Чему вы научитесь
- Извлекать подразумеваемую волатильность из цены опциона — своей функцией на чистом Python.
- Строить улыбку по доске котировок: перекос, 25-дельта risk reversal и «бабочка», срочная структура.
- Восстанавливать риск-нейтральную плотность из цен коллов и сравнивать её хвосты с логнормальными.
- Проверять доску на три безарбитражных условия и возвращать список нарушений со страйками и величиной.
- Выбирать модель под улыбку: Bachelier, CEV, displaced diffusion, смесь логнормальных — с точной ценой и калибровкой.
- Калибровать модель перебором по сетке и отличать удачную подгонку от переобучения по контрольным страйкам.
- Считать вегу книги и подбирать вега-хедж, объясняя, какой риск волатильности остаётся непокрытым.
- Считать VaR и Expected Shortfall тремя методами — аналитическим, исторической симуляцией и Монте-Карло.
- Доказывать на числах, что VaR не субаддитивен, и формулировать четыре аксиомы когерентной меры риска.
- Бэктестировать модель риска: пробои, биномиальный p-value, зона светофорной шкалы и что делать с жёлтой.
- Строить стресс-тест по сетке «цена × волатильность» и по форме улыбки — сценарии на наклон и кривизну.
- Собрать свой market_risk.py из шести блоков с числовыми критериями готовности и защитить каждое число.
О курсе
Для кого этот курс
Риск-менеджеры рыночного риска банков, брокеров и УК: VaR считает вендорская система, а объяснять цифру на риск-комитете вам — тяжелее всего с опционами. Казначейство и ALM (управление активами и пассивами): хеджирование и лимиты знакомы, а риск нелинейной позиции и несложение VaR по дескам — нет. Трейдеры и структураторы опционных десков: годами котируете risk reversal в волах — здесь интуиция превращается в аппарат. Разработчики риск-систем и валидаторы моделей: надо проверить чужой расчёт и предъявить контрпример, а не общие слова. Студенты магистратур и кандидаты на интервью в риски: «чем ES лучше VaR» — с числом в ответе. Первые два сегмента приходят в market_risk.py за VaR, ES и бэктестом, следующие два — за улыбкой и калибровкой; выпускникам курса 1 серии курс отвечает, чем рынок отличается от модели.
Начальные требования
Вход — четыре умения: написать формулу Блэка-Шоулза и объяснить, что означает каждый множитель; сказать, что такое риск-нейтральная мера; посчитать дельту и вегу; оценить цену опциона методом Монте-Карло. Это ровно то, что даёт курс 1 серии — «Стохастическая математика для финансов: от Ито до Блэка-Шоулза», и ничего из этого курс 2 не выводит заново: берёт готовым, одним абзацем-мостиком. Python — на уровне цикла и функции: весь код на стандартной библиотеке, устанавливать нечего, задачи решаются в браузере; страйк, экспирация, колл и пут считаются известными, а теория меры, англоязычные квант-учебники и опыт калибровки не нужны. Хватает ли вам входа — проверяется бесплатно: модуль 1 из восьми открыт целиком.
139