Специализация "Анализ данных в финансах"

Описание

Специализация «Анализ данных в финансах» готовит высококвалифицированных аналитиков и разработчиков, способных решать самые сложные задачи современных финансовых рынков на стыке количественных методов и передовых технологий искусственного интеллекта. Программа обеспечивает глубокое понимание классических финансовых моделей и интегрирует их с современными методами машинного и глубокого обучения (ML/DL). Студенты освоят не только фундаментальные концепции, такие как ценообразование производных инструментов и управление рисками, но и научатся применять Reinforcement Learning (RL) для алгоритмической торговли, NLP для анализа финансовых новостей и рыночных настроений, а также Generative Adversarial Networks (GAN) для создания синтетических данных и моделирования рыночных сценариев.

Программа имеет ярко выраженную практическую направленность. Все теоретические знания закрепляются в ходе работы с реальными финансовыми данными, написания торговых роботов и реализации исследовательских проектов в сотрудничестве с индустриальными партнерами.

Цель освоения специализации

Целью специализации является формирование у студентов целостного набора компетенций для построения успешной карьеры в роли quantitative analyst (quant), data scientist в инвестиционных банках, хедж-фондах, финтех-компаниях и регулирующих органах. Выпускник будет способен:

• Разрабатывать, реализовывать на Python и критически оценивать сложные количественные модели для торговли, управления портфелем и оценки рисков.
• Применять передовые методы машинного обучения (LSTM, трансформеры, GAN, RL) для анализа структурированных и неструктурированных финансовых данных.
• Понимать и учитывать ограничения классических финансовых моделей (таких как Блэка-Шоулза) и модифицировать их для работы в реальных рыночных условиях.

Почему стоит выбрать специализацию «Анализ данных в финансах»?

• Сочетание фундаментальных финансовых теорий и самых современных методов искусственного интеллекта.
• Прямой путь в индустрию — программа сфокусирована на решении реальных задач количественных фондов, инвестиционных банков и финтех-компаний.
• Формирование уникального профиля на стыке финансовой математики, программирования и data science, что создает высокую ценность на рынке труда.

Преимущества

• Эксклюзивная экспертиза: Вы освоите не только классику (Black-Scholes, риск-менеджмент), но и передовой край — RL для торговли, NLP для анализа новостей и GAN для моделирования рынков.
• Растущий спрос: Выпускники — целевые кандидаты на роли quantitative analyst и финансового data scientist, где наблюдается острый дефицит кадров.
• Высокий карьерный потенциал: Работа над стратегическими задачами (алготрейдинг, управление рисками) открывает путь к топовым позициям в финансах.

Ключевые компетенции

• Разработка и реализация количественных финансовых моделей (ценообразование деривативов, оптимизация портфеля)
• Построение и бэктестинг алгоритмических торговых стратегий с использованием ML и глубокого обучения
• Оценка и моделирование финансовых рисков (рыночный, кредитный, операционный) с помощью современных методов
• Применение Reinforcement Learning (RL) для создания автономных торговых систем
• Анализ рыночных настроений и финансовых текстов с использованием NLP
• Генерация синтетических данных и стресс-сценариев с применением Generative Adversarial Networks (GAN)
• Навыки исследовательской работы, верификации моделей и презентации результатов профессиональной аудитории

Планируемые результаты обучения

По завершении специализации студент сможет:

1. Реализовывать классические финансовые модели: Написать с нуля модель Блэка-Шоулза для оценки опционов, рассчитать «греки» для хеджирования и проанализировать её допущения и ограничения.
2. Строить и валидировать ML/DL-модели: Спроектировать и обучить модель (от линейной регрессии до градиентного бустинга или нейросети) для прогнозирования доходности активов или вероятности дефолта.
3. Управлять инвестиционным портфелем: Сформировать оптимальный портфель с учетом ограничений по риску, используя современные методы оптимизации и инструменты анализа.
4. Обрабатывать неструктурированные данные: Применять техники NLP для автоматического анализа корпоративных отчетов, новостных лент и социальных сетей для оценки рыночных настроений.
5. Генерировать синтетические данные: Использовать GAN для создания дополнительных финансовых временных рядов в целях аугментации данных и моделирования экстремальных рыночных событий.

Примеры проектов

• Проект «Опционный робот»: Разработка системы автоматического расчета справедливой цены и волатильности для биржевых опционов, сравнение с рыночной ценой и поиск арбитражных возможностей.
• Проект «Поиск с помощью DL»: Построение ансамбля моделей (LSTM + трансформеры) для поиска прогнозирующих паттернов в многомерных рыночных данных и интеграция сигналов в торговую стратегию.
• Проект «RL-портфельный менеджер»: Создание агента с глубоким обучением с подкреплением, который динамически перераспределяет капитал между активами, максимизируя риск-скорректированную доходность.
• Исследовательский проект «GAN для риск-менеджмента»: Генерация правдоподобных сценариев рыночных крахов для вычисления стресс-показателей (Stress VaR) инвестиционного портфеля.

Рекомендуемая литература

Основная:

1. Hull, J.C. Options, Futures, and Other Derivatives
2.  Paul Wilmott Paul Wilmott on Quantitative Finance
3.  Steven E. Shreve — Stochastic Calculus for Finance 
4. Sutton, R.S., Barto, A.G. Reinforcement Learning: An Introduction
5. Brooks, C. Introductory Econometrics for Finance.

Требования к поступающим

• Уверенное знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики.
• Опыт программирования на Python (желательно с использованием библиотек анализа данных: Pandas, NumPy).
• Базовое понимание финансовых рынков и инструментов (акции, облигации, опционы).