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.
Что такое спецкурсы?
Спецкурс – это полноценная дисциплина, посвященная определенной 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.
Как зачесть курс у себя в вузе?
Введение в блокчейн и распределенные финансы
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 3-5
Бакалавриат, 3-4
Магистратура, 1
Дата начала:
10 сентября 2024
Формат:
Гибридный
Модели стохастической волатильности
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
9 сентября 2024
Формат:
Гибридный
Финансовая эконометрика
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
12 сентября 2024
Формат:
Гибридный
Программная инженерия и C++ для количественного анализа и алгоритмической торговли
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
13 сентября 2024
Формат:
Гибридный
Марковские процессы
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 3-6
Бакалавриат, 3-4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
10 сентября 2024
Формат:
Гибридный
Протокол статистического анализа данных
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
10 сентября 2024
Формат:
Гибридный
.
расписание
Курс освещает современные аспекты финансовой математики, связанные с блокчейн-технологиями и распределенными финансовыми системами (DeFi). Его цель — дать глубокое понимание принципов функционирования блокчейна, цифровых валют и децентрализованных финансов. Занятия будут полезны будущим инженерам-разработчикам и трейдерам, которые хотят освоить новые финансовые рынки.

В программе:
  • базовые концепции технологии блокчейн,
  • свойства децентрализованных сетей,
  • алгоритмы консенсуса и шифрования, используемые для реализации блокчейн-технологий,
  • состояние сетей Bitcoin и Ethereum и методы их масштабирования,
  • финансовые приложения в децентрализованных сетях и протоколы DeFi,
  • создание смарт-контрактов и написание кода на языках программирования C, Python и Solidity для работы с блокчейн-данными,
  • модели для ценовой динамики цифровых активов и оценки рисков, присущих данному типу активов.

Для успешного освоения дисциплины требуется:
  • знание алгоритмов, теории вероятностей, математической статистики и случайных процессов,
  • понимание устройства финансового рынка и простейших деривативов, таких как фьючерсы и опционы, а также принципов работы биржи,
  • знание основ синтаксиса языка R, понимание парадигм объектно-ориентированного программирования (ООП),
  • владение инструментами разработки, включая Git, IDE (например, VS Code), Linux CLI/Bash,
  • знание Python, в частности, библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib и Requests. Навык работы с iPython Notebook также обязателен.
Введение в блокчейн и распределенные финансы
Лекция
вторник
20:15 - 21:45 мск
Семинар
среда
16:45 - 18:20 мск
лекторы
Ростислав Геннадьевич
Березовский
Лектор курса
Hash CIB, Head of research
Чем полезен курс?
Деан
Фантаццини
Лектор курса
Доктор экономических наук, профессор кафедры эконометрики и математических методов экономики МШЭ МГУ им. М.В. Ломоносова
Анатолий Алексеевич
Крестенко
Семинарист курса
HASH CIB, Head of Infrastructure
Марковские процессы — универсальная модель для широкого класса реально наблюдаемых случайных процессов. Количество научной литературы по этой теме непрерывно растет, открываются новые приложения в различных сферах естественных и социально-экономических наук. С помощью марковских процессов, например, можно спрогнозировать очередь в магазине, построить модели распространения вирусных заболеваний или скачков цен.

Курс предлагает структурированное и компактное изложение основных концепций, методов и приложений теории марковских процессов. Он будет интересен механикам и математикам, теоретикам вероятностей, а также междисциплинарным исследователям.

В курсе рассматриваются:
  • броуновское движение,
  • процессы Леви,
  • теория мартингалов для основательного понимания темы,
  • процессы Маркова, полугруппы и генераторы,
  • марковские процессы, псевдодифференциальные уравнения и стохастические уравнения.

Для успешного освоения материалов курса необходимо хорошее владение основами математического анализа, линейной алгебры, теории обыкновенных дифференциальных уравнений и теории вероятностей, включая интеграл Лебега, виды сходимости случайных величин, характеристические функции, закон больших чисел и центральную предельную теорему.
Марковские процессы
расписание
Лекция
вторник
16:45 - 18:20 мск
Семинар
среда
20:15 - 21:45 мск
лекторы
Нина Александровна
Бадулина
Семинарист курса
Аспирантка кафедры теории функций и функционального анализа механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова
Чем полезен курс?
Василий Никитич
Колокольцов
Лектор курса
Профессор Факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова
расписание
Лекция
понедельник
16:45 - 18:20 мск
Семинар
понедельник
20:15 - 21:45 мск
лекторы
Виктор Алексеевич
Антипов
Семинарист курса
Аспирант кафедры теории вероятностей МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда
Модель Блэка-Шоулса, применяемая для оценки опционов, предполагает постоянство волатильности базового актива. Однако это предположение часто не соответствует реальным рыночным данным. В данном курсе рассматриваются модели стохастической волатильности, где волатильность является изменчивой величиной, что критически важно для точного оценивания производных финансовых инструментов. Курс подойдет количественным аналитикам и тем, кто планирует карьеру в области финансового инжиниринга и управления рисками.

В программу входят следующие темы:
  • основы модели Блэка-Шоулса и её ограничения, модель Блэка, учитывающая стохастическую волатильность, современные подходы и модели, разработанные в середине 2000-х годов,
  • математические основы стохастических моделей волатильности, алгоритмы её оценивания и прогнозирования,
  • практические упражнения с реализацией моделей стохастической волатильности на языке Python.

Для успешного освоения данной дисциплины необходимо:
  • прочное знание основ финансовой математики, полученное при изучении курса «Введение в финансовую математику». Особое внимание следует уделить теории вероятностей и теории случайных процессов: понимать такие понятия, как условное математическое ожидание, броуновское движение, интеграл Ито, мартингалы и стохастические дифференциальные уравнения,
  • умение программировать на языке Python с использованием библиотек NumPy и SciPy для выполнения практических заданий.
Модели стохастической волатильности
Чем полезен курс?
Михаил Валентинович
Житлухин
Лектор курса
к.ф.-м.н., старший научный сотрудник МИАН им. В.А. Стеклова
Игорь Романович
Удовиченко
Семинарист курса
Research engineer, Skoltech
расписание
Лекция
вторник
18:30 - 20:05 мск
Семинар
четверг
20:15 - 21:45 мск
лекторы
Курс предоставляет комплексное изучение математических основ и практического применения методов статистического анализа. Он будет полезен математикам, механикам и естественнонаучным исследователям, а также тем, кто работает с big data и занимается её обработкой.

Курс содержит четыре раздела:
  • общая концепция статистики: три основных задачи и базовые инструменты их решения;
  • непараметрические критерии: проверка гипотез согласия, принадлежности параметрическому семейству, однородности и независимости;
  • линейная регрессия: проверка гипотез и снижение размерности в задачах регрессии, диагностика модели, преобразование данных и обобщенная линейная модель;
  • базовые метрики и методы в задачах классификации.

Можно выбрать направление изучения — прикладное или теоретическое, при этом не игнорируя второй аспект. Теоретическая часть курса акцентирует внимание на общей структуре методов и задач, а практическая часть сосредоточена на диагностике и применении описываемых методов.

Для успешного освоения теоретической части необходимо:
  • глубокое понимание основ теории вероятностей. Студентам потребуется знание таких ключевых понятий, как вероятностное пространство, случайная величина, функции распределения (плотность, совместное распределение), закон больших чисел и центральная предельная теорема,
  • владение базовой статистической терминологией, включающей статистическое пространство, оценку параметров, доверительные интервалы и гипотезы.

Практическая часть требует:

  • базовых навыков программирования на языке Python, умения писать простой код для реализации или использования конкретных статистических процедур и методов,
  • знания синтаксиса Python и основных библиотек для статистических вычислений будет преимуществом.
Протокол статистического анализа данных
к.ф.-м.н., преподаватель кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова
Елена Викторовна
Хиль
Семинарист курса
Чем полезен курс?
Александр Викторович
Шкляев
Лектор курса
к.ф.-м.н., ведущий научный сотрудник Лаборатории математической статистики механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова
расписание
Лекция
пятница
18:30 - 20:05 мск
Семинар
суббота
18:30 - 20:05 мск
лекторы
Курс предоставляет комплексное изучение принципов программной инженерии на базе языка C++, который позволяет создавать высокопроизводительные решения и эффективно работать с данными. Занятия будут полезны студентам, интересующимся финансовой математикой, стремящимся освоить программирование и автоматизацию задач, а также будущим программистам и разработчикам, желающим применить свои навыки в сфере финансовых технологий.

В рамках курса изучаются:
  • особенности C++ и его преимущества для создания высокоскоростного кода,
  • применение C++ в высокочастотной торговле и для создания вычислительных инструментов,
  • разработка библиотек и фреймворков для работы с данными,
  • оптимизация вычислительных процессов и использование вычислительных мощностей.

Для прохождения курса необходимы знания дисциплины "Информатика", основы стандартных структур хранения данных и алгоритмов программирования, а также продвинутые навыки работы с компьютером, включая умение самостоятельно разбираться с интегрированной средой разработки (IDE) и представленными для изучения фрагментами кода.

Программная инженерия и C++ для количественного анализа и алгоритмической торговли
Студент 6 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда
Артемий Александрович
Сазонов
Семинарист курса
Игорь Романович
Удовиченко
Семинарист курса
Research engineer, Skoltech
Чем полезен курс?
Сергей Владимирович
Шелягин
Лектор курса
ex-руководитель управления продвижения технологических продуктов и услуг Мосбиржи, создатель стартапа DataFork
расписание
Курс охватывает основные разделы эконометрики временных рядов, применимые в финансовых задачах. Он будет полезен студентам-математикам, экономистам и юристам, а также всем тем, кто ориентирован на работу в аналитических отделах финансовых компаний и банках, или хочет заниматься исследованиями финансовых рынков.

На занятиях рассматриваются:
  • основные одномерные и многомерные модели временных рядов,
  • одномерные модели пространства состояний — ARCH/GARCH, HAR,
  • многомерные модели волатильности,
  • прогнозирование и содержательная интерпретация модельных оценок.

Практико-ориентированный подход предполагает активную работу с данными на семинарах и самостоятельно, а также знакомство с актуальной научной литературой. Для успешного освоения курса необходимы базовые знания в области эконометрики и опыт работы с программами для анализа данных — R или Python.
Финансовая эконометрика
Лекция
четверг
16:45 - 18:20 мск
Семинар
четверг
18:30 - 20:05 мск
лекторы
Чем полезен курс?
Иван Павлович
Станкевич
Лектор и семинарист курса
к.э.н., доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ, руководитель проектов группы математического моделирования ЕвроХим
Факультативы
Что такое факультативы?
Факультатив – это дополнительный курс небольшой длительности, имеющий практическую направленность. Обычно в рамках факультативов нет семинаров, не проводится экзамен и не ставится итоговая оценка. Зачесть такой курс в вузе не получится, но можно получить справку о прослушивании курса.
.
Введение в генеративное моделирование в финансах
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
15 ноября 2024
Формат:
Онлайн
Немарковские модели стохастической волатильности
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Дата начала:
4 октября 2024
Формат:
Онлайн
расписание
Лекция
уточняется
Право и налоги в финансовой индустрии: введение для математиков
лекторы
Светлана
Постнова
Лектор курса
Эксперт в сфере банковского права
Геннадий Николаевич
Тимоничев
Лектор курса
Приглашённый преподаватель юридического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, директор группы корпоративного налогообложения для компаний технологического и финансового секторов Б1
расписание
Лекция
пятница
20:15 - 21:45 мск
лекторы
Чем полезен курс?
Никита Александрович
Федяшин
Лектор курса
Research intern at CMAP, École Polytechnique
Мини-курс посвящен изучению одного из современных методов генеративного моделирования — диффузионных моделей и их применению в финансовой сфере. Он будет интересен будущим разработчикам и программистам, студентам математикам и практикам, которые ищут новые подходы к моделированию.

В рамках занятий будут рассмотрены:
  • обращенные во времени процессы, алгоритмы семплирования и соответствующие функции потерь,
  • концепции оптимального транспорта, моста Шредингера и их связь с оптимальным управлением,
  • адаптация теоретической базы для решения практических задач в финансах, например, для задач хеджирования.

Для понимания материала факультатива необходимо:

  • владеть основами оптимального транспорта, иметь представление о существовании расстояния Вассерштейна и понимать связь статической и динамической формулировок,
  • знать стохастический анализ и стохастическое оптимальное управление в рамках классических курсов по финансовой математике: теорема Гирсанова, уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана и Колмогорова-Фоккера-Планка,
  • уметь писать небольшие программы на Python, быть знакомым с numpy, matplotlib.
Введение в генеративное моделирование в финансах
Модели ценообразования деривативов, использующие немарковские процессы для описания волатильности, образуют одно из наиболее активно развивающихся в последние годы направлений финансовой математики. Задачей занятий является знакомство слушателей с некоторыми классами таких моделей, которые включают в себя модели грубой волатильности, модели Вольтерры, а также модели сигнатурной волатильности.

На факультативе будут рассмотрены как математический инструментарий, необходимый для понимания и работы с моделями, так и практические аспекты их реализации. Он будет интересен:
  • студентам математикам, специализирующимся в области финансовой математики и стохастических процессов,
  • начинающим специалистам в области количественного финансового моделирования, занимающимся разработкой и применением моделей ценообразования деривативов,
  • будущим трейдерам и финансовым аналитикам, заинтересованным в понимании современных подходов к моделированию волатильности финансовых инструментов.

Для успешного освоения материалов занятий необходимо знать формулу Ито, иметь представления о модели Блэка-Шоулса и базовых моделях стохастической волатильности.
Немарковские модели стохастической волатильности
расписание
Лекция
пятница
20:15 - 21:45 мск
лекторы
Дмитрий Михайлович
Сотников
Лектор курса
PhD студент École Polytechnique и Engie GEMS
Чем полезен курс?
рефрешеры
Что такое рефрешеры?
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 спецкурса.
.
Финансовая эконометрика
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Даты:
5 и 7 сентября 2024
Формат:
Онлайн
Модели стохастической волатильности
Рекомендовано для курсов:
Специалитет, 4-6
Бакалавриат, 4
Магистратура, 1-2
Даты:
4 и 6 сентября 2024
Формат:
Онлайн
Для комфортного прохождения курса потребуются знание основ стохастического анализа и принципов оценивания производных финансовых инструментов. На подготовительных семинарах вспомним такие базовые понятия, как винеровский процесс и мартингал, стохастические дифференциальные уравнения и теорема Гирсанова, а после повторим модель Блэка-Шоулза.
Модели стохастической волатильности
расписание
Семинар
среда, 4 сентября
19:00 мск
пятница, 6 сентября
19:00 мск
Семинарист
Иван
Полозов
Семинарист курса
Студент 5 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда
Чем полезен курс?
Подготовительные семинары по основам эконометрики освежат в памяти понятие линейной регрессии, научат интерпретировать результаты оценивания и рассмотрят, как выявлять гетероскедастичность и автокорреляцию. Полученные знания помогут освоить базу, необходимую для успешного прохождения спецкурса.
Финансовая эконометрика
расписание
Семинар
четверг, 5 сентября
18:30 мск
суббота 7 сентября
18:30 мск
семинарист
Марина
Микитчук
Семинарист курса
Аспирантка 3-го года МШЭ МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиатка Фонда
Чем полезен курс?
отзывы
МЕНЕДЖЕР СПЕЦКУРСОВ