формат курсов

Открытые спецкурсы проходят в гибридном и онлайн-форматах. Регистрация открыта до 20 марта.

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, материалы будут доступны на LMS. 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?

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). 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 не будет возможности добавить курсы позже.

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.

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.

Что такое спецкурсы?

Как зачесть курс у себя в вузе?

Введение в финансовую математику

Теория Игр

Грубые траектории и регулярная структура

Методы Монте-Карло

.

расписание

Лекция

понедельник
16:45 - 18:20 мск

Семинар

понедельник
18:30 - 20:05 мск

лекторы

Модель Блэка-Шоулса произвела революцию в ценообразовании опционов, положив начало новой эре количественного анализа, в которой современная теория оценивания деривативов опирается на сложную математическую теорию. Предлагаемый вводный курс нацелен на то, чтобы заложить прочный фундамент для понимания этих концепций. Он будет интересен, как и тем, кто планирует построить карьеру в инвестиционном банке или хедж-фонде, так и тем, кто интересуется современными приложениями математики.

В программу входят следующие темы:

• ценообразование в дискретном времени,
• введение в стохастическое исчисление и теорию мартингалов,
• модель Блэка-Шоулса и соответствующие численные методы.

Для успешного освоения данной дисциплины необходимо знание основ математического анализа и теории вероятностей: вероятностные пространства, случайные величины, математическое ожидание, нормальное распределение. Понимание структуры и механизмов финансовых рынков будет крайне полезным для контекстного понимания прикладных аспектов данного курса.

Виктор Алексеевич
Антипов

Аспирант кафедры теории вероятностей МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда

Чем полезен курс?

Введение в финансовую математику

Нина Александровна
Бадулина

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

Александра Валерьевна Новикова

Аспирантка кафедры теории вероятностей МГУ им. М. В. Ломоносова, стипендиат Фонда

Михаил Валентинович
Житлухин

К.ф.-м.н., старший научный сотрудник МИАН им. В.А. Стеклова

расписание

Лекция

четверг
16:45 - 18:20 мск

Семинар

четверг
18:30 - 20:05 мск

лекторы

Курс освещает современные аспекты финансовой математики, связанные с блокчейн-технологиями и распределенными финансовыми системами (DeFi). Эта часть курса сфокусирует внимание на финансовых моделях и смарт-контрактах. Занятия будут полезны будущим инженерам-разработчикам и трейдерам, которые хотят освоить новые финансовые рынки.

В программе курса:

• синтаксис Solidity,
• модели DeFi, в частности, биржи и кредитные протоколы, деривативы,
• ончейн данные,
• аналитические инструменты и проекты для самостоятельной работы с децентрализованными сервисами.

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

Анатолий Алексеевич Крестенко

HASH CIB, Head of Infrastructure

Чем полезен курс?

Введение в блокчейн и распределенные финансы II

Ростислав Геннадьевич Березовский

Hash CIB, Head of research

расписание

Лекция

вторник
16:45 - 18:20 мск

Семинар

пятница
16:45 - 18:20 мск

лекторы

Этот курс познакомит с фундаментальными принципами теории игр – математической дисциплины, изучающей модели принятия решений в условиях конфликта и сотрудничества. Помимо классических концепций в курсе будут рассмотрены и современные разделы теории игр — теоретико-игровой подход к финансовой математике и игры среднего поля. Курс будет интересен не только математикам и экономистам, но и исследователям в области искусственного интеллекта, социологам.

На занятиях рассматриваются:

• статистические игры двух и нескольких игроков,
• некооперативные игры, динамические игры и динамическое программирование,
• ценообразование производных финансовых инструментов: радужные опционы, игры Дынкина и игровые опционы,
• игры среднего поля.

Вводная часть курса не требует знаний, выходящих за рамки школьной программы. Но для успешного освоения основной части курса требуются хорошее знание основ математического анализа, обыкновенных дифференциальных уравнений и линейной алгебры, а также базовое владение курсом теории вероятностей.

Студент 1 курса Магистратуры «Количественные методы» МШЭ МГУ им. М. В. Ломоносова, стипендиат Фонда, участник и куратор индустриальной группы «Модели стохастической волатильности»

Чем полезен курс?

Кирилл Олегович
Соколов

Аспирант кафедры теории функций и функционального анализа МГУ им. М. В. Ломоносова, стипендиат Фонда, участник и куратор научной группы «Приложение задачи оптимального транспорта в финансах»

Профессор Факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова

расписание

Лекция

вторник
18:30 - 20:05 мск

Семинар

вторник
20:15 - 21:45 мск

лекторы

Как описать математически движение системы, когда она зависит не только от времени, но и от некоторого непостоянного параметра? Как известно, в этом случае стандартные математические модели плохо работают или не работают вовсе. В рамках курса будут рассмотрены современные подход к моделированию таких систем – теория грубых траекторий и теория регулярных структур. Курс будет полезен математикам, занимающимся общей теорией случайных процессов и изучающим сложные финансовые модели.

В курсе рассматриваются:

• стохастические интегралы, построение и его свойства,
• грубые траектории и построение интеграла по ним, дифференциальные уравнения, управляемые грубыми траекториями,
• введение в теорию регулярных структур.

Для прохождения программы требуется знание курсов дифференциальные уравнения, уравнения с частными производными, функциональный анализ, теория вероятностей и случайные процессы.

Дмитрий Вячеславович Шатилович

Студент 6 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда

Чем полезен курс?

Станислав Валерьевич Шапошников

Д. ф.-м. н., профессор кафедры математического анализа Механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

расписание

Лекция

среда
20:15 - 21:45 мск

Семинар

четверг
20:15 - 21:45 мск

лекторы

Курс посвящен методам Монте-Карло – мощному инструменту количественного анализа, широко применяемому как в финансовой сфере, где они позволяют оценивать стоимость сложных инструментов, не имеющих явного аналитического выражения, так и в машинном обучении, где схемы на основе марковских цепей находят широкое применение.
Занятия будут полезны широкому кругу специалистов, включая трейдеров, риск-менеджеров, физиков-теоретиков, вычислительных физиков, исследователей в области машинного обучения и искусственного интеллекта, специалистов по анализу данных, инженеров-разработчиков, биоинформатиков, а также всех, кто сталкивается с задачами моделирования, анализа и оптимизации сложных систем.

В программе курса:

• моделирование нормального распределения и стохастических процессов, численные схемы для СДУ,
• техники снижения дисперсии,
• оценка чувствительностей – подсчет греков,
• MCMC, алгоритмы Метрополиса-Гастингса, Гиббса, ULA, MALA,
• применение MCMC в генеративном моделировании для улучшения работы моделей VAE и ГАНов.

Для освоения дисциплины потребуются уверенное владение базовым курсом математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и случайных процессов. Для выполнения практической части курса необходимы базовые навыки программирования.

Сергей Владимирович Самсонов

К. ф.-м. н., заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных ФКН НИУ ВШЭ

Чем полезен курс?

Методы Монте-Карло

Дмитрий Михайлович Сотников

PhD студент École Polytechnique и Engie GEMS

Никита Александрович Федяшин

Аспирант кафедры теории вероятности НИУ ВШЭ

Китапбаев Еркин

PhD, Assistant Professor, Khalifa University, UAE

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.

Ожидайте анонса факультативов в Telegram-канале Фонда.

Что такое факультативы?

.

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.

Что такое рефрешеры?

.

Методы Монте-Карло

Даты:
13 февраля в 18:00
14 февраля в 18:00

Введение в финансовую математику

расписание

Семинар

12 февраля, среда
19:30 - 21:00 мск

лекторы

Вся теория математических финансов строится на базовых понятиях теории вероятностей. На подготовительных занятиях вспомним как фундаментальные понятия — вероятностное пространство, измеримость, случайная величина, так и необходимые в курсе типы распределений и виды сходимости случайных величин, завершим подготовку знакомством с важным результатом теории меры — теоремой Радона-Никодима.

Чем полезен курс?

Введение в финансовую математику

Брюс Тэерович
Бэк

Студент 1 курса Магистратуры "Количественные методы" МШЭ МГУ им. М.В. Ломоносова, участник и куратор индустриальной группы "Модели стохастической волатильности"

расписание

Семинар

13 февраля, четверг
18:00 - 19:30 мск
14 февраля, пятница
18:00 - 19:30 мск

лекторы

Наши подготовительные семинары — это возможность вспомнить ключевые моменты теории, необходимые для комфортного изучения методов Монте-Карло. На занятиях повторим базовые понятия теории случайных процессов и цепей Маркова, а также дадим введение в теорию стохастических дифференциальных уравнений.

Чем полезен курс?

Методы Монте-Карло

Диана Олеговна
Каликаева

Студентка 5 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда, участник научной группы "Деривативы на процентные ставки"