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?

Модели стохастической волатильности

Программная инженерия и C++ для количественного анализа и алгоритмической торговли

Введение в блокчейн и распределенные финансы I

Анализ модельного риска

.

расписание

Лекция

понедельник
16:45 - 18:20 мск

Семинар

вторник
20:15 - 21:45 мск

лекторы

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 как практикам, которые планируют работать в фондах и инвестбанках, так и академическим исследователям, занимающимся математическими моделями, которые описывают поведение рынка.

В программу входят следующие темы:

• Модели стохастической волатильности: Основы модели Блэка-Шоулса и её ограничения, модель Блэка, учитывающая стохастическую волатильность и современные подходы и модели, разработанные в середине 2000-х годов.
• Математические основы стохастических моделей волатильности, алгоритмы ее оценивания и прогнозирования.
• Помимо теоретического материала, часть курса будет посвящена практическим упражнениям 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.
• Для выполнения практических заданий необходимо знать Python с использованием библиотек NumPy и SciPy.

Альмира Ринатовна
Шабакаева

Выпускница механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

Чем полезен курс?

Модели стохастической волатильности

Никита Александрович
Федяшин

Аспирант общеуниверситетской кафедры высшей математики НИУ ВШЭ

Михаил Валентинович
Житлухин

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

расписание

Лекция

вторник
16:45 - 18:20 мск

Семинар

вторник
18:30 - 20:05 мск

лекторы

Курс предназначен для изучения современных аспектов финансовой математики, связанных с блокчейн-технологиями и распределенными финансовыми системами (DeFi). Его цель — дать слушателям глубокое понимание принципов функционирования блокчейна, цифровых валют и децентрализованных финансов. Этот курс будет особенно полезен инженерам-разработчикам и трейдерам, которые хотят освоить новые финансовые рынки.

В программе курса:

• Изучение базовых концепций блокчейна и его функционирования.
• Анализ свойств децентрализованных сетей и алгоритмов консенсуса.
• Обзор сетей Bitcoin и Ethereum, их текущего состояния и методов масштабирования.
• Исследование финансовых приложений в децентрализованных сетях и протоколов DeFi для обмена активов, кредитования, создания производных финансовых инструментов и стейблкоинов.
• Выполнение практических задания по созданию смарт-контрактов с использованием Python и Solidity, включающие работу с блокчейн-данными и взаимодействие со смарт-контрактами, применение финансовых моделей для криптоактивов с использованием языка программирования R, включая реальный кейс-анализ.
• Курс предполагает активную работу с практическими примерами и задачам. Ожидается, что участники смогут эффективно применять полученные знания для анализа и разработки решений в области блокчейн-технологий и распределенных финансов.

Для успешного освоения дисциплины требуется:

• Наличие базовых знаний 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, Requests. Навык работы с iPython Notebook также обязателен.

Анатолий Алексеевич Крестенко

HASH CIB, Head of Infrastructure

Деан Фантаццини

Доктор экономических наук, профессор кафедры эконометрики и математических методов экономики МШЭ МГУ им.М.В.Ломоносова

Дарья Павловна Коробкина

DeFi аналитик

Чем полезен курс?

Введение в блокчейн и распределенные финансы I

Ростислав Геннадьевич Березовский

Hash CIB, Head of research

расписание

Лекция

понедельник
20:15 - 21:45 мск

Семинар

четверг
16:45 - 18:20 мск

лекторы

Хотите разобраться в математике, которая лежит в основе современных алгоритмов машинного обучения, экономических моделей и даже теории игр? Этот курс — ваш ключ к пониманию концепции выпуклости! На курсе вы получите представление о свойствах выпуклых множеств и функций и научитесь решать с их помощью сложные оптимизационные задачи. Курс рассчитан на студентов математических и компьютерных специальностей, исследователей и специалистов, чья работа связана с математическим моделированием и оптимизацией.

В программе курса:

• Фундаментальные свойства выпуклых объектов.
• Аппарат субдифференциального исчисления для работы с негладкими функциями, включая теорему Каруша-Куна-Таккера.
• Основы выпуклой геометрии.
• Практические приложения: анализ равновесий в теории игр, задачи наилучшего приближения.
• Современные методы выпуклой оптимизации: от классического линейного программирования (симплекс-метод) до градиентных методов, метода эллипсоидов, метода внутренних точек и полуопределенного программирования; концепции "черного ящика" и структурной оптимизации.

Для успешного освоения дисциплины требуются уверенные знания по математическому анализу и линейной алгебре в объеме начальных курсов математический специальностей.

к.ф.-м.н., асисстент кафедры общих проблем управления механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова

Чем полезен курс?

д.ф.-м,н., член-корреспондент РАН, профессор кафедры общих проблем управления механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

расписание

Лекция

понедельник
18:30 - 20:05 мск

Семинар

четверг
20:15 - 21:45 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 интересны как разработчикам, желающим применить свои навыки в сфере финансовых технологий, так и специалистам с финансовым бэкграундом, стремящимся освоить программирование и автоматизацию задач.

В курсе 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 необходимо обладать знаниями дисциплины «Информатика», знанием стандартных структур хранения данных и алгоритмов программирования, а также продвинутыми навыками работы с компьютером, включая умение самостоятельно разбираться с интегрированной средой разработки (IDE) и представленными для изучения фрагментами кода.

Игорь Романович Удовиченко

Аспирант Сколтеха по направлению Искусственный интеллект и машинное обучение, Research engineer, Skoltech

Артемий Александрович Сазонов

Выпускник механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, сотрудник Группы Количественных финансов ВТБ

Чем полезен курс?

Сергей Владимирович Шелягин

ex-руководитель управления продвижения технологических продуктов и услуг Мосбиржи, создатель стартапа DataFork

расписание

Лекция

четверг
18:30 - 20:05 мск

Семинар

пятница
18:30 - 20:05 мск

лекторы

Каждая финансовая модель имеет "слепые пятна". Не увидеть их – значит рисковать реальными деньгами. Этот курс научит вас выявлять и оценивать скрытые опасности, возникающие, когда предположения модели (например, о постоянной волатильности или отсутствии рыночных скачков) расходятся с реальностью. Мы разберем математические методы оценки модельного риска и подкрепим теорию практикой на Python. Курс ориентирован на студентов старших курсов, обучающихся на направлениях математика, финансы, и будущих риск-менеджеров, которые хотят стать незаменимыми экспертами в банках и инвестиционных компаниях.

В программе курса:

• Основные концепции модельного риска.
• Глубокий анализ предположений модели Блэка-Шоулза-Мертона и подходов к управлению связанным с ней модельным риском.
• Анализ риска в современных моделях.
• Проблемы калибровки и валидация ключевых допущений.

Для успешного освоения дисциплины необходимо уверенное владение следующими знаниями

• Теория случайных процессов: Броуновское движение, стохастический интеграл Ито, формула Ито.
• Модель Блэка-Шоулза-Мертона: вывод, предположения, применение для оценки опционов.
• Рекомендуется базовое знакомство с концепциями моделей локальной волатильности, стохастической волатильности и моделей процентных ставок.

Чем полезен курс?

Леонид Александрович Коновалов

Руководитель Группы количественной оценки рисков Банка ВТБ

Иван Иванович
Черепахин

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

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?

.

Анализ модельного риска

Даты:
4 сентября в 20:15 (мск)

Модели стохастической волатильности

расписание

Семинар

4 сентября, четверг 20:15 -21:45 мск
5 сентября, пятница 20:15 - 21:45 мск

семинаристы

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.

Чем полезен курс?

Модели стохастической волатильности

Асхаб Сулейманов

Студент 6 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда, участник индустриальной группы «Модели стохастической волатильности»

расписание

Семинар

4 сентября, четверг 20:15 – 21:45 мск
5 сентября, пятница 20:15 – 21:45 мск
6 сентября, суббота 13:00 – 14:30 мск

семинаристы

Цикл подготовительных занятий состоит из двух частей. В рамках первой части повторим базовые понятия теории случайных процессов, стохастических дифференциальных уравнений, а также познакомимся с моделью Блэка-Шоулза. Во второй части на примерах простых моделей разберемся с теоремами об оценке справедливой стоимости(FTAP) и углубим знания теории случайных процессов из первой части: изучим уравнение Фейнмана-Каца и обобщенный Пуассоновский процесс.

Чем полезен курс?

Анализ модельного риска

Асхаб Сулейманов

Студент 6 курса механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, стипендиат Фонда, участник индустриальной группы «Модели стохастической волатильности»

Иван Черепахин

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