Подготовка к обучению
Машинное обучение в кластерном анализе портфелей требует серьёзной подготовки. Мы расскажем, что нужно знать перед началом программы
Базовые требования
- Знание Python на уровне написания функций и работы с библиотеками
- Понимание основ линейной алгебры и статистики
- Опыт работы с финансовыми данными или желание их изучать
- Базовое представление о фондовом рынке и инвестициях
- Умение работать с Jupyter Notebook или аналогичными средами
- Готовность уделять обучению минимум 10 часов в неделю
Путь обучения
Программа разделена на логические этапы — от основ до продвинутых техник кластеризации
Математический фундамент
Изучаем алгоритмы кластеризации, метрики расстояний и оценку качества разбиения. Без крепкой математической базы сложно понимать, почему алгоритм принимает именно такие решения.
Анализ финансовых данных
Работаем с реальными данными акций, облигаций, ETF. Учимся очищать данные, рассчитывать доходности, корреляции и другие важные показатели для портфельного анализа.
Применение кластеризации
Практические проекты по группировке активов, построению сбалансированных портфелей и оценке рисков. Изучаем K-means, DBSCAN, иерархическую кластеризацию.
Продвинутые методы
Временные ряды, динамическая кластеризация, учёт изменчивости рыночных условий. Работаем с большими датасетами и оптимизируем производительность алгоритмов.
Вадим Колесников
Ведущий аналитик
12 лет опыта в финтехе, специализируется на применении машинного обучения в управлении активами
Инструменты и ресурсы
Всё необходимое для эффективного обучения и практической работы
Python экосистема
Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib — основной стек для анализа данных. Также используем специализированные библиотеки для финансов: yfinance, QuantLib, PyPortfolioOpt.
Данные и API
Работаем с реальными данными через Bloomberg API, Yahoo Finance, Quandl. Изучаем различные источники финансовой информации и способы их интеграции.
Вычислительные ресурсы
Облачные среды для тяжёлых вычислений, GPU-ускорение для больших датасетов. Учимся оптимизировать алгоритмы и работать с распределёнными системами.
Визуализация результатов
Plotly, Seaborn для создания интерактивных графиков кластеров, корреляционных матриц, эффективной границы портфелей. Важно уметь наглядно представлять результаты анализа.
Учебное сообщество
Наша программа — это не только лекции и задания. Это активное сообщество практиков, которые делятся опытом, обсуждают сложные кейсы и помогают друг другу расти профессионально.
- Еженедельные воркшопы по разбору сложных алгоритмов
- Групповые проекты с реальными портфелями
- Менторская поддержка от практикующих аналитиков
- Доступ к закрытому чату и базе знаний
- Нетворкинг с профессионалами финтех индустрии
Игорь Рыбаков
Куратор сообщества
Готовы начать подготовку?
Следующий набор стартует в сентябре 2025 года. До этого времени вы можете изучить рекомендованную литературу, подтянуть математику и освоиться с Python. Мы поможем составить индивидуальный план подготовки.