Лысенок Никита Ильич

Oбразование

2022

Магистратура: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", специальность «Финансы и кредит», квалификация «Магистр»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

C 2019 по 2020 г. с отличием окончил специализацию в Женевском университете по программе «Управление инвестициями».
В 2020 году окончил в The London School of Economics and Political Science курс “Business, International Relations and the Political Economy”, имеет сертификат CPD об окончании курса.
В 2021 году окончил в University of Oxford курс: ”Oxford Algorithmic Trading Programme".
В 2022 году успешно прошёл курс Ларри Вильямса "Larry Williams Stock Trading and Investing".
В 2024 году успешно прошел курс первого потока IR академии MOEX

MOEX (PDF, 2,61 Мб)

Профессиональные интересы

БРИКС структурные продукты финансы инвестиции

Достижения и поощрения

Лучший преподаватель — 2024

Обучение в аспирантуре

3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных ивесторов на российском рынке акций
Научный руководитель: Берзон Николай Иосифович

В 2021-ом ассистирование Берзону Н.И при проведении занятий 3 модуля МагоЛего «Финансовые рынки и инструменты».

В 2022-ом ассистирование Берзону Н.И при проведении занятий 1-2 модуля Финансовые рынки, институты и инструменты.

В 2023-ем ведение семинаров Финансовые рынки и инструменты на магистерской программе Инвестиции на финансовых рынках. Техническая поддержка деятельности авторов онлайн-курсов «Макроэкономика», «Финансовые рынки и инструменты». В 2024-ом техническая поддержка деятельности автора онлайн-курса «Конструирование структурных продуктов».

Учебные курсы (2025/2026 уч. год)

IR-директор: Лидер коммуникаций в эпоху IPO (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук; 3 модуль)рус
Алгоритмическая торговля и количественные стратегии (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08 Финансы и кредит; 1-й курс, 2 модуль)рус
Алгоритмическая торговля и количественные стратегии (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук; 2 модуль)рус
Профессиональные участники и финансовый рынок (Майнор; где читается: Факультет экономических наук)рус
Структура мирового финансового рынка (Майнор; где читается: Факультет экономических наук)рус
Управление личными финансами (Майнор; где читается: Факультет экономических наук)рус
Финансовые рынки и инструменты (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук; 3 модуль)рус
Финансовые рынки и инструменты (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08 Финансы и кредит; 1-й курс, 1, 2 модуль)рус
Финансовые рынки и инструменты (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08 Финансы и кредит; 1-й курс, 1, 2 модуль)рус
Финансовые рынки и инструменты (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук; 1, 2 модуль)рус
Финансовые рынки и финансовые институты (Майнор; где читается: Факультет экономических наук)рус
Архив учебных курсов

Расписание занятий на сегодня

Расписание занятий по физической культуре в спортивных секциях

Полное расписание

Конференции

2024
Чтения по экономике и финансам памяти Е. Г. Ясина (Москва). Доклад: Фондовый индекс БРИКС 100+. Кластерный метод в определении отраслевых лидеров.

2023
Международная научно-практическая конференция "ВЭД в период формирования новой модели международных отношений" (Москва). Доклад: ПОТЕНЦИАЛ ЭКОНОМИЧЕСКОГО И ФИНАНСОВОГО СОТРУДНИЧЕСТВА СТРАН БРИКС В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА
XXIV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Потенциал применения структурных продуктов для финансовых рынков стран БРИКС

2022
XXIII Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Оценка инвестиционной привлекательности фондовых рынков стран БРИКС
XII Международная научно-практическая конференция «Архитектура финансов: устойчивое развитие и ответственное финансирование в эпоху глобальных изменений» (Санкт-Петербург). Доклад: Оценка потенциала применения структурных продуктов для фондовых рынков стран БРИКС
Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2022» (Москва). Доклад: Оценка инвестиционной привлекательности фондовых рынков стран БРИКС
XII Международная научно-практическая конференция «Трансформация экономики и управления: новые вызовы и перспективы» (Санкт-Петербург). Доклад: ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ПРИМЕНЕНИЯ СТРУКТУРНЫХ ПРОДУКТОВ ДЛЯ ФОНДОВЫХ РЫНКОВ СТРАН БРИКС

2021
XI Международная научно-практическая конференция «Архитектура финансов: вызовы новой реальности» (Санкт-Петербург). Доклад: Потенциал восстановления экономик стран БРИКС в постпандемическом мире

Авторские права и патенты

№ п/п	Номер РИД	Вид РИД	Наименование РИД	Сведения о регистрации	Авторы
1	8.0097-2025	Произведение	МООК «Конструирование структурных продуктов»		Лысенок Никита Ильич, Ткаченко Мария Владимировна, Гарин Владимир Юрьевич
2	8.0110-2024	Произведение	МООК «Финансовые рынки и финансовые инструменты»		Лысенок Никита Ильич, Гришичкин Никита Александрович, Берзон Николай Иосифович

Опыт работы

2018 - 2020 / Помощник главного экономиста / ООО “Тоир-М”, Москва
2020 / Стажер в отделе аналитики / Группа компаний «Алютех», Москва
2021 / Стажёр / Innoterra AG, Швейцария
2021 / Ассистент руководителя отдела финансовых продуктов / CAT Financial Products AG, Швейцария
2021 - 2023 / Junior Portfolio Manager / Clarus Capital Group, Швейцария
2022 - т.в. / сооснователь инвестиционного клуба SDF Solutions и одноименного production
2021 - 2023 / Учебный ассистент профессора, д.э.н. Берзона Н.И. / «Высшая школа экономики», НИУ ВШЭ, Москва
2023 - т.в. / Преподаватель НИУ ВШЭ

4

июнь

2026

Machine Learning Models Can Help Reduce Volatility and Boost Stock Market Returns

The use of machine learning models makes it possible to achieve greater accuracy in predicting risks in the Russian stock market compared to classical econometric approaches. The predictive power of these models increases by 23%, while the average investor’s return can reach up to 13% per annum. These conclusions were drawn by Nikita Lysenok from the Department of Financial Market Infrastructure at the HSE Faculty of Economic Sciences. The paper has been published in Fundamental and Applied Mathematics.

12

февр.

2026

Снизить волатильность и увеличить доходность на фондовом рынке можно с помощью ML-моделей

Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».

24

апр.

2024

Секция «Финансовые рынки и инструменты» завершилась на Ясинских чтениях

Участники представили доклады о скрытых комиссиях за структурные финансовые продукты, презентовали новый фондовый индекс БРИКС100+, обсудили влияние медиа на финансовые рынки, раздутую доходность NFT и многое другое.