Машинное обучение в анализе портфелей
Изучите современные методы кластеризации и оптимизации инвестиционных портфелей с помощью алгоритмов машинного обучения
Узнать о программеКластерный анализ в действии
Современные алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять скрытые закономерности в поведении финансовых активов. Мы изучаем, как K-means, DBSCAN и иерархическая кластеризация помогают группировать активы по схожим характеристикам.
- Предобработка финансовых временных рядов
- Выбор оптимального количества кластеров
- Интерпретация результатов кластеризации
- Применение в портфельной оптимизации
Методы и инструменты
Алгоритмы кластеризации
K-means, DBSCAN, агломеративная кластеризация и спектральные методы для группировки финансовых активов
Оценка качества
Метрики силуэта, индекс Дэвиса-Болдина и другие показатели для оценки качества кластеризации портфелей
Визуализация данных
t-SNE, PCA и UMAP для наглядного представления многомерных финансовых данных в понятном виде
Практические результаты
Участники наших программ учатся применять алгоритмы машинного обучения для реального анализа портфелей. За последний год наши выпускники успешно внедрили методы кластеризации в своей работе.
Начните изучение уже сегодня
Программа стартует в сентябре 2025 года. Курс включает теоретические основы, практические задания и работу с реальными данными финансовых рынков.
Месяцев обучения
Полноценная программа с еженедельными занятиями
Практических работ
Реальные кейсы и проекты по анализу портфелей
Доступ к материалам
Пожизненный доступ к записям и обновлениям