Машинное обучение в финансах
Освойте современные алгоритмы для анализа рынков, прогнозирования трендов и построения торговых стратегий. Практический курс от экспертов индустрии.
Почему машинное обучение меняет финансы
Финансовые рынки генерируют терабайты данных каждую секунду. Традиционные методы анализа больше не справляются с такими объемами информации. Машинное обучение позволяет находить скрытые закономерности, которые невозможно выявить человеческим глазом.
- Анализ больших данных в режиме реального времени
- Прогнозирование волатильности и рыночных движений
- Автоматическое управление рисками
- Обнаружение аномалий и мошенничества
- Оптимизация торговых стратегий
Пошаговый путь к экспертности
Основы и математика
Изучаем фундаментальные концепции машинного обучения, статистику и линейную алгебру для финансов
Алгоритмы и модели
Осваиваем ключевые алгоритмы: регрессию, классификацию, кластеризацию и нейронные сети
Практические проекты
Создаем реальные модели для прогнозирования цен, анализа кредитных рисков и алготрейдинга
Доктор Елена Васильева
Ведущий эксперт программы
Машинное обучение в финансах — это не просто тренд, это новая реальность. За последние пять лет я наблюдала, как алгоритмы полностью изменили подходы к анализу рынков. Наша задача — дать вам инструменты для работы в этой новой реальности.
- 15 лет опыта в количественных финансах
- PhD в области математического моделирования
- Автор 40+ научных публикаций
- Консультант крупнейших банков Европы
Структура программы
Комплексная 8-месячная программа, разработанная совместно с ведущими финансовыми институтами. Каждый модуль включает теорию, практику и реальные кейсы.
Введение в ML для финансов
Фундаментальные концепции машинного обучения применительно к финансовым задачам.
- Типы данных в финансах
- Предобработка временных рядов
- Статистические основы
- Первые модели прогнозирования
Алгоритмы прогнозирования
Изучение и применение основных алгоритмов для прогнозирования финансовых показателей.
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и случайный лес
- Градиентный бустинг
- Метрики качества моделей
Глубокое обучение
Нейронные сети для сложных задач прогнозирования и классификации в финансах.
- Архитектуры нейронных сетей
- LSTM для временных рядов
- Автоэнкодеры для аномалий
- Transfer learning в финансах
Управление рисками
Применение ML для оценки и управления различными типами финансовых рисков.
- Кредитный скоринг
- Оценка рыночных рисков
- Стресс-тестирование
- Портфельная оптимизация