VesperfinCode: Поддержка [Vesperfin] [Арина Веспер]
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока (старт 13 июня 2025)
Каждый месяц мы разбираем новые темы, которые не вошли в основную программу курса VesperfinCode, но востребованы среди участников сообщества алготрейдеров.
Почему формирование портфеля через Data Science актуально:
Большинство трейдеров собирают портфели интуитивно, без математического обоснования
Классические подходы к диверсификации не учитывают современные реалии рынка
Крупные фонды используют сложные алгоритмы, недоступные розничным инвесторам
Нет структурированного материала по квантовому управлению портфелем на русском языке
Тема июня: Формирование торгового портфеля через Data Science
Подготовка данных и постановка бизнес-задачи (портфель из криптовалют + акции РФ + акции США)
Модели прогнозов доходностей: EWMA, ML-подходы (XGBoost, LightGBM, Ridge)
Прогнозирование ковариаций: Ledoit-Wolf shrinkage, GARCH/DCC, Copula модели
Оптимизация весов: Markowitz, Risk Parity, CVaR, Black-Litterman
Построение портфеля и контроль рисков
Стресс-тестирование и анализ устойчивости
Что вы получаете:
3 онлайн-эфира с детальным разбором материала
3 дня прямой работы с кураторами в чате
Новые обучающие материалы и практические задания
Готовую систему построения оптимальных портфелей с полным кодом
Реальный портфель из 20+ активов (крипта + РФ + США)
Видеозаписи всех занятий в личном кабинете
Возможность влиять на программу следующих месяцев
Расписание:
13 июня — Подготовка данных и модели прогнозирования доходностей (EWMA, ML-подходы)
20 июня — Методы оптимизации портфеля (Markowitz, Risk Parity, Black-Litterman) + построение реального портфеля
27 июня — Стресс-тестирование, анализ устойчивости + Q&A по всей теме месяца
⚠ Важно:
Формат поддержки сфокусирован на изучении новых тем и материалов месяца
Требования: знание Python
Стоимость: 3 300 рублей
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока (старт 13 июня 2025)
Каждый месяц мы разбираем новые темы, которые не вошли в основную программу курса VesperfinCode, но востребованы среди участников сообщества алготрейдеров.
Почему формирование портфеля через Data Science актуально:
Большинство трейдеров собирают портфели интуитивно, без математического обоснования
Классические подходы к диверсификации не учитывают современные реалии рынка
Крупные фонды используют сложные алгоритмы, недоступные розничным инвесторам
Нет структурированного материала по квантовому управлению портфелем на русском языке
Тема июня: Формирование торгового портфеля через Data Science
Подготовка данных и постановка бизнес-задачи (портфель из криптовалют + акции РФ + акции США)
Модели прогнозов доходностей: EWMA, ML-подходы (XGBoost, LightGBM, Ridge)
Прогнозирование ковариаций: Ledoit-Wolf shrinkage, GARCH/DCC, Copula модели
Оптимизация весов: Markowitz, Risk Parity, CVaR, Black-Litterman
Построение портфеля и контроль рисков
Стресс-тестирование и анализ устойчивости
Что вы получаете: 3 онлайн-эфира с детальным разбором материала 3 дня прямой работы с кураторами в чате Новые обучающие материалы и практические задания Готовую систему построения оптимальных портфелей с полным кодом Реальный портфель из 20+ активов (крипта + РФ + США) Видеозаписи всех занятий в личном кабинете Возможность влиять на программу следующих месяцевРасписание:
13 июня — Подготовка данных и модели прогнозирования доходностей (EWMA, ML-подходы)
20 июня — Методы оптимизации портфеля (Markowitz, Risk Parity, Black-Litterman) + построение реального портфеля
27 июня — Стресс-тестирование, анализ устойчивости + Q&A по всей теме месяца
⚠ Важно:
Формат поддержки сфокусирован на изучении новых тем и материалов месяца Требования: знание PythonСтоимость: 3 300 рублей
Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.