Машинное обучение в оценке финансовых моделей

Изучите практическое применение алгоритмов машинного обучения для анализа и оценки финансовых моделей. Программа разработана для специалистов, которые хотят внедрить современные методы анализа данных в финансовую аналитику и риск-менеджмент.

16 недель интенсивного обучения

8 реальных кейсов из практики

24/7 доступ к учебным материалам

Структура программы

Четыре модуля, каждый из которых фокусируется на конкретных аспектах применения машинного обучения в финансовом анализе. От теории к практике через последовательное освоение технологий.

Практическая работа с финансовыми данными

Модуль 1

Основы и подготовка данных

Изучение фундаментальных концепций машинного обучения применительно к финансовым данным. Работа с временными рядами, обработка пропусков, нормализация и трансформация данных.

Введение в ML для финансов: алгоритмы регрессии и классификации

Обработка финансовых временных рядов и формирование признаков

Методы работы с несбалансированными датасетами

Практика: подготовка данных для кредитного скоринга

Модуль 2

Оценка кредитных рисков

Построение моделей для оценки кредитоспособности заемщиков. Применение логистической регрессии, решающих деревьев и градиентного бустинга для прогнозирования дефолтов.

Логистическая регрессия и интерпретация коэффициентов

Random Forest и XGBoost для кредитного скоринга

Метрики качества: ROC-AUC, precision, recall, F1-score

Калибровка вероятностей и установка порогов

Модуль 3

Прогнозирование рыночных показателей

Использование ML для предсказания цен активов, волатильности и других рыночных параметров. Работа с LSTM и другими архитектурами для временных рядов.

ARIMA и GARCH модели как базовые подходы

Нейронные сети для временных рядов: RNN и LSTM

Технический анализ как источник признаков для моделей

Бэктестинг торговых стратегий на исторических данных

Модуль 4

Оценка и мониторинг моделей

Методы валидации финансовых моделей, обнаружение переобучения и деградации качества. Внедрение систем мониторинга и автоматической переобучения моделей в продакшене.

Cross-validation для временных рядов: walk-forward анализ

Детекция data drift и concept drift в финансовых данных

A/B тестирование моделей в реальных условиях

Документирование и регуляторные требования к ML-моделям

Преподаватели курса

Тимур Жаксылыков

Специалист по ML в финансах

12 лет опыта в разработке алгоритмов оценки рисков для казахстанских и международных банков. Реализовал более 30 моделей кредитного скоринга и прогнозирования дефолтов.

Айгерим Сабитова

Data Scientist в инвестициях

Опыт применения машинного обучения для оценки портфелей и алгоритмической торговли. Занимается исследованиями в области нейросетевых моделей для финансовых временных рядов.

Нурлан Оразбаев

Эксперт по риск-менеджменту

Руководил внедрением систем мониторинга моделей в крупных финансовых организациях. Специализируется на валидации ML-моделей согласно регуляторным стандартам.

Записаться на курс

Qrimtax