Options Pricing Models: Binomial Model, Black-Scholes Model
Equities and Equity DerivativesFX and FX Derivatives
Commodity and Commodity Derivatives
Models and methods for Valuation of Vanilla Products
Models and methods for Valuation of Exotic and Path-Dependent products
Fundamentals of Equities, Commodities and FX Volatility Modelling
Rates Markets, Swaps and Derivatives
Yield Curve EstimationInterest Rate Models
Interest Rate Volatility Modelling
Valuation of Vanilla Products and Exotic Interest Rate Derivatives
Credit Markets, Vanilla Instruments (CDS/CDX), CDX Options and Correlation Trading
Structural and Reduced Form credit models
Option Greeks and Delta Hedging: Characteristics & Greeks based trading strategies
Implied volatility, smile, skew and forward volatility
Different types of Momentum (Time series & Cross-sectional)
Trend following strategies and Statistical Arbitrage Trading strategy modeling with Python
Arbitrage, market making and asset allocation strategies using ETFs
Non-linear strategies
Code and back-test different strategies on various platforms
Data Visualization: Statistics and probability concepts (Bayesian and Frequentist methodologies), moments of data and Central Limit Theorem
Applications of statistics: Random Walk Model for predicting future stock prices using simulations and inferring outcomes, Capital Asset Pricing Model
Modern Portfolio Theory - statistical approximations of risk/reward
Linear regression
Time series analysis and statistical functions including autocorrelation function, partial autocorrelation function
Maximum likelihood estimation, Akaike Information Criterion
Stationarity of time series, Autoregressive Process, Forecasting using ARIMA
Difference between ARCH and GARCH and Understanding volatility
Ridge Regression and Lasso Regression for prediction optimization
Data types, variables, Python in-built data structures, inbuilt functions, logical operators, and control structures
Python concepts for writing functions - functional programming
Implement various OOP concepts in Python program - Aggregation, Inheritance, Composition, Encapsulation, and Polymorphism
Introduction to some key libraries NumPy, pandas, and matplotlib
Back-testing methodologies & techniques and using Random Walk Hypothesis
Work on sample strategies, trade the Boring Consumer Stocks in Python
Basic C/C++ Language and Syntax
OOP in C++
Inheritance and Polymorphism
Generic Programming in C++ and Standard Template Library (STL)
An Introduction to Boost C++ Libraries
Applications in Computational Finance
Modeling data with AI, index and predicting next day’s closing price
Supervised learning algorithms, Decision Trees & additive modeling
Intro to neural networks
Natural Language Processing (NLP) and Sentiment Analysis
Confusion Matrix framework for monitoring algorithm’s performance
Logistic Regression to predict the conditional probability of the market direction. Cross validation
Understand principle component analysis and back-test PCA based long/short portfolios
Reinforcement Learning in Trading
Clustering algorithms
Different methodologies of evaluating portfolio & strategy performance
Risk Management: Sources of risk, risk limits, risk evaluation & mitigation, risk control systems
Basic Risk Management Technics: Parametric Linear VaR Models, Historical Simulation and MonteCarlo Methods, Scenario Analysis and Stress Testing, xVA
Trade sizing for individual trading strategy using conventional methodologies, Kelly criterion, Leverage space theorem
Portfolio management
Equity investments
Fixed income
Derivatives
Risk Management
Анализ и составление торговых стратегий
Как организовано обучение
1
Еженедельные занятия по выходным дням
Удобный график занятий
2
Регулярная проверка полученных знаний
Позволяет закреплять знания, полученные в ходе лекций
3
Постоянная поддержка координаторов и менторов
Подскажут с вопросами в рамках учебных занятий и карьерной поддержки
4
Единое пространство
Сообщество студентов, преподавателей и координаторов программы
Примерное расписание
Общая продолжительность мероприятий - около 5-6 часов в неделю
Воскресенье
Воскресенье
10:00 – 11:30
10:00 – 11:30
Лекция №1
11:40 – 13:10
11:40 – 13:10
Лекция №2
13:10 – 13:40
13:10 – 13:40
Перерыв
13:40 – 15:10
13:40 – 15:10
Лекция №3 / решение кейс-стади, проведение подготовительных интервью, совместный разбор домашних заданий
15:10 – 15:30
15:10 – 15:30
Подведение итогов недели
В чем основные отличия от уже существующих предложений на рынке образовательных услуг в количественных финансах?
Высокий уровень качества подготовки материалов программы, никакой «воды» и бессмысленной траты времени слушателей
Проверенная и оптимизированная структура курса для подготовки в российские и зарубежные компании в сфере количественных финансов
Спикеры программы представлены опытными практиками команды School of Quants
Все занятия проходят исключительно в формате прямой трансляции с возможностью задать вопросы спикерам по ходу выступления и получить обратную связь
Возможность общения и установления постоянных контактов в рамках одного из крупнейших сообществ профессионалов финансового сообщества в России
Сертификат по итогам обучения на курсе
Отзывы выпускников
Ответы на часто задаваемые вопросы
Мы постарались ответить на наиболее распространенные вопросы, связанные с годовой программой School of Quants. Если Вы не нашли нужный Вам ответ, напишите нам: team@squants.education