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
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
Старт 13 июня 2025г.
