Брат Тук
Брат Тук
Редактор
3 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 18.949
- Репутация
- 57.023
Последние темы автора:
- Скачать «ИИ-агенты для непрограммистов»
- Скачать «Подписка на контент Погружаемся в ИИ - в прямом эфире (май 2026)»
- Скачать «Миллионы просмотров за счет первых секунд: мастерская вирусных хуков»
- Скачать «Система масштабирования бизнеса от Алекса Хормози»
- Скачать «Facebook на автопилоте: как зарабатывать на вирусных постах и AI-контенте»
Автор: Vesperfin, Арина Веспер
Название: VesperfinCode: поддержка (4й поток) (2025)
![[Vesperfin, Арина Веспер] VesperfinCode: поддержка (4й поток) (2025)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='1176' height='417' viewBox%3D'0 0 1176 417'%2F%3E "[Vesperfin, Арина Веспер] VesperfinCode: поддержка (4й поток) (2025)")
Описание:
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока
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:
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
Подробнее:
Скачать:
Название: VesperfinCode: поддержка (4й поток) (2025)
Описание:
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока
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
- 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
- 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
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
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
Последнее редактирование модератором:
