Расчет показателя рыночного риска (VaR) по портфелю финансовых активов (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Темы вводных занятий)
(Какие будут использоваться технологии?)
Строка 30: Строка 30:
  
 
=== Какие будут использоваться технологии? ===
 
=== Какие будут использоваться технологии? ===
* C++ / Python в рамках прослушанного курса <br />
+
* C++ / Python в рамках прослушанного курса;
  
* MOEX рыночные данные <br />
+
* MOEX рыночные данные;
  
* Yahoo Finance, NASDAQ, NYMEX, CBOT... <br />
+
* Yahoo Finance, NASDAQ, NYMEX, CBOT;
  
* Google Finance<br />
+
* Google Finance.
  
 
=== Темы вводных занятий ===
 
=== Темы вводных занятий ===

Версия 22:15, 24 ноября 2015

Ментор Лисенков Иван
Учебный семестр Весна 2016
Учебный курс 1-й курс
Проект можно развивать на летней практике
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3



Что это за проект?

В рамках проекта ставится задача разработки программы которая, по портфелю заданных активов (Акции) рассчитывает показатель VAR, который является стоимостной мерой рыночного риска заданного портфеля.

VaR — это величина убытков заданного портфеля, которая с вероятностью, равной уровню доверия (например, 99 %), не будет превышена. Следовательно, в 1 % случаев убыток составит величину, большую чем VaR.

Чему вы научитесь?

  • Формулировать постановку задачи.
  • Писать надежный и понятный код.
  • Основы работы на глобальных финансовых рынках.
  • Проводить статистический анализ рыночных данных глобальных рынков.

Какие начальные требования?

  • Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса).
  • Основы статистики и теории вероятности.

Какие будут использоваться технологии?

  • C++ / Python в рамках прослушанного курса;
  • MOEX рыночные данные;
  • Yahoo Finance, NASDAQ, NYMEX, CBOT;
  • Google Finance.

Темы вводных занятий

  • Основы финансовой математики и финансовых рынков.
  • Элементы статистики и теории вероятности.

Направления развития

  • Расширение источников для получения данных
  • Дополнение программы симуляции дополнительных сценариев с помощью алгоритма MonteCarlo для повыщения точности расчета VaR
  • Интеграция с финансовыми системами для загрузки портфеля инвестиций.

Критерии оценки

4-5 : реализованная и протестированная программа, осуществляющая загрузку из файла заданного портфеля и параметров волатильности и корреляции финансовых активов и расчет показателя VaR параметрическим или историческим методом.

6-7 : Интеграция с одним из указанных внешних источников для получения истории рыночных котировок и расчета векторов волатильности и матрицы корреляции.

8-10: Реализация режима бэк-тестинга VaR( проверка качества расчета VaR на фактических данных), построение графика бэк-тестинга.

Ориентировочное расписание занятий

ВТ 15.00 – 21.00
ЧТ 15.00 – 21.00