Количественный анализ для финансовых рынков

Углубленная программа для тех, кто хочет понять математические модели, стоящие за решениями на финансовых рынках. Старт занятий в сентябре 2025 года.

Статистические методы и временные ряды с практическими кейсами из реальных торговых данных
Алгоритмы машинного обучения применительно к задачам прогнозирования и классификации активов
Программирование на Python с библиотеками pandas, NumPy и scikit-learn для обработки финансовых данных
Узнать подробности программы
Количественный анализ финансовых данных

Как мы подходим к обучению

Наш метод строится на понимании математики через практику. Вы будете работать с настоящими наборами данных, строить модели и смотреть, как они ведут себя в разных рыночных условиях.

Практическая работа с финансовыми данными

Реальные данные с бирж

Работаем с историческими котировками, объемами торгов и макроэкономическими индикаторами. Никаких упрощенных примеров — только то, с чем сталкиваются аналитики каждый день.

Построение статистических моделей

Пошаговое построение моделей

От простой линейной регрессии до нейронных сетей. Каждый метод разбираем с нуля: зачем он нужен, когда работает, а когда приводит к ошибкам.

Проверка моделей на исторических данных

Тестирование на истории

Учимся проверять модели на периодах, которые они не видели. Обсуждаем проблемы переобучения и способы оценить, насколько результаты могут быть надежны.

Программа обучения на 2025–2026 учебный год

Курс рассчитан на 9 месяцев. Начало в сентябре 2025, завершение в мае 2026. Занятия проходят два раза в неделю по вечерам, чтобы было удобно совмещать с работой.

Основы статистики и теории вероятностей для понимания случайных процессов на рынках
Анализ временных рядов: стационарность, автокорреляция, модели ARIMA
Машинное обучение: классификация, регрессия, ансамблевые методы, нейронные сети
Работа с большими объемами данных, очистка, нормализация, создание признаков
Посмотреть полную программу
Программирование для финансового анализа

Кто ведет курс

Программу разработала и ведет Витория Лемарк — специалист с опытом работы в количественном анализе более 8 лет.

Витория Лемарк, преподаватель количественного анализа

Витория Лемарк

Преподаватель количественных методов

Работала аналитиком в инвестиционных фондах, где строила модели оценки риска и прогнозирования доходности активов. В последние три года сосредоточилась на преподавании — хотелось передавать знания тем, кто только начинает путь в количественном анализе.

Считаю важным не просто рассказать формулы, а показать, как они работают на практике и где могут подвести. Стараюсь, чтобы студенты понимали логику каждого метода, а не просто запускали готовый код.

Опыт построения торговых стратегий на основе статистического арбитража
Разработка моделей машинного обучения для классификации кредитных рисков
Преподавание Python, статистики и алгоритмов машинного обучения с 2022 года