Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68
почта: fes@hse.ru
Общая информация о проекте | |
Тип проекта |
Практический; является подготовительным к серии исследований; возможно написания научной статьи. |
Название проекта (на русском и английском языках) |
Оценка рисков по высокочастотной биржевой информации: структурирование данных и реализация методов Risk Assessment Using HF Trading Exchange Information: Structuring Data and Implementation of Methods |
Инициатор проекта от НИУ ВШЭ |
Школа финансов, НУЛ по финансовой инженерии и риск-менеджменту. Курбангалеев Марат Зуфарович, старший преподаватель, младший научный сотрудник, mkurbangaleev@hse.ru |
Инициатор проекта от компании (если есть) |
На данном этапе нет, но возможно в последующих проектах. |
Описание проекта (максимум 250 слов)
|
Глобальная цель проекта — организовать подробные данные о ходе торгов на бирже в виде базы данных и развернуть над ней инструментарий обращений к данным, анализа их структуры и качества, риск-аналитики и моделирования. Отдельные задачи (этапы работы): 1. Сбор данных большого объёма. Результат: файлы с «сырыми» данными (текстовые или Excel-файлы и т.п.); практически данные есть в подписке ВШЭ или в открытом доступе. Польза: знакомство с природой, смыслами и свойствами финансовых данных; практический опыт работы с разнообразными источниками данных, в том числе, освоение средств автоматического доступа и скачивание финансовой информации.
2. Выбор адекватной структуры представления данных и их систематизация. Результат: база данных с продуманной структурой, удобной для дальнейшего использования. Польза:знакомство с современными СУБД; опыт проектирования, создания и пополнения базы данных, освоение языка запросов SQL, практика коллективной работы.
3. Выбор, реализация и приложение инструментов анализа и обработки данных с учётом их объёма и других особенностей; Результат: систематизированный набор программных средств и с описанием их возможностей и целей применения. Польза: знакомство с современными программными средствами работы данными большого объема и размерности, в том числе на основе машинного обучения.
4. Реализация инструментов оценки и визуализации рыночных рисков и рисков ликвидности по отдельным инструментам (их группам), на разных временных горизонтах, с использованием различных метрик. Результат: программные коды с комментариями; формы автоматизированных отчётов с графиками, таблицами и всеми необходимыми проверками. Польза: ознакомление с практикой измерения рисков в современных финансовых задачах; освоение и самостоятельная реализация программных инструментов количественной оценки рисков; практика автоматизации длительных и многоэтапных расчетов; опыт компактного, емкого и выразительного представления картины рисков.
|
Требования к студентам | |
Количество студентов на проекте
|
Принимаются студенты всех годов обучения, обладающие необходимыми навыками (см. требования). Максимальное количество студентов на проект — 15 человек. |
Требования к студентам - участникам проекта и критерии отбора
|
Написание курсовой работы в рамках проекта не обязательно, но рекомендуется. Обращаться к Курбангалееву М. З.
Знание языка SQL и основ организации и функционирования баз данных является преимуществом. Рекомендуются бесплатные онлайн курсы для самостоятельного обучения.
Опыт программированияна любом алгоритмическом языке программирования является преимуществом; особое предпочтение отдаётся кандидатам, владеющим Python.
Знакомство с основами машинного обучения или выбор соответствующего курса по выбору в текущем учебном году также является плюсом.
Для кандидатов, обучающихся на 4ом курсе, желательно посещение курса «Риск-менеджмент».
|