Категории товаров
- Арбитраж трафика, маркетинг, продвижение
- Криптовалюта
- Курсы по бизнесу и схемы заработка
- Курсы по красоте, здоровью, спорту, похудению
- Курсы по пикапу, соблазнению, сексу
- Курсы по эзотерике, астрологии, оккультизму
- Маркетплейсы (Озон, Wildberries и др.)
- Продвижение и заработок в соц. сетях
- Создание сайтов
- Текст и копирайтинг
- Форекс, БО, акции, биржи, инвестиции
[Арина Веспер] VesperfinCode поддержка. 4-й поток (2025)
Купить за
100,00 руб.
Нажимая на кнопку «Купить», вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Описание:
Последние добавления:
-
[Станислав Попов] LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[быдло.jazz] FCKRKN, или Как использовать средства обхода и избежать детекта (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Александра Гуреева] Воронка продаж. Тариф Практик (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[PinTraffic] Создай первый AI-сериал и ролик с озвучкой — без оператора, монтажёра (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Тимофей Чистяков] Система 2.0 (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Руслан Хасаншин] Кино-лето AI (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Маргарита Захарова] Трафик (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Илья Палий] Спринт по набору аудитории и заработку с Claude (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Евгений Яковлев] Продажа: работа с сомнениями покупателя (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Дмитрий Романов] AI-агенты на локальных моделях (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб.
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока
Каждый месяц мы разбираем новые темы, которые не вошли в основную программу курса VesperfinCode, но востребованы среди участников сообщества алготрейдеров.
Почему формирование портфеля через Data Science актуально:
Большинство трейдеров собирают портфели интуитивно, без математического обоснования
Классические подходы к диверсификации не учитывают современные реалии рынка
Крупные фонды используют сложные алгоритмы, недоступные розничным инвесторам
Нет структурированного материала по квантовому управлению портфелем на русском языке
Тема июня: Формирование торгового портфеля через Data Science:
Подготовка данных и постановка бизнес-задачи (портфель из криптовалют + акции РФ + акции США)
Модели прогнозов доходностей: EWMA, ML-подходы (XGBoost, LightGBM, Ridge)
Прогнозирование ковариаций: Ledoit-Wolf shrinkage, GARCH/DCC, Copula модели
Оптимизация весов: Markowitz, Risk Parity, CVaR, Black-Litterman
Построение портфеля и контроль рисков
Стресс-тестирование и анализ устойчивости
Что вы получаете:
3 онлайн-эфира с детальным разбором материала
3 дня прямой работы с кураторами в чате
Новые обучающие материалы и практические задания
Готовую систему построения оптимальных портфелей с полным кодом
Реальный портфель из 20+ активов (крипта + РФ + США)
Видеозаписи всех занятий в личном кабинете
Возможность влиять на программу следующих месяцев
Расписание:
13 июня — Подготовка данных и модели прогнозирования доходностей (EWMA, ML-подходы)
20 июня — Методы оптимизации портфеля (Markowitz, Risk Parity, Black-Litterman) + построение реального портфеля
27 июня — Стресс-тестирование, анализ устойчивости + Q&A по всей теме месяца
Важно:
Формат поддержки сфокусирован на изучении новых тем и материалов месяца
Требования: знание Python
VesperfinCode: Wall Street Портфели
Поддержка 4 потока
Каждый месяц мы разбираем новые темы, которые не вошли в основную программу курса VesperfinCode, но востребованы среди участников сообщества алготрейдеров.
Почему формирование портфеля через Data Science актуально:
Большинство трейдеров собирают портфели интуитивно, без математического обоснования
Классические подходы к диверсификации не учитывают современные реалии рынка
Крупные фонды используют сложные алгоритмы, недоступные розничным инвесторам
Нет структурированного материала по квантовому управлению портфелем на русском языке
Тема июня: Формирование торгового портфеля через Data Science:
Подготовка данных и постановка бизнес-задачи (портфель из криптовалют + акции РФ + акции США)
Модели прогнозов доходностей: EWMA, ML-подходы (XGBoost, LightGBM, Ridge)
Прогнозирование ковариаций: Ledoit-Wolf shrinkage, GARCH/DCC, Copula модели
Оптимизация весов: Markowitz, Risk Parity, CVaR, Black-Litterman
Построение портфеля и контроль рисков
Стресс-тестирование и анализ устойчивости
Что вы получаете:
3 онлайн-эфира с детальным разбором материала
3 дня прямой работы с кураторами в чате
Новые обучающие материалы и практические задания
Готовую систему построения оптимальных портфелей с полным кодом
Реальный портфель из 20+ активов (крипта + РФ + США)
Видеозаписи всех занятий в личном кабинете
Возможность влиять на программу следующих месяцев
Расписание:
13 июня — Подготовка данных и модели прогнозирования доходностей (EWMA, ML-подходы)
20 июня — Методы оптимизации портфеля (Markowitz, Risk Parity, Black-Litterman) + построение реального портфеля
27 июня — Стресс-тестирование, анализ устойчивости + Q&A по всей теме месяца
Важно:
Формат поддержки сфокусирован на изучении новых тем и материалов месяца
Требования: знание Python
Последние добавления:
-
[Станислав Попов] LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[быдло.jazz] FCKRKN, или Как использовать средства обхода и избежать детекта (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Александра Гуреева] Воронка продаж. Тариф Практик (2024)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[PinTraffic] Создай первый AI-сериал и ролик с озвучкой — без оператора, монтажёра (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Тимофей Чистяков] Система 2.0 (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Руслан Хасаншин] Кино-лето AI (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Маргарита Захарова] Трафик (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Илья Палий] Спринт по набору аудитории и заработку с Claude (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Евгений Яковлев] Продажа: работа с сомнениями покупателя (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб. -
[Дмитрий Романов] AI-агенты на локальных моделях (2026)
Оценка 0 из 5100,00 руб.
![[Арина Веспер] VesperfinCode поддержка. 4-й поток (2025) [Арина Веспер] VesperfinCode поддержка. 4-й поток (2025)](https://fix-course.ru/wp-content/uploads/2025/07/fhdfgkjfghklhjl.jpg)
Отзывы
Отзывов пока нет.