Python для финансового и фондового рынка

Математические модели, на которых строится современная финансовая инженерия, становятся понятными через реализацию на Python. Вы перейдете от теоретического описания инструментов фондового рынка к их программному моделированию и анализу.

Внутри курса разбираются фундаментальные концепции, необходимые для работы с финансовыми данными:

• Портфельная теория Марковица и CAPM: как оптимизировать выбор активов и оценивать риски.
• Ценообразование деривативов: практическое применение формулы Блэка-Шоулза и методов хеджирования рисков.
• Вероятностное моделирование: использование симуляций Монте-Карло для прогнозирования стоимости активов.
• Алгоритмический подход: интеграция методов машинного обучения (регрессии, SVM, деревья решений) для анализа финансовых временных рядов.

Курс ориентирован на тех, кто хочет автоматизировать финансовый анализ и перейти от интуитивного инвестирования к количественным методам оценки активов.