Математика 5 жохов: Номер (задание) 848 — гдз по математике 5 класс Виленкин, Жохов, Чесноков

Семинар проводится весной 2020 года, вторник и четверг 19:40 — 20:55.

Организатор: Ларс Тайге Нильсен

Спикер часто не делает копии презентации доступными — для защиты интеллектуальной собственности или соблюдения правил компании.

ЭТОТ СЕМИНАР БУДЕТ ПРОВЕДЕН ОНЛАЙН
Зарегистрированные участники, пожалуйста, присоединяйтесь через Zoom in Courseworks.

Расписание презентаций

Щелкните здесь, чтобы увидеть расписание прошлых презентаций.

Прошлые презентации

Вторник, 21 января 2020 г.

Спикер : Александр Флейсс, RebellionResearch.com
Генеральный директор RebellionResearch.com Александр Флейс рассказал об инвестициях в искусственный интеллект в Wall Street Journal, New York Times, Fox News, BusinessWeek, Bloomberg News, MIT Technology Review, Йомиури Шимбун, Wired , Журнал Geo, экономист и институциональный инвестор.Глава 24 книги репортера Wall Street Journal Скотта Паттерсона «Темные лужи» посвящена мистеру Флейссу. Г-н Флейсс преподает в Cornell Financial Engineering, более десяти лет преподавал в Амхерст-колледже и 4 года в Йельской школе менеджмента. До того, как стать соучредителем RebellionResearch.com, г-н Флейсс был руководителем в KMF Partners LP, американском хедж-фонде для коротких и коротких операций с акциями, которым руководит Джон Мерриуэзер из Liars Poker Майкла Льюиса. Г-н Флейсс начал свою карьеру, управляя исследовательским проектом ИИ, финансируемым Амхерстским колледжем, затем в качестве аналитика и программиста в компании Sloate, Weisman, Murray & Co, которая была приобретена Neuberger Berman.Г-н Флейсс разработал инвестиционные алгоритмы вместе с генеральным директором фирмы Лорой Слоут, которая сейчас является партнером Neuberger Berman и одним из инвесторов, упомянутых в книге Питера Тануса «Инвестиционные гуру». Г-н Флейсс получил степень бакалавра в колледже Амхерст.

Название : AI Investing: Использование искусственного интеллекта в качестве инвестиционной стратегии

Abstract
Наша технология машинного обучения позволяет нам обрабатывать чрезвычайно разнообразный набор информации, основывая свой анализ на множестве выбранных вручную макро, фундаментальных и технических факторов, которые коррелируют с более традиционными факторами, такими как рост, стоимость, импульс и т. Д. .A.I. использует свои прогнозы производительности наряду со знанием волатильности и взаимосвязей между акциями для создания портфеля, который уравновешивает риск и ожидаемую доходность. Байесовская статистика служит основой нашего инвестиционного программного обеспечения на основе искусственного интеллекта. Он обеспечивает гибкую структуру, которая позволяет нам автоматически интегрировать новые данные, доступные каждый день, с предыдущими знаниями рынка, чтобы прогнозировать динамику запасов. A.I. анализирует информацию о том, как каждый фактор связан с доходностью акций, чтобы создать оценочное распределение вероятности потенциальной доходности для каждой акции.A.I. анализирует фундаментальные и макро-данные со всего мира, которые ежедневно обновляются и включаются в нашу историческую базу данных.

Четверг, 23 января 2020 г.

Спикер : Дэвид Абергель, FGC
Дэвид Абергель окончил курс MAFN 2011. С тех пор он основал стартап в социальной сети и в течение 4 с половиной лет работал брокером по производным финансовым инструментам. В настоящее время работает в ФСК по ценным бумагам, где специализируется на продуктах дельты 1, таких как свопы и доход / минус.

Название : Институциональное посредничество в мире электронной торговли, мгновенная и почти точная информация

Реферат
Институциональный брокер. Краткая история брокериджа в США. Электронная революция и ее влияние на брокерскую деятельность. Текущее состояние институционального брокериджа. Будущее брокерской деятельности. Важность умения продавать. Продажа в качестве кванта или трейдера.

Вторник, 28 января 2020 г.

Спикер : Питер Карр, Школа инженерии, финансов и управления рисками Нью-Йоркского университета в Тандоне
Dr.Питер Карр был заведующим кафедрой финансов и управления рисками в инженерной школе Тандон Нью-Йоркского университета в течение последних 3,5 лет. До этого он двадцать лет возглавлял различные количественные группы в финансовой индустрии. В настоящее время он также является попечителем Национального музея математики и Университета WorldQuant. До прихода в финансовую индустрию доктор Карр в течение 8 лет был профессором финансов в Корнельском университете, получив докторскую степень. из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе в 1989 году. Он имеет более 85 публикаций в академических и отраслевых журналах и является младшим редактором 8 журналов, связанных с математическими финансами.Он был выбран журналом Risk Magazine в качестве кандидата года в 2003 году и финансовым инженером года по версии IAQF / Sungard в 2010 году. С 2011 по 2014 год доктор Карр входил в список Institutional Investor’s Tech 50, ежегодный список 50 самых влиятельных люди в финансовых технологиях.

Заголовок : Добавление дополнительных возможностей

Abstract
Мы представляем радикально упрощенный способ осмысления факультативности как в европейском, так и в бермудском стиле, основанный на применении идей неклассической арифметики. Этот подход приводит к формулам закрытых формул для обоих типов опций, которые являются простыми элементарными функциями входных данных. Основная динамика ближе к рыночной реальности, чем эталонные модели, основанные на нормальности.

Четверг, 30 января 2020 г.

Спикер : Джонатан Шахтер, независимый консультант Nataxis
Джонатан Шахтер — независимый консультант в Natixis (Group BPCE), втором по величине французском банке. Он специализируется на проверке моделей в рамках Федеральной резервной системы, SR 11-7.В настоящее время он делает упор на переходе от USD LIBOR к SOFR.

Доктор Шахтер работал в сфере финансов с 2000 года в банках, компании, производящей программное обеспечение, и в консалтинговой фирме большой четверки. Он является выпускником программы MAFN 2002 года. До финансирования доктор Шахтер работал штатным научным сотрудником в отделе астрономии Гарварда (1990–2000) и входил в команду по запуску рентгеновской обсерватории Чандра на космическом шаттле. Он имеет докторскую степень по физике в Беркли и степень бакалавра физики в Принстоне.Он уроженец Манхэттена, в настоящее время проживает в Бруклине. У него есть сын, который учится на первом курсе в колледже Белойт в Висконсине, сын ученика средней школы, без ума от математики, и приятный кот.

Title : Bicurve Models for LatAm Trading

Реферат
Проданные латиноамериканские финансовые продукты часто имеют обеспечение в долларах США, а не в местной валюте. Меньшее количество использует евро, в то время как другие не имеют залога.

Для оценки сложных инструментов нам необходимо смоделировать валюту обеспечения таким образом, чтобы у ликвидных рыночных инструментов была правильная цена («двухкривые» модели).Я представлю два разных подхода, которые используются в настоящее время, которые теоретически должны дать одинаковый результат. Один основан на паритете процентных ставок, а другой — на процедуре калибровки.

Затем я буду оценивать производительность моделей, чтобы создать основу для постоянного мониторинга. Эта работа является результатом цифровой трансформации, заменяя устаревшие электронные таблицы Excel, используемые трейдерами, более надежным кодом C #. Но это также дает представление о риске модели в целом. Это было проблемой Федеральной резервной системы с 2000 года, а после финансового кризиса она стала еще более заметной.

Вторник, 4 февраля 2020 г.

Спикер : Леон Синь, JP Morgan Asset and Wealth Management.
Леон Синь — руководитель отдела по управлению рисками и портфолио, а также специалист по стратегии хедж-фондов в группе ИТ-директоров группы эндаументов и фондов JP Morgan. Г-н Синь присоединился к J.P. Morgan в 2016 году и имеет 13-летний опыт работы в инвестиционной отрасли. До прихода в J.P. Morgan г-н Синь более 10 лет работал руководителем отдела альтернативных инвестиционных рисков в UBS Asset Management, где он управлял UBS O’Connor, внутренним мультистратегическим хедж-фондом. До UBS г-н Синь два года работал юристом в Ping An Insurance of China по проектам стратегического планирования. Г-н Синь получает M.S. Имеет степень по прикладной математике Университета Иллинойса в Чикаго и является держателем сертификата CFA.

Название : Прагматичный способ оптимизации портфеля — ожидаемая доходность с ограничениями кредитного плеча и целевой доход

Аннотация
Классическая оптимизация среднего отклонения очень чувствительна к ожидаемой доходности.Альтернативный и более надежный подход — рассчитать предполагаемую доходность с учетом текущего распределения портфеля и профиля риска. Затем менеджеры могут проверить предполагаемую доходность и найти возможности для более эффективного распределения. Наиболее распространенный расчет подразумеваемой доходности предполагает нормальное распределение и неограниченное кредитное плечо, а также использование волатильности в качестве меры риска и ковариационной матрицы в качестве входных данных для модели. Однако практикующие специалисты обычно имеют ограничения по левериджу, часто используют непараметрические модели риска и заботятся о риске хвоста портфеля.В этой статье представлен новый подход к расчету ожидаемой прибыли с ограничениями кредитного плеча. Этот подход достаточно гибкий, чтобы смягчить предположение о нормальном распределении, связать с непараметрическими моделями риска и использовать меры хвостового риска, такие как условный VaR.

Четверг, 6 февраля 2020 г.

Спикер : Грэм Гиллер, Giller Investments (Нью-Джерси), LLC
Грэм — главный исполнительный директор Giller Investments (Нью-Джерси), LLC. Он получил докторскую степень в Оксфордском университете в области экспериментальной физики элементарных частиц, где его областью исследований была статистическая астрономия космических лучей, в которой использовалась крупномасштабная компьютерная аналитика данных.Он присоединился к Morgan Stanley в Лондоне в 1994 году и был одним из первых членов известной теперь группы Process Driven Trading, которой руководит Питер Мюллер (ныне «PDT Partners»). После Morgan Stanley он руководил небольшим инвестиционным фондом «друзей и семьи», который специализировался на систематической торговле финансовыми фьючерсами. Он был принят на работу в Bloomberg LP для управления наукой о данных в подразделении Bloomberg Global Data и присоединился к JP Morgan в качестве главного специалиста по данным в отделе разработки новых продуктов в 2015 году, став в конечном итоге руководителем отдела исследований в области науки о данных.Он присоединился к новой группе Data Innovation Group («dbDIG») Deutsche Bank в марте 2018 года. В июле 2019 года он создал новое предприятие, чтобы предоставлять клиентам инновационные количественные и первичные исследования.

Название : Торговля на основе прогнозных моделей макроэкономических данных — Машинное обучение соответствует результатам опроса.

Abstract
Ожидания потребителей являются важным предсказателем рыночной доходности. Этот доклад продемонстрирует, как ожидания потребителей могут быть измерены и обработаны для создания временных рядов, которые предсказывают основные рыночные доходности, и как их можно использовать в качестве исходных данных для торговой стратегии.

Вторник, 11 февраля 2020 г.

Спикер : Михаил Смирнов, Колумбийский университет

Название : Динамическое управление портфелем и рыночные аномалии

Abstract
Мы обсуждаем некоторые известные рыночные аномалии и их использование посредством динамического распределения рисков. Мы введем понятие динамического кредитного плеча как VAR-меры, увеличивающей риск с учетом временного горизонта инвестирования.Мы представляем модификацию страхования портфеля Black-Jones-Perold. Для инвестиционного фонда с динамически контролируемым уровнем риска и определенной инерцией риска мы демонстрируем наличие критического уровня чистой чистой стоимости, ниже которого эффективность снижения кредитного плеча оказывается под угрозой.

Четверг, 13 февраля 2020 г.

Спикер : Леон Татевосян, Институт Куранта Нью-Йоркского университета и Инженерная школа Тандона Нью-Йоркского университета
Леон Татевосян — адъюнкт-профессор математики в области финансов в Курантском университете Нью-Йорка и факультета финансов и управления рисками в Нью-Йоркском университете Тандон. С 2009 по 2016 год Леон был директором по управлению рисками группы в RBC Capital Markets, LLC, где он покрывал рыночный риск по секьюритизированным продуктам в областях вторичной торговли, создания и торговли собственностью. У него тридцать два года опыта продаж на рынках с фиксированным доходом, включая позиции трейдера, специалиста по количественной стратегии, разработчика моделей деривативов и аналитика рыночных рисков. (Сведения о продукте: ценные бумаги Казначейства США, ценные бумаги агентств США, процентные деривативы, MBS, ABS и кредитные деривативы.Леон окончил MIT (SB; математика) и был аспирантом по математике в Университете Брауна.

Название : Покрытие рыночного риска секьюритизированных продуктов

Реферат
Секьюритизированные продукты составляют большой и важный сегмент рынка с фиксированным доходом. Понимание того, как эти активы работают в различных рыночных / экономических условиях и по отношению к другим областям с фиксированным доходом (таким как ставки и секторы корпоративного кредита), является постоянной областью исследований как со стороны продаж, так и среди управляющих портфелем. Доступность, структурная гибкость и ценообразование потребительского / коммерческого финансирования и ипотечного финансирования глубоко связаны с принятием решений о риске / вознаграждении спонсорами и инвесторами секьюритизированных продуктов.

Охват рыночного риска в секторе требует моделирования «побочных результатов». Эти модели могут быть статичными или иметь несколько сценариев по своей формулировке, и сложность этого компромисса является одной из причин, по которой требуется осторожность, чтобы правильно интерпретировать полученную информацию о рисках.

Вторник, 18 февраля 2020 г.

Спикер : Илья Жохов, JP Morgan
Илья Жохов в настоящее время является исполнительным директором Главного инвестиционного офиса JP Morgan, специализируясь на управлении рисками портфеля прав на ипотечное обслуживание.До нынешней должности Илья провел несколько лет в Blackrock и отвечал за управление отношениями с банками и финансовыми учреждениями. Его команда обеспечивала управление рисками и стратегические консультационные услуги многим крупнейшим банкам и финансовым учреждениям страны.

Название : Знакомство с рынками и инструментами MBS

Реферат
MBS трансформирует неликвидные ипотечные ссуды в ликвидные рыночные ценные бумаги. Поскольку MBS представляет собой требование к пулу ипотечных кредитов, их собственность зависит от основного пула ипотечных кредитов и способности заемщиков досрочно погасить свои ссуды.Этот встроенный вариант предоплаты, который есть у заемщиков, делает неопределенными сумму и сроки денежных потоков MBS. Это выражается в уникальных свойствах, которые отличают MBS от других ценных бумаг с фиксированным доходом.

Четверг, 20 февраля 2020 г.

Спикер : Амаль Мусса, Citi и Columb
Амаль Мусса — директор, руководитель отдела торговли экзотическими производными и дисперсионными инструментами в Северной Америке в Citi

Title : Краткий обзор рынка акций

Аннотация

Вторник, 25 февраля 2020 г.

Спикер : Вэй Лу, Федеральный резервный банк Нью-Йорка
Вей Лу — менеджер по рискам на рынке капитала и заместитель руководителя группы по торговле капиталом в группе надзора Федерального резервного банка Нью-Йорка.До прихода в ФРС Нью-Йорка он имел около 10 лет опыта работы в финансовой индустрии с упором на количественную аналитику рисков и управление.

Название : Моделирование капитала для регулирования рыночного риска: Перспективы надзора

Аннотация
В презентации будет представлен обзор нормативной базы моделирования в торговой книге, которая включает историческую эволюцию, достижения после кризиса 2008 года, ключевые проблемы в захвате рыночных рисков, Базель 2.5 правила рыночного риска, а также последние разработки в BCBS Trading Book Fundamental Review и некоторые перспективы внедрения.

Четверг, 27 февраля 2020 г.

Спикер : Илья Жохов, JP Morgan
Илья Жохов в настоящее время является исполнительным директором Главного инвестиционного офиса JP Morgan, специализируясь на управлении рисками портфеля прав на ипотечное обслуживание. До нынешней должности Илья провел несколько лет в Blackrock и отвечал за управление отношениями с банками и финансовыми учреждениями.Его команда обеспечивала управление рисками и стратегические консультационные услуги многим крупнейшим банкам и финансовым учреждениям страны.

Название : Структурированные производные MBS и MBS

Аннотация

Вторник, 3 марта 2020 г.

Спикер : Ричард Ротенберг, Global AI Corporation
Ричард В. Ротенберг — исполнительный директор Global A.I. Corporation, компания, занимающаяся большими данными и искусственным интеллектом, которая предоставляет количественные исследования, сигналы на основе данных и альтернативные данные для институциональных клиентов, включая хедж-фонды и правительства.Ранее Ричард работал менеджером количественного портфеля и исследователем в многомиллиардных хедж-фондах и глобальных инвестиционных банках, включая Deutsche Bank, MAN investments и другие ведущие учреждения.

Ричард имеет степень бакалавра экономики и вычислительных финансов Монтеррейского технологического института, сертификат количественного финансирования Института CQF и степень магистра Колумбийской школы бизнеса в Нью-Йорке.
Он работал экспертом в Исследовательской группе по устойчивому финансированию G20, а в настоящее время является председателем Группы количественного инвестирования в CFA Society New York.

Ричард является научным сотрудником Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли — одной из крупнейших в мире суперкомпьютерных лабораторий — и советником Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA). Ричард является членом Целевой группы по данным для достижения целей в области устойчивого развития Конференции Организации Объединенных Наций по торговле и развитию (ЮНКТАД) и членом Экспертной группы Организации Объединенных Наций по науке, технологиям и инновациям (НТИ).

Название : Применение машинного обучения и факторов риска ЦУР к глобальным макроэкономическим и валютным стратегиям

Abstract
Обзор больших данных, машинного обучения, обработки естественного языка и факторов риска на основе альтернативных данных, применяемых к глобальным макроэкономическим и валютным стратегиям. Темы будут включать практическое применение методов машинного обучения для инвестиционных стратегий FX. Будет предоставлен пример использования, чтобы проиллюстрировать использование обработки естественного языка и таксономий на основе Целей устойчивого развития (ЦУР) для управления рисками и альфа-генерации. Аналитический процесс включает извлечение, обработку, гео-теги и анализ неструктурированных данных из десятков тысяч источников на десятках языков, включая новости, блоги, отчеты компаний и НПО, социальные сети и тенденции Google.Мы обсуждаем проблемы и последствия этого подхода.

Четверг, 5 марта 2020 г.

Спикер : Михаил Смирнов, Колумбийский университет

Название : ETF с кредитным плечом и их использование в построении портфеля и защите портфеля

Аннотация
ETF с кредитным плечом обеспечивают удобный механизм для динамического изменения подверженности портфеля и могут быть успешно использованы для создания надежных портфелей, которые хорошо работают во время падения рынка акций. Начнем с классических портфелей распределения активов.

Мы рассматриваем несколько сбалансированных портфелей, созданных с использованием ETF с кредитным плечом, но без заемных средств на уровне портфеля, и показываем, что они представляют собой привлекательную с поправкой на риск альтернативу классическим портфелям без кредитного плеча.

Классическая стратегия страхования портфеля Black-Jones-Perold может быть легко реализована с помощью ETF с кредитным плечом. Более сложные динамические портфельные стратегии также могут быть реализованы с использованием ETF с кредитным плечом, и мы рассматриваем некоторые из этих стратегий и анализируем их.

Вторник, 10 марта 2020 г.

БЕЗ СЕМИНАРА

Четверг, 12 марта 2020 г.

Спикер : Борис Лернер
Борис Лернер — глобальный руководитель отдела количественных исследований акций компании Morgan Stanley, расположенной в Нью-Йорке. Борис присоединился к Morgan Stanley в 2003 году и на протяжении многих лет работал над широким спектром проектов, включая исследования производных финансовых инструментов, количественное моделирование, анализ данных и структурирование.На своей нынешней должности Борис занимается количественным анализом фондовых рынков, разработкой альфа-моделей, оценкой альтернативных источников данных и применением количественных методов в традиционных фундаментальных исследованиях. До прихода в исследовательский отдел Morgan Stanley Борис был одним из руководителей группы по структурированию количественных инвестиционных стратегий (QIS) Morgan Stanley в Северной Америке, где он разработал стратегии инвестирования между активами, хеджирования на основе правил и премий за риск для использования в диверсифицированных институциональных портфелях. .Борис имеет степень магистра финансовой математики Колумбийского университета и степень бакалавра финансов и информационных технологий Школы бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета.

Название : Инвестирование в акционерный капитал

Аннотация

Вторник, 17 марта 2020 г.- Весенние каникулы, без семинара

Четверг, 19 марта 2020 г.- Весенние каникулы, без семинара

Вторник, 24 марта 2020 г.

БЕЗ СЕМИНАРА

Четверг, 26 марта 2020 г.

Спикер : Розанна Пеццо-Брицио, New York Life Investment Management и Колумбийский университет

Title : CORONA CRISIS: Почему дилеры не берут деньги ФРС

Реферат
Почему рынок стал нефункциональным.
Что пытается сделать ФРС.
Куда мы идем отсюда.

Вторник, 31 марта 2020 г.

Спикер : Ирен Олдридж, AbleMarkets
Ирен Олдридж — управляющий директор по исследованиям AbleMarkets, компании, занимающейся большими данными для рынков капитала. Она также является адъюнкт-профессором Корнельского университета. До AbleMarkets Олдридж разрабатывал и запускал стратегии высокочастотной торговли в портфеле активов на 20 миллионов долларов. Еще раньше Олдридж был, наоборот, квантовым торговцем; отвечает за количественную оценку рисков коммерческих кредитов; Руководитель группы по регулированию Базеля; исследователь технологических акций; ведущий системный архитектор в крупных интеграционных проектах, включая веб-безопасность и глобализацию торговых площадок.Олдридж начала свою карьеру в качестве инженера-программиста в сфере финансовых услуг.

Олдридж имеет степень бакалавра в области электротехники от Cooper Union, степень магистра финансовой инженерии Колумбийского университета и степень магистра делового администрирования INSEAD. Кроме того, Олдридж учился по двум программам докторантуры: Исследования операций в Колумбийском университете (ABD) и Финансы (ABD). Олдридж — автор множества научных работ и нескольких книг. Наиболее известные названия включают «Наука о больших данных в финансах» (в соавторстве с Марко Авельянеда, Wiley, 2020), «Риск в реальном времени: что инвесторы должны знать о финансовых технологиях, высокочастотной торговле, мгновенных сбоях» (в соавторстве с Steve Krawciw, Wiley, 2017) и «Высокочастотная торговля: Практическое руководство по алгоритмам и торговым системам» (2-е издание, переведенное на китайский язык, Wiley 2013). Ее недавние научные публикации включают «Нейронные сети в финансах: дизайн и эффективность» (совместно с Марко Авельянедой в журнале Financial Data Science, 2019), «Большие данные в управлении портфелем» (Journal of Financial Data Science, 2019), «ETFs, Высокочастотная торговля и мгновенные сбои »(Journal of Portfolio Management, 2016) и« Высокочастотные прогоны и мгновенное предсказание сбоев »(Journal of Portfolio Management, 2014). В настоящее время Олдридж входит в состав Редакционного консультативного совета журнала «Прикладные науки о данных в финансах».

Title : Прогнозирование рекомендаций аналитиков по покупке / удержанию / продаже с использованием полу-контролируемого обучения (SSL)

Abstract
Качественный финансовый анализ — дорогостоящий навык, требующий многолетнего обучения и опыта. Первоклассный финансовый анализ может быть недоступен для большинства инвесторов из-за связанных с этим затрат. Как показывает это исследование, полу-контролируемое обучение (SSL) — это метод, который может демократизировать доступ к финансовому анализу.

Четверг, 2 апреля 2020 г.

Спикер : Наталья Зверева, JP Morgan Asset Management
Наталья Зверева — исполнительный директор по инвестиционным рискам в J.P. Morgan Asset Management. Наталья и ее команда сосредоточены на управлении рисками и надзоре за фондами ликвидных альтернатив, хедж-фондами и бета-стратегиями, включая бизнес с ETF. Наталья работает в сфере управления рисками с 2009 года и занимала ряд должностей в JP Morgan в сфере рыночных и кредитных рисков.До своей нынешней должности она занималась страхованием контрагентского риска, кредитов и ценообразования по портфелям производных финансовых инструментов, включающих разные активы, по курсам, иностранной валюте, акциям, кредитам и сырьевым товарам. До этого Наталья в течение 4 лет работала менеджером по рыночным рискам в клиринге внебиржевых деривативов, где она помогла запустить бизнес по внебиржевому клирингу. До прихода в JP Morgan в 2011 году Наталья работала менеджером по рыночным рискам в MF Global. Наталья — аналитик и юрист JPM Asset Management Risk в Северной Америке.Она разработала учебную программу и в течение года организовывала глобальные технические тренинги и сетевые мероприятия для аналитиков, сотрудников и стажеров в области управления активами и благосостоянием. Наталья имеет степень магистра финансовой математики Колумбийского университета (2014 г.) и степень бакалавра делового администрирования в области финансов и инвестиций Колледжа Баруха (2009 г.).

Название : Использование производных финансовых инструментов и управление рисками

Реферат
В этом докладе мы обсудим использование производных финансовых инструментов для разных классов активов и типов клиентов, а также рассмотрим различные методы управления рисками производных финансовых инструментов, используемые в отрасли.

Вторник, 7 апреля 2020 г.

ЭТОТ СЕМИНАР ОТМЕНЕН

Четверг, 9 апреля 2020 г.

Спикер : Микель Ногер и Алонсо, Финансовый институт искусственного интеллекта
Dr.Микель Ногуэр И Алонсо — основатель Финансового института искусственного интеллекта. Он практикующий на финансовых рынках с более чем 20-летним опытом управления активами. Он является главой отдела развития Global AI и соредактором журнала «Машинное обучение в финансах». Он входит в состав Консультативного совета FDI и CFA Quant Investing Group.

Д-р Алонсо работал в UBS AG (Швейцария) в качестве исполнительного директора. Он является членом Европейского инвестиционного комитета в течение последних 10 лет. С 2000 по 2006 год он работал главным инвестиционным офисом и ИТ-директором Andbank.Свою карьеру начал в КПМГ.

Доктор Алонсо — приглашенный профессор Института математических наук Куранта Нью-Йоркского университета и института CQF. Он был адъюнкт-профессором Колумбийского университета и преподавал вопросы распределения активов, больших данных в финансах и финансовых технологий. Он также является профессором ESADE, где преподает хедж-фонды, большие данные в финансах и финтех. В 2017 году он преподавал первый курс Fintech и больших данных в Лондонской школе бизнеса. В 1993 году он получил степень магистра делового администрирования и степень в области делового администрирования и экономики в ESADE.В 2010 году он получил степень доктора философии в области количественных финансов с отличием Summa Cum Laude (UNED — Мадрид, Испания). В 2012 году он закончил аспирантуру Колумбийской школы бизнеса. Во время работы над докторской степенью он сотрудничал с математическим факультетом Фрибурга. Он также имеет сертификат сертифицированного европейского финансового аналитика (CEFA) 2000 и сертификат ARPM.

Название : Последние разработки в области глубокого обучения в финансах

Abstract
Мы обсудим математические и практические аспекты использования глубокого обучения в финансовых приложениях, таких как временные ряды, факторные модели, обучение с подкреплением и обработка естественного языка. Финансовые математики должны использовать глубокое обучение при моделировании, чтобы контрастировать с эталонными моделями, иногда заменяя эталонные модели эконометрического / стохастического моделирования, а в некоторых других — использовать параллельные модели с другими свойствами. Мы обсудим достоинства универсальных свойств аппроксимации и стохастического моделирования, а также ограничения интерпретации и потенциального переобучения.

14 апреля 2020 г., вторник

Спикер : Альберто Боттер, AQR

Название : Основы активного инвестирования
Альберто Боттер — исполнительный директор по управлению портфелем в AQR Capital Management.В этой должности он курирует создание, оптимизацию и управление длинно-короткими продуктами AQR. Ранее г-н Боттер работал специалистом в группе стратегии благосостояния в Morgan Stanley. Г-н Боттер получил степень бакалавра наук. и M.S. Имеет степень магистра экономики Болонского университета, а также степень магистра финансовой математики Колумбийского университета.

Аннотация

Четверг, 16 апреля 2020 г.

Спикер : Брайан Цзяньфэн Лян, Bloomberg L.П. и Колумбийский университет
Брайан Лян является старшим исследователем в области количественной оценки в Bloomberg L.P. и адъюнкт-профессором Колумбийского университета. Он присоединился к группе количественных исследований Bloomberg в 2011 году и активно работал над различными аспектами моделирования деривативов, включая ценообразование, хеджирование, управление рисками, структурирование, создание рынка, торговые стратегии, параллельные вычисления и применение методов машинного обучения для деривативов. Он также является адъюнкт-профессором Института Куранта Нью-Йоркского университета.До прихода в Bloomberg он работал в группе анализа деривативов в Goldman Sachs в качестве специалиста по процентным деривативам. Брайан получил докторскую степень. Он получил степень бакалавра математики в Мичиганском университете и был преподавателем Северо-Западного университета и Калифорнийского университета в Дэвисе, прежде чем перешел в финансовый сектор.

Название : Многолинейный анализ главных компонентов (MPCA) и его применение в финансах

Реферат
В финансах очень распространены многомерные данные.В последние годы растет интерес к технике уменьшения размерности многомерных данных. Мультилинейный анализ главных компонент (MPCA), как естественное расширение классического анализа главных компонент (PCA), предлагает простое, но эффективное и надежное решение для поиска представления данных в более низкой размерности. В этом выступлении мы представляем углубленное исследование MPCA, включая теоретические разработки, практические вопросы и его приложения к финансовым данным, таким как множественные кривые доходности и поверхности волатильности.Мы обратим особое внимание на плюсы и минусы между PCA и MPCA, а также на то, что можно извлечь из использования информации, естественным образом встроенной в тензорную структуру данных.

Вторник, 21 апреля 2020 г.

Спикер : Санне де Бур, Voya Investment Management
Санне де Бур — директор по количественным исследованиям акций в Voya Investment Management, ответственный за надзор за программой количественных исследований капитала компании. До прихода в фирму он был старшим аналитиком по количественным стратегиям в Invesco.Ранее он был аналитиком по глобальным количественным акциям в QS Investors, а также в ING Investment Management, фирме-предшественнице Voya. Исследование Санне было опубликовано в Journal of Asset Management, Journal of Index Investing и Journal of Investing. Он получил степень доктора философии. Имеет степень магистра исследований операций Массачусетского технологического института и магистра наук. Имеет степень бакалавра математики и степень магистра эконометрики с отличием от Vrije Universiteit Amsterdam. Он имеет звание дипломированного финансового аналитика.

Название : Нелинейная факторная атрибуция

Abstract
Факторная атрибуция на основе линейной регрессии часто не может удовлетворительно объяснить эффективность систематических инвестиционных стратегий. Значительные остатки атрибуции, среднее значение которых не уменьшается до нуля с течением времени, предполагают скрытое воздействие нелинейностей в доходности факторов. Предлагаемая нами корректировка учитывает точку зрения управляющего портфелем при объяснении их воздействия, определяя, какие факторы наклона были наиболее ответственны за необъяснимые результаты.Полученная в результате нелинейная атрибуция лучше согласовывает реализованную прибыль с инвестиционным процессом и поддается проверке на статистическую значимость.

Четверг, 23 апреля 2020 г.

Спикер : Дэвид Фурни, Bank of America

Название : Обратное ценообразование — динамическое программирование в сетке

Abstract
Рассмотрим примеры того, как использовать сетки PDE для сильно зависимых от пути производных.

Вторник, 28 апреля 2020 г.

Спикер : Кристиан Хомеску, Bank of America
Кристиан Хомеску — директор главного инвестиционного офиса группы инвестиционных решений в Bank of America.

Название : Машинное обучение для количественного инвестирования и управления капиталом: возможности и проблемы

Аннотация
Машинное обучение для количественного управления инвестициями и капиталом (QWIM): что такое шумиха и что такое реальность? Какие различия наблюдаются для приложений ML в этой области по сравнению с приложениями ML в других областях? В этом контексте данная презентация призвана предоставить обзор приложений машинного обучения (классификация, сетевой анализ и кластеризация, прогнозирование и предсказание и т. Д.) в QWIM, а также обсудили практические задачи

Четверг, 30 апреля 2020 г.

Спикер : Келли Йе, Index IQ
Келли Йе, CFA, директор по исследованиям, руководит инвестиционными исследованиями и разработками в IndexIQ, платформе ETF для New York Life Investments. У нее более 10 лет опыта количественного управления инвестициями в New York Life Investments и Goldman Sachs. Она является членом правления CFA Society New York и выпускницей Массачусетского технологического института.

Заголовок : Демистификация доходов класса частных активов — Какова премия за неликвидность?

Аннотация
Классы частных активов (частный капитал, частный долг и недвижимость) вызвали большой интерес как со стороны частных клиентов, так и со стороны институциональных клиентов, поскольку инвесторы стремятся к высокой доходности и доходу на этом продолжительном бычьем рынке. В отличие от публичного рынка, где данные об акциях и компаниях легко доступны, данные о частных активах по-прежнему недостаточны, что создает проблемы при сопоставлении, атрибуции и прогнозировании доходности классов частных активов.Инвесторы объясняют более высокую доходность частного капитала над публичным капиталом премией за неликвидность. Действительно ли существует премия за неликвидность, или это просто термин, охватывающий то, что мы не можем объяснить? В этом выступлении делается попытка демистифицировать доходность классов частных активов путем сравнения их с аналогами на публичном рынке на основе более точного сопоставления в факторной структуре.

Семинар проходит весной 2017 года, вторник и четверг 19:40 — 20:55.

Место нахождения: Сейчас — Математический корпус 207. Чтобы узнать, как добраться до кампуса, см. Карту

Организатор: Ларс Тайге Нильсен

Щелкните здесь, чтобы увидеть расписание презентаций.

Щелкните здесь, чтобы увидеть расписание прошлых презентаций.

Чтобы подписаться на список рассылки объявлений (или отказаться от подписки на него), отправьте электронное письмо на [email protected] с соответствующего адреса электронной почты, указав «Подписаться» или «Отказаться от подписки» в строке темы или первой строке сообщения. ..

Правила

• Семинар открыт для публики (регистрация не требуется).
• Докладчик часто не делает копии презентации доступными — для защиты интеллектуальной собственности или соблюдения правил компании.
• Запрещено фото или видео докладчика или презентации, кроме как с явного разрешения.
• Только для документирования посещаемости студентов MAFN, аудитория может быть сфотографирована в начале семинара, и листы для регистрации могут быть распространены.

Расписание презентаций

Семинар практикующих, весна 2017 г. закрыт.Большое спасибо всем выступающим. Вернемся весной 2018 года.

Щелкните здесь, чтобы увидеть расписание прошлых презентаций.

Прошлые презентации

Вторник, 17 января 2017 г.

Название : Vol, Skew, and Smile Trading

Докладчик : Питер Карр, Техническая школа Тандон Нью-Йоркского университета
Д-р Питер Карр — заведующий кафедрой финансов и управления рисками инженерной школы Нью-Йоркского университета Тандон.В течение последних двадцати лет он возглавлял различные количественные группы в финансовой индустрии. В настоящее время он также является попечителем Национального музея математики и Университета WorldQuant. До прихода в финансовую индустрию доктор Карр в течение 8 лет был профессором финансов в Корнельском университете, получив докторскую степень. из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе в 1989 году. Он имеет более 85 публикаций в академических и отраслевых журналах и является младшим редактором 8 журналов, связанных с математическими финансами. Он был выбран журналом Risk Magazine в качестве специалиста года в 2003 году и финансовым инженером года по версии IAQF / Sungard в 2010 году.С 2011 по 2014 год доктор Карр входил в список Institutional Investor’s Tech 50, ежегодный список 50 самых влиятельных людей в сфере финансовых технологий.

Аннотация
В целом справедливая стоимость опциона в решающей степени зависит от волатильности его базового актива. В настройке стохастической волатильности (SV) стрэддл при деньгах может быть динамически продан для получения прибыли в среднем от разницы между мгновенным уровнем дисперсии его базового актива и предполагаемым уровнем дисперсии Блэка Мертона-Шоулза (BMS). В моделях SV справедливая стоимость опциона также зависит от степени ковариации доходности и волатильности. Мы показываем, что парой опционов без денег можно динамически торговать, чтобы получить прибыль в среднем от разницы между этой мгновенной скоростью ковариации и половиной наклона кривой предполагаемой дисперсии BMS. Наконец, в моделях SV справедливая стоимость опциона также зависит от уровня изменчивости. Мы показываем, что тройкой опционов можно динамически торговать, чтобы получить в среднем прибыль от разницы между этой мгновенной скоростью отклонения и показателем выпуклости кривой предполагаемой дисперсии BMS.Наши результаты позволяют получить точную финансовую интерпретацию конкретных показателей уровня, наклона и кривизны кривой предполагаемой дисперсии BMS. Эти интерпретации помогают объяснить стандартные правила котировки, применяемые на внебиржевом рынке для опционов на драгоценные металлы и на иностранную валюту.

19 января 2017 г.

Название : Ранговые портфели, «эффект размера» и идентичность для экспоненциального распределения

Спикер : Иоаннис Каратсас, Колумбийский университет
Иоаннис Карацас получил докторскую степень. Имеет степень доктора математической статистики Колумбийского университета, где он является профессором Юджина Хиггинса по прикладной теории вероятностей на факультете математики. У него давние связи с исследовательской группой инвестиционной компании INTECH в Принстоне, штат Нью-Джерси.

Он работает и публикует статьи в области теории вероятностей, стохастического управления, последовательного анализа, математической экономики и финансов. Он является соавтором со Стивеном Э. Шривом книги «Броуновское движение и стохастическое исчисление» и монографии «Методы математических финансов», опубликованных Springer-Verlag и стандартных справочников в соответствующих областях.Его 30 докторантов работают на факультетах университетов по всему миру или занимают различные производственные должности. Он начал очень успешную магистерскую программу по математике финансов в Колумбийском университете, которому уже двадцатый год.

Abstract
На фондовом рынке со стабильным распределением капитала взвешенный по капитализации индекс мелких акций имеет тенденцию превосходить взвешенный по капитализации индекс крупных акций. Это довольно осторожное заявление о так называемом «эффекте размера», которое было задокументировано эмпирически и которому за прошедшие годы было выдвинуто несколько объяснений.Мы рассмотрим анализ этого явления, проведенный Фернхольцем (2001), который показал, что при наличии (надлежащим образом определенной) стабильности для структуры капитала это явление можно полностью отнести к эффектам ребалансировки портфеля и будет происходить независимо от того, будет ли мелкие акции более рискованны, чем их более крупные собратья. Местное время коллизий играет решающую роль в этом анализе, поскольку оно фиксирует текучесть кадров на различных уровнях лестницы капитализации. Мы дадим достаточно полное исследование этого явления в контексте простой модели со стабильным распределением капитала.В качестве следствия мы получим любопытное тождество экспоненциального распределения.

Вторник, 24 января 2017 г.

Название : Введение в рынок MBS и инструменты MBS

Спикер : Илья Жохов, JP Morgan
Илья Жохов в настоящее время является вице-президентом Главного инвестиционного офиса JP Morgan, специализируясь на управлении рисками портфеля прав на ипотечное обслуживание. До нынешней должности Илья провел несколько лет в Blackrock и отвечал за управление отношениями с банками и финансовыми учреждениями.Его команда обеспечивала управление рисками и стратегические консультационные услуги многим крупнейшим банкам и финансовым учреждениям страны.

Реферат
Ипотечный рынок и процесс создания ипотеки.
Участники ипотечного рынка (роль GSE, банков, реальных денег и хедж-фондов).
Определение и виды MBS и сквозных ценных бумаг.
Предоплата и другие основные риски, связанные с инвестированием в MBS.

26 января 2017 г.

Название : Структурированные производные MBS и MBS

Спикер : Илья Жохов, JP Morgan

Реферат
CMO и другие типы структурированных MBS
Производные MBS, такие как IO и PO strips
Основные риски, связанные со структурированными MBS

31 января 2017 г. , вторник

Title : Границы для фьючерсов VIX с учетом улыбок S&P 500

Спикер : Жюльен Гийон, Bloomberg L.П. и Колумбийский университет
Жюльен Гийон — старший аналитик группы количественных исследований Bloomberg L.P., Нью-Йорк. Он также является адъюнкт-профессором факультета математики Колумбийского университета и Института математических наук Куранта Нью-Йоркского университета. До прихода в Bloomberg Жюльен шесть лет (2006–2012 гг.) Работал в группе количественных исследований мировых рынков в Societe Generale в Париже, а также был адъюнкт-профессором в Universite Paris 7 и Ecole des ponts.Он является соавтором книги «Нелинейное ценообразование опционов» (Chapman & Hall, CRC Financial Mathematics Series, 2014) с Пьером Анри-Лабордером. Его основные исследовательские интересы включают нелинейное ценообразование опционов, моделирование волатильности и корреляции, а также численные вероятностные методы. Жюльен имеет докторскую степень. в теории вероятностей и статистике от Ecole des ponts. Он окончил Политехническую школу (Париж), Парижский университет 6 и Ecole des ponts. Большой футбольный фанат, Жюльен также проявляет большой интерес к спортивной аналитике и опубликовал несколько статей о чемпионате мира по футболу, Лиге чемпионов УЕФА и Евро в ведущих газетах, таких как The New York Times, Le Monde. , и El Pais, включая новый, более справедливый метод жеребьевки чемпионата мира по футболу FIFA.

Аннотация
Мы выводим точные границы для цен фьючерсов VIX, используя полную информацию S&P 500 smiles. С этой целью мы формулируем безмодельную суб / суперрепликацию VIX, торгуя S&P 500 и его ванильными опционами, а также форвардными лог-контрактами. Вводится двойная проблема минимизации / максимизации определенных нейтральных к риску ожиданий, и показано, что она дает ту же ценность. Классические границы для фьючерсов VIX, учитывая улыбки, используют только календарный спред лог-контрактов на S&P 500.Мы анализируем, для каких смайлов классические оценки точны и как их можно улучшить, если это не так. В частности, мы представляем управляемое семейство функционально генерируемых портфелей, которые часто улучшают классический спред, но при этом остаются управляемыми, точнее, определяемыми единственной функцией вогнутости / выпуклости на линии. Численные эксперименты с рыночными данными и улыбками SABR показывают, что классическая нижняя граница может быть значительно улучшена, в то время как верхняя граница часто близка к оптимальной.

2 Февраля 2017г., Четверг

Название : Математическое моделирование на развивающихся рынках. Практические аспекты

Спикер : Юрий Бляхман, JP Morgan Chase
Юрий Бляхман — управляющий директор JPMorgan Chase в Нью-Йорке, где он возглавляет глобальные исследования линейных курсов и количественного анализа валютных курсов на развитых и развивающихся рынках. Его команда отвечает за разработку и поддержку всех моделей ценообразования и управления рисками для регионов, предприятий и классов активов.Юрий работает в J.P. Morgan с 2004 года. До этого, с 2001 по 2004 год, Юрий входил в группу исследования фиксированного дохода (FIRST) в BNP Paribas, занимаясь моделированием процентных ставок. Юрий Кандидат технических наук. по физике Нью-Йоркского университета.

Abstract
В докладе будет представлена ​​редко обсуждаемая тема финансового математического моделирования на развивающихся рынках. В нем будут представлены особые и особые продукты, рассмотрены некоторые практические аспекты моделирования и рассмотрены некоторые последние тенденции изменения нормативной базы.

14 Февраля 2017г., Вторник

Название : Настоящее будущее

Спикер : Фабио Меркурио, Bloomberg LLP
Фабио — руководитель отдела количественной аналитики в Bloomberg LP, Нью-Йорк. Его команда отвечает за исследования и внедрение перекрестной аналитики активов для ценообразования деривативов, оценки XVA и управления кредитами и рисками. Фабио также является адъюнкт-профессором Нью-Йоркского университета и бывшим членом комитета по рискам CME.Он является совместным автором книги «Модели процентных ставок: теория и практика» и много публиковал в книгах и международных журналах, включая 16 передовых статей в журнале Risk Magazine. Фабио имеет степень бакалавра прикладной математики в Падуанском университете, Италия, и докторскую степень по математическим финансам в Университете Эразма в Роттердаме, Нидерланды.

Резюме
— Загадка выпуклости в старом мире с одной кривой
— Загадка с выпуклостью в новом мире с несколькими кривыми
— Гибридная модель Cheyette-LMM с несколькими кривыми
— Решение двух конкретных решаемых случаев
— Численные примеры

16 Февраля 2017г., Четверг

Заголовок : Что мы можем узнать из опционного рынка? Brexit, выборы в США, прибыль, утверждения FDA и многое другое

Спикер : Брайан Лян, Bloomberg L.П. и Колумбийский университет
Брайан Лян является старшим исследователем в области количественной оценки в Bloomberg L.P. и адъюнкт-профессором Колумбийского университета. Он присоединился к группе количественных исследований Bloomberg в 2011 году и много работал над различными аспектами моделирования деривативов, включая ценообразование, хеджирование, управление рисками, структурирование, создание рынка, торговые стратегии и параллельные вычисления. Он также является адъюнкт-профессором Института Куранта Нью-Йоркского университета. До прихода в Bloomberg он работал в группе анализа деривативов в Goldman Sachs, занимаясь моделированием процентных деривативов.Брайан получил докторскую степень. получил степень бакалавра математики в Мичиганском университете и преподавал математику в Северо-Западном университете и Калифорнийском университете в Дэвисе, прежде чем перешел в финансы.

Аннотация
Политические события, такие как Brexit и выборы в США, обычно приносят большую нестабильность и неопределенность на мировые финансовые рынки, в то время как специфические события компании, такие как объявление о доходах или утверждения FDA, могут иметь большое влияние на курс акций компании. Поэтому опционные рынки часто претерпевают резкие изменения перед лицом этих предстоящих событий, меняющих рынок.Мы попытаемся понять поведение опционных рынков в эти неспокойные периоды и обсудим различные темы, такие как создание опционного рынка, торговые стратегии, поверхность волатильности и калибровка динамических моделей. В частности, используя временную структуру волатильности и изменение отклонений волатильности для сроков погашения в зависимости от события, мы можем сделать вывод о восприятии рынком распределения вероятностей рыночных движений в день события.

Со вторника 21 февраля по 9 марта 2015 г.

Серия лекций Амаль Мусса, UBS

Амаль Мусса (Amal Moussa) — трейдер экзотических деривативов на акции в UBS.До этого Амаль работала трейдером деривативов в Deutsche Bank и JP Morgan, а также занималась вопросами экзотических ценных бумаг и структурированных нот, а до этого она была сотрудником по количественным вопросам в группе Global Emerging Markets в JP Morgan. Амаль имеет докторскую степень. Имеет степень магистра статистики Колумбийского университета (Нью-Йорк, 2011 г.), степень магистра в области теории вероятностей и финансов Университета Париж-6 (Париж, 2006 г.) и степень инженера в области компьютерных наук Высшей школы электросвязи (Париж, 2006 г.).

Концепции моделирования и торговли волатильностью

Мотивация

Экзотические продукты в широком смысле определяются как любые производные финансовые инструменты, экономика которых «сложнее», чем колл и пут. Торговля этими продуктами требует более глубокого понимания и моделирования поверхности подразумеваемой волатильности, чем торговля Блэка-Шоулза, потому что их хеджирование будет включать торговые требования и путы с несколькими страйками и сроками погашения. Поэтому мы проведем первую часть этой мини-серии по динамике и моделированию волатильности, чтобы подготовиться ко второй части, которая будет охватывать наиболее знакомые экзотические деривативы на рынках акций.Третья и заключительная часть будет охватывать очень важное различие между стандартной литературой по математическим финансам, в которой упоминается «безрисковая ставка», и реальной рыночной экономикой листинговых и обеспеченных сделок, в которой абстрактная идея «временной стоимости денег» на самом деле возникает из-за очень ощутимой «стоимости переноса» стоимости позиций.

Наброски

1. Моделирование волатильности
   1. Оценка исторической волатильности
   2. Подразумеваемая волатильность и динамика улыбки
   3. Локальная волатильность и стохастическая волатильность
   4. Свопы волатильности и свопы дисперсии
2. Экзотические опционы на акции: ценообразование и хеджирование
   1. Опции барьеров и цифры
   2. Автозвонки
   3. Корреляционные продукты: худшие прогнозы, опционы на превосходство, опционы кванто
3. Финансирование и дисконтирование CSA
   1. Рыночная ставка после 2008 г .: базис OIS-Libor, срок действия, риск контрагента и обеспечение
   2. Построение проекционных и дисконтных кривых
   3. Цены на облигации, FRA, свопы и опционы с использованием дисконтирования CSA

Вторник, 21 февраля 2016 г.

Название : Моделирование волатильности I

Спикер : Амаль Мусса, UBS

23 февраля 2016 г.

Название : Моделирование волатильности II

Спикер : Амаль Мусса, UBS

Вторник, 28 февраля 2016 г.

Название : Экзотические опционы на акции: ценообразование и хеджирование II

Спикер : Амаль Мусса, UBS

2 марта 2016 г.

Название : Экзотические опционы на акции: ценообразование и хеджирование II

Спикер : Амаль Мусса, UBS

Вторник, 7 марта 2016 г.

Название : Финансирование и дисконтирование CSA I

Спикер : Амаль Мусса, UBS

9 марта 2016 г.

Название : Финансирование и дисконтирование CSA II

Спикер : Амаль Мусса, UBS

14 Марта 2017г., Вторник

Пружинная выемка — без семинара

16 марта 2017 г.

Пружинная выемка — без семинара

Вторник, 21 марта 2017 г.

Название : Факторное инвестирование

Спикер : Наталья Зверева, Ж.P. Morgan Asset Management
Наталья Зверева — вице-президент группы инвестиционных рисков в JP Morgan Asset Management. Наталья и ее команда сосредоточены на управлении рисками и надзоре за фондами альтернатив и бета-стратегиями. Наталья работает в сфере управления рисками с 2009 года и занимала ряд должностей в JP Morgan в сфере рыночных и кредитных рисков. До своей нынешней должности она занималась страхованием контрагентского риска, кредитов и ценообразования по портфелям производных финансовых инструментов, включающих разные активы, по курсам, иностранной валюте, акциям, кредитам и сырьевым товарам.До прихода в JP Morgan в 2011 году Наталья работала менеджером по рыночным рискам в MF Global. Наталья имеет степень магистра финансовой математики Колумбийского университета (2014 г.) и степень бакалавра делового администрирования в области финансов и инвестиций Колледжа Баруха (2009 г.).

Abstract
Концепция факторов, определенная в 60-х годах У. Шарпом, стала в последние годы все более популярной, поскольку были разработаны систематические подходы к учету факторов с биржевыми фондами (ETF) с использованием прозрачных стратегий, основанных на правилах.В этой лекции мы рассмотрим введение в факторное инвестирование, включая моделирование факторов, практические соображения и ограничения, а также то, как факторный подход может быть реализован с ETF.

23 Марта 2017г., Четверг

Название : Параллельная обработка цен на производные финансовые инструменты

Спикер : Луис Скотт, Федеральный резервный банк Нью-Йорка
Луи Скотт в настоящее время работает в Федеральном резервном банке Нью-Йорка, где он является сотрудником отдела надзора за модельными рисками.До прихода в ФРС в 2014 году он 17 лет проработал в инвестиционно-банковской сфере, где был управляющим директором в Morgan Stanley и UBS. Он занимал различные должности, отвечая за управление рисками и количественные исследования. Он был профессором финансов в Университете Иллинойса и Университете Джорджии и публиковал научные исследования, в том числе статьи о ценообразовании на производные финансовые инструменты. Он также работал адъюнкт-профессором в Институте Куранта Нью-Йоркского университета и в Высшей школе бизнеса Фордхэмского университета.Он получил степень бакалавра в области электротехники в Университете Дьюка, а также степень магистра делового администрирования в области финансов в Университете Тулейна и степень доктора философии Кандидат экономических наук в Вирджинском университете

Abstract
Последние разработки в области вычислительной техники в сочетании с массовой параллельной обработкой открыли путь для значительных достижений в области искусственного интеллекта, робототехники и беспилотных автомобилей. Эту же технологию можно использовать в финансовых моделях. На этом семинаре я сначала представлю обзор массовой параллельной обработки на графических процессорах общего назначения (также известных как GPU) и как эта технология применяется в финансовых моделях.За этим обзором последует конкретное применение опционов SPX и SPY с использованием модели со стохастической волатильностью и процессами скачков. Модель индекса цен акций и его стохастической волатильности основана на эмпирическом анализе данных и не приводит к удобным решениям в закрытой или квазизамкнутой форме. Будут представлены два стандартных метода решения: решение Монте-Карло и решение конечных разностей интегрального уравнения в частных производных, оба реализованные на графических процессорах.Я включу некоторые тесты производительности (тесты времени вычислений) и калибровку модели для обоих вариантов SPX и SPY. Решение Монте-Карло применяется к опционам SPX, которые выполнены в европейском стиле. Варианты SPY — это опционы SPY ETF, которые выполняются в американском стиле и должны решаться с помощью метода на основе сетки.

Вторник, 28 марта 2017 г.

Название : Что на самом деле Quants делают на Уолл-стрит

Спикер : Марк Хиггинс, Beacon
Доктор Марк Хиггинс является главным операционным директором и соучредителем Beacon, финансовой технологической компании, которая создает институциональные количественные платформы и системы торговли и управления рисками.Доктор Хиггинс проработал восемь лет в JPMorgan, где он запустил проект Athena, основанную на Python систему управления рисками, которая в настоящее время используется во многих торговых подразделениях JPMorgan; со-возглавлял группу количественных исследований для всех отделов маркетинга в инвестиционном банке; и управлял франшизой, создавая электронные рынки валютных опционов. Он проработал восемь лет в Goldman Sachs в качестве специалиста по валютному рынку и деривативам по процентным ставкам Нью-Йорка, создавая столы. Доктор Хиггинс имеет докторскую степень в области теоретической астрофизики Королевского университета в Канаде.

Abstract
Над чем на самом деле работают кванты? Какие навыки востребованы? Д-р Хиггинс будет использовать свой двадцатилетний опыт работы в качестве квантового аналитика, чтобы обсудить, в каких предприятиях кванты участвуют со стороны «покупателя» и «стороны продажи»; над какими проблемами они работают; и какие методы они используют для решения этих проблем.

30 Марта 2017г., Четверг

Название : Создание диверсифицированных портфелей, превосходящих по эффективности вне выборки

Спикер : Маркос Лопес де Прадо, Guggenheim Partners
Маркос Лопес де Прадо — старший управляющий директор Guggenheim Partners, где он управляет несколькими многомиллиардными внутренними фондами.За последние 18 лет его работа объединила передовую математику и суперкомпьютерные технологии, чтобы принести миллиарды долларов чистой прибыли его инвесторам и фирмам. Сторонник совместных исследований, Маркос опубликовал работы более чем с 30 ведущими учеными, в результате чего были опубликованы одни из самых читаемых статей в области финансов (SSRN), несколько международных патентных заявок по алгоритмической торговле, три учебника, многочисленные статьи в ведущих журналах по математическим финансам, Он входит в редакционную коллегию 5 научных журналов, включая Journal of Portfolio Management (IIJ), и является управляющим редактором Quantum4Quants.org, первое онлайн-сообщество, посвященное квантовым финансовым вычислениям.

С 2010 года Маркос также был научным сотрудником в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (Управление науки Министерства энергетики США), где он проводит несекретные исследования в области математики крупномасштабных финансовых проблем и высокопроизводительных вычислений в Департаменте вычислительных исследований. Последние 6 лет он читал лекции в Корнельском университете, где в настоящее время преподает в отделе исследований операций в аспирантуре по большим финансовым данным и машинному обучению.

Маркос является лауреатом Национальной премии за академические успехи 1999 г., которую правительство Испании награждает один раз в год лучшим аспирантам страны. Он получил степень доктора философии. Кандидат экономических наук (2003) и второй доктор философии. Имеет степень бакалавра математических финансов (2011) Университета Комплутенсе, оба диплома имеют диплом с отличием. В период между получением двух докторских степеней Маркос в течение 3 лет работал научным сотрудником RCC в Гарвардском университете, в течение которых он опубликовал десятки статей в научных журналах, индексируемых JCR.В 2006 году он был принят в American Mensa с отличным результатом. Маркос имеет № 2 по Эрдешу и № 4 по Эйнштейну по версии Американского математического общества.

Аннотация
Портфели со средним отклонением являются оптимальными для выборки, однако они, как правило, плохо работают вне выборки (даже хуже, чем наивный портфель 1 / N!). Мы представляем новый метод построения портфеля, который существенно улучшает Out -Of-Примерное исполнение диверсифицированных портфелей. Полный текст статьи доступен по адресу: SSRN.

4 Апреля 2017г., Вторник

Название : Модель ценообразования для прав на добычу и бурение нефтяных скважин.Авторы: Синь Лю, Ашиш Мисра

Спикер : Ашиш Мисра, со-руководитель отдела аналитики и технологий, DW Partners
Г-н Мисра присоединился к DW с момента основания в 2009 году. В качестве соруководителя группы аналитики и технологий г-н Мисра курирует основные аналитические и количественные модели DW. Он начал свою карьеру в Morgan Stanley в группе высокодоходных и развивающихся рынков с фиксированным доходом, а затем в группе кредитных деривативов, где г-н Мисра был частью аналитической группы в течение семи лет, работая под руководством Дэвида Уоррена, разрабатывая и внедряя управление рисками и торговлю. стратегии для кредитного портфеля банка Morgan Stanley с использованием кредитных деривативов, структурированных кредитных деривативов, ссудных сделок.В 2004 году г-н Мисра присоединился к хедж-фонду BlueMountain Capital Management, где разработал их модели ценообразования в кредит и работал над стратегиями количественной торговли. Он присоединился к основной кредитной группе в Brevan Howard в 2008 году и перешел в DW в 2009 году. Г-н Мисра имеет степень BE / ME в области машиностроения Индийского института науки и докторскую степень в области аэронавтики Калифорнийского технологического института.

Abstract
Оценка инвестиций в нефтяную скважину требует моделирования как количества нефти, которое, как ожидается, будет добывать скважина, так и цены, по которой эта нефть может быть продана.Дебит нефти из добывающей скважины со временем снижается, и инженеры моделируют этот производственный поток, используя экспоненциальную или гиперболическую кривую падения. Параметры скорости падения откалиброваны для соответствия наблюдаемой добыче нефти из других скважин с аналогичными характеристиками. Точные детали того, как выполняется эта оценка, выходят за рамки этого разговора. Типовая кривая — это гипотетическая кривая спада, которая используется для прогнозирования добычи нефти с суши, где скважины еще не пробурены. Кривая этого типа является функцией топологии и других геофизических атрибутов.Кривые падения для существующих скважин и типовые кривые для прав на бурение являются ключевыми исходными данными для оценки инвестиций в энергетику.

Определение стоимости этих баррелей нефти в будущем требует знания форвардной кривой нефти. Фьючерсные контракты на нефть довольно ликвидны и торгуются на рынке. Среди других факторов, эволюция этих фьючерсных контрактов определяет, будет ли оператор пробурить скважину в данный момент времени. Кроме того, кривые нефти обычно показывают обратный ход, когда нефть высока, и контанго, когда цены на нефть низкие.Поскольку эти активы представляют собой долгосрочные потоки денежных потоков, форма кривой и ее развитие приобретают все большее значение. Мы представляем нейтральную с точки зрения риска двухфакторную модель эволюции нефтяной кривой. Мы выбираем временную структуру волатильности на основе анализа основных компонентов исторических нефтяных фьючерсных контрактов и калибруем ее для определения цены опционных контрактов на базовые нефтяные фьючерсы. Затем мы представляем основанную на Монте-Карло систему оценки прав на бурение нефтяных скважин.

6 Апреля 2017г., Четверг

Название : Предубеждения в модели локальной волатильности Дюпира

Спикер : Дэвид Фурни, Morgan Stanley
Дэвид-Антуан Фурни — трейдер деривативов на акции в Morgan Stanley, где он отвечает за единые имена, экзотику и дисперсию.До этого он стал соучредителем Deauville Capital Management LP, управляющего хедж-фондом, специализирующегося на сделках с относительной волатильностью стоимости с использованием внебиржевых деривативов, после того как он отвечал за экзотику индексов и количественные алгоритмические стратегии в Morgan Stanley. В 2006 году он окончил Политехническую школу и получил степень доктора философии. Имеет степень бакалавра математики Колумбийского университета в 2010 году за работу по распространению формулы Ито на функциональные пространства.

Abstract
Мы объясним, почему уникальная локальная волатильность подразумевается поверхностью волатильности и как работает модель.Затем мы рассмотрим различные предвзятости, возникающие при ценообразовании более сложных продуктов с помощью модели: наклон вперед, разрывы, корреляция между капиталом и ставками.

Вторник, 11 апреля 2017 г.

Название : Радикально элементарное ценообразование производных финансовых инструментов

Спикер : Кейт А. Льюис

Abstract
Математически строгий фундамент для ценообразования, хеджирования и оценки риска производных ценных бумаг может быть установлен только с использованием мартингейлов.Нет необходимости изменять меру, формулу Ито, уравнения в частных производных и использовать теорему Хана-Банаха для доказательства существования моделей без арбитража.

Пора отказаться от математической фикции непрерывного перехеджирования во времени и идеального воспроизведения. Эта теория выявляет некоторые из проблем, с которыми сталкиваются практики, которые классическая теория не смогла решить, например, когда хеджировать и насколько эффективно хеджирование.

13 Апреля 2017г., Четверг

Название : ETF, ETN и их статистические аномалии

Спикер : Михаил Смирнов, Колумбийский университет

Abstract
В этом докладе мы рассмотрим различные классы биржевых фондов и нот: длинные, короткие, без использования заемных средств, с кредитным плечом и описываем различные статистические аномалии и динамику в этой вселенной.

Вторник, 18 апреля 2017 г.

Раздел : Об актуальности и достаточности данных

Спикер : Дуглас Двайер, Moody’s Analytics
Дуглас В. Двайер, управляющий директор, возглавляет исследовательскую группу по отдельным должникам в группе количественных исследований Moody’s Analytics. Эта группа производит меры кредитного риска для корпораций и финансовых учреждений по всему миру. Дуг проработал в Moody’s Analytics 15 лет, и он работал над разработкой публичных и частных моделей ожидаемых убытков компании (например,g., PD, LGD и EAD). Группа также помогает кредиторам эффективно использовать эти модели. В последнее время группа уделяет внимание применению моделей риска для стресс-тестирования банковских портфелей. В настоящее время он и его команда работают над пониманием того, как поведенческая и другая нефинансовая информация улучшает оценку рисков в сочетании с традиционными финансовыми данными. Эта работа может иметь полезное применение в контексте оценки кредитного риска для малого бизнеса, стресс-тестирования и вычисления ALLL.

До работы в Moody’s Analytics Дуг работал директором компании William M. Mercer, Inc., занимающейся стратегией управления персоналом. Он получил степень доктора философии. Кандидат экономических наук в Колумбийском университете и степень бакалавра гуманитарных наук. Кандидат экономических наук в Оберлинском колледже.

Abstract
Разработчики моделей кредитного риска имеют разный опыт, включая финансы, экономику, статистику, байесовскую статистику, бизнес и машинное обучение. Следовательно, существуют разные подходы к некоторым основным вопросам моделирования, например: что такое концептуально правильная модель? какие данные включить в образец разработки модели? и сколько данных достаточно, чтобы сделать вывод? В этом выступлении будет обсуждаться обработка некоторых из этих вопросов моделирования с использованием чрезвычайно простого приложения для моделирования убытков по умолчанию (LGD).Я намерен способствовать конструктивному обсуждению этих вопросов.

20 Апреля 2017г., Четверг

Название : Факторное инвестирование в фондовые рынки

Спикер : Борис Лернер, Morgan Stanley
Борис Лернер — руководитель группы Североамериканских количественных и производных стратегий (QDS) в Morgan Stanley, базирующейся в Нью-Йорке. Борис присоединился к Morgan Stanley в 2003 году и на протяжении многих лет работал над широким спектром проектов, включая разработку технологий, аналитику, исследования производных финансовых инструментов и количественное моделирование.Последние десять лет Борис сосредоточился на вопросах, связанных с торговлей волатильностью, количественным анализом, построением портфеля, управлением рисками, а также работал над разработкой системного хеджирования и альтернативных стратегий захвата премий за риск для использования в диверсифицированных портфелях с множеством активов. Борис имеет степень магистра финансовой математики Колумбийского университета и степень бакалавра финансов и информационных технологий Школы бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета.

Реферат
Презентация будет посвящена инвестициям в премию за риск капитала:

• Определение факторов капитала с сильной и постоянной объясняющей силой будущей доходности акций
• Построение длинно-коротких портфелей для захвата факторной премии
• Тестирование и корректировка длинно-короткого портфеля с учетом непредвиденных рисков

Вторник, 25 апреля 2017 г.

Название : Тенденции в количественных инвестиционных стратегиях

Спикер : Сьюзан Палмер, CIBC
Сью Палмер, исполнительный директор CIBC, имеет более 16 лет опыта в области структурирования, продаж, управления активами и управления рисками.В настоящее время она фокусируется на систематических стратегиях для институциональных клиентов с реальными деньгами (пенсии, управляющие активами, эндаумент) с помощью индивидуальных, индивидуальных и контрольных индексов. В последние 10 лет ее основное внимание было сосредоточено на сырьевых товарах. Сью ранее работала в Gresham Investment Management и Société Générale. Она имеет степень магистра математических финансов Колумбийского университета и степень бакалавра математики Университета Вилланова.

Реферат
Систематическое инвестирование в сырьевые товары и не только.Обсуждение инвестирования в товарные фьючерсы и того, как отрасль управления активами использует систематические стратегии выхода на рынок.

27 Апреля 2017г., Четверг

Название : Введение в дисперсионную и корреляционную торговлю

Спикер : Джонатан Ассулин, J.P. Morgan
Джонатан Ассулин — исполнительный директор, трейдер деривативов на акции в JPMorgan Chase в Нью-Йорке, где он отвечает за относительную стоимость волатильности в США, включая торговлю дисперсией.До этого он 10 лет проработал в Société Générale, руководя и развивая корпоративную торговлю, торговлю дисперсией и экзотику отдельных имен. Он окончил Ecole des Ponts et Chaussees в 2006 году и в том же году получил степень магистра математики финансов Колумбийского университета.

Реферат
Рынок опционов на акции позволяет оценить подразумеваемую корреляцию в регионе или секторе. Мы поясним, что представляет собой этот параметр и как можно извлечь выгоду из его подразумеваемых ходов или его реализации.

В вашем браузере отключен JavaScript.Пожалуйста, включите его, чтобы использовать полную функциональность сайта