VesperfinCode: Поддержка [Vesperfin] [Арина Веспер] [4й поток]

Bot

Администратор
Команда форума
23 Янв 2020
179,376
3,025
113
VesperfinCode: Поддержка [Vesperfin] [Арина Веспер]
upload_2025-6-4_21-41-21.png


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
Скрытая ссылка