Машинное обучение в финансах
Изучайте современные алгоритмы анализа финансовых данных через практические проекты. Наша программа построена на реальных кейсах венгерских банков и инвестиционных компаний.
Персонализированный путь обучения
Каждый студент получает индивидуальную траекторию развития, основанную на анализе финансовых рынков Центральной Европы. Мы адаптируем учебный план под ваш опыт и карьерные цели.
Анализ данных
Работа с реальными торговыми данными Budapesti Értéktőzsde и других европейских бирж
Алгоритмы ML
Изучение нейронных сетей, случайных лесов и других методов для прогнозирования цен
Практические проекты
Создание торговых стратегий и систем управления рисками для портфельных менеджеров
Трекер развития навыков
Python для финансов
Библиотеки pandas, numpy, scikit-learn для обработки финансовых временных рядов
Статистический анализ
ARIMA модели, корреляционный анализ, тестирование стратегий на исторических данных
Управление рисками
Value at Risk, стресс-тестирование, оптимизация портфеля по Марковицу
Персональные результаты
Елена Бороваya
Студентка программы
Алгоритмический трейдинг
Разработала торговую стратегию на основе LSTM сетей для валютной пары EUR/HUF. Стратегия показала стабильную доходность на тестовых данных за 2024 год.
Кредитный скоринг
Создала модель оценки кредитных рисков для малого и среднего бизнеса, используя градиентный бустинг и данные венгерских предприятий.
Портфельная оптимизация
Построила систему автоматической ребалансировки портфеля акций компаний региона с учетом волатильности и корреляций между активами.
Обучающее сообщество
Менторская поддержка
Еженедельные консультации с практикующими аналитиками из венгерских банков и инвестиционных фондов
Узнать подробнееИсследовательские группы
Совместная работа над проектами анализа финансовых рынков региона и разработка новых торговых стратегий
ПрисоединитьсяБаза знаний
Доступ к библиотеке кейсов, финансовым датасетам и готовым решениям для различных задач машинного обучения
Изучить ресурсы