Analiza ryzyka portfelowego z narzędziami AI - kurs zaawansowany

Zarządzanie ryzykiem portfelowym zmieniło się od czasu, gdy modele językowe i sieci neuronowe weszły do standardowego zestawu narzędzi instytucji finansowych. Nie chodzi o zastąpienie analityka, lecz o to, że narzędzia AI potrafią jednocześnie monitorować setki zmiennych, które człowiek przetwarza sekwencyjnie.

Kurs koncentruje się na trzech obszarach: modelowaniu VaR z użyciem sieci neuronowych, wykrywaniu anomalii w portfelu przy pomocy algorytmów unsupervised learning oraz analizie korelacji warunkowych w warunkach stresu rynkowego. Używamy danych z rzeczywistych kryzysów - 2008, 2020, 2022 - żeby zobaczyć, gdzie modele się mylą.

Każdy uczestnik pracuje na własnym zestawie danych portfelowych lub na przygotowanych przez nas zbiorach symulacyjnych. Wyniki ćwiczeń są omawiane na sesjach live z prowadzącym, co pozwala wychwycić błędy w interpretacji jeszcze podczas kursu.

Wymagania wstępne

Znajomość statystyki na poziomie akademickim, podstawy Pythona, rozumienie pojęć takich jak VaR, CVaR, korelacja Pearsona. Kurs nie tłumaczy podstaw finansów - zakłada, że już je znasz.