Вычислительные финансы
Старт нового потока – сентябрь 2024
Стоимость обучения –
182 000 руб.
Программа повышения квалификации

Стоимость
Рассрочка
Скидка %
18 200 руб/мес.
35% на курс для слушателей, ранее проходивших курсы и программы Лаборатории инноватики
Частями без переплат подробнее
182 000 р.
11 месяцев
Математическое моделирование и разработка эффективных и высокопроизводительных вычислительных методов для расчета рисков производных финансовых инструментов - очень перспективное научное направление в прикладной математике и финансовой экономики. В индустрии, особенно в финансовом секторе, высоко востребованы специалисты с практическими знаниями и навыками в этой сфере.
Моделирование и вычислительные методы, такие как Монте-Карло симуляции стохастических процессов, алгоритмы оптимизации и дифференцированное программирование, немногим отличаются от других разделов прикладной математики, в том числе на пересечении вычислительной и математической физики.
Длительность обучения
Формат
Учебный год, 1 раз в неделю
Записи занятий
Удостоверение
100 % онлайн, чат-поддержки студентов 24 часа в сутки
Смотрите запись занятия в удобное время
Пройдите курс и получите удостоверение о повышении квалификации
Описание курса
Курс будет доступен студентам с базовыми знаниями численных методов и даст им практические навыки и теоретические основы для реализации вычислительных алгоритмов в моделировании производных финансовых инструментов.

Студентам, которые уже встречались или скоро встретятся с этими алгоритмами в других отраслях, это поможет углубить свои знания, а также посмотреть на них в ином ракурсе, расширив границы применения своих навыков и открыв для себя новые карьерные перспективы. Как приложение, будут рассмотрены модели финансовых производных по процентным ставкам, кредитам и кросс-валютным инструментам, а также подсчеты рисков дефолта контрагента (xVA).

Семинары будут углублять навыки разработки ПО и эффективных высокопроизводительных численных алгоритмов на С++, паттерны дизайна, ускорения на GPU и интеграцию с Python.
Программа курса
Старт - сентябрь 2024
Обучение проводится совместно с магистерской программой ФПМИ МФТИ Научное программное обеспечение
  • Основы моделирования и стохастические процессы
    Стохастические процессы
    Моделирование финансовых рынков
    Принцип отсутствия арбитража
    Стохастические дифференциальные уравнения
    Процессы диффузии
    Формула Ито Теорема Гирсанова
  • Риск-нейтральная валюация
    Риск-нейтральная мера
    Изменение деноминации
    Геометрическое броуновское движение
    Модель Блэка-Шоулза-Мертона
    Аналитические методы для европейских опционов
    Уравнение Блэка-Шоулза
  • Модели с стохастической волатильностью
    Кривая волатильности
    Модель SABR
    Метод сингулярной пертурбации
    Модель Хестона
    Методы Фурье
    Калибровка поверхности волатильности с алгоритмом LM
  • Монте-Карло симуляции
    Точная симуляция Андерсена для динамики Хестона
    Монте-Карло симуляции для экзотических опционов
    Алгоритм LSM для Американских и Бермудских опционов
    Дифференцированное программирование и сопряженные методы
Программа курса
Старт - февраль 2024
  • Моделирование производных по процентным ставкам
    Моделирование финансовых инструментов по процентным ставкам (облигации, кривая доходности, плавучии ставки, форвардный курс, свопы, свопционы, отзывные свопы)
    Модели краткосрочных ставок и конструкция HJM, Стохастическая модель LMM
  • Корректировки валюации от риска дефолта контрагента
    Облигации с дефолтным купоном
    Много-кривая доходности
    Кредитные дефолтные свопы
    Калибровка вероятности дефолта
    Кредитный риск по контрагенту
    Кредитные корректировки валюации финансовых производных (CVA)
  • Калибровка, расчет риска, корректировки валюации - примеры
    Гибридная модель Хестона для Европейских и Бермудских опционов
    Кросс-валютная модель с краткосрочными ставками и с кривой по ставкам
В результате прохождения курса Вы будете
Знать
основы моделирования финансовых инструментов стохастическими процессами диффузии, Монте-Карло симуляции стохастических дифференциальных уравнений, моделирование финансовых производных по процентным ставкам, кредитам и кросс-валютным инструментам, подсчет рисков дефолта контрагента (xVА), методы Фурье и теория сингулярных пертурбаций, дифференцированное программирование для расчетов риска и калибровки моделей.
Уметь
имплементировать в С++ и Python вычислительные алгоритмы для решения научно-исследовательских и прикладных задач численного моделирования производных финансовых инструментов.
Владеть
разработкой программного обеспечения для численного моделирования и расчетов риска производных финансовых инструментов.

Преподаватель курса

Как проходит обучение

Лекции и семинары в Zoom
Запись занятия и доступ на время обучения
Работа над проектом
Обратная связь на самостоятельную работу
Возможность задать вопрос в чате с преподавателем и студентами 24 в сутки
В конце курса письменный или устный зачет
После прохождения программы Вы получите
Удостоверение о повышении квалификации МФТИ
Возможность пройти любой курс Лаборатории инноватики ФПМИ МФТИ со скидкой 35%
Для успешного прохождения курса нужно владеть базовыми знаниями численных методов, С++ и Python.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Почему стоит выбрать МФТИ
1 место
в рейтинге Superjob в сфере
ТОП 3
в рейтинге Forbes
лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Почему Вам стоит выбрать МФТИ
1 место
в рейтинге Superjob в сфере
ТОП 3
в рейтинге Forbes
лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.

Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов ".
Подать заявку и получить консультацию
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Оплата обучения возможна в рассрочку
(только для физических лиц)
Оплата обучения возможна в рассрочку
(только для физических лиц)