Paslaugos

Finansų prognozavimas — kas konkrečiai

Ne kiekvienas žino, kuo skiriasi laiko eilučių analizė nuo regresijos modelio. Čia tai nesvarbu — svarbu, kurią paslaugą reikia jums.

Laiko eilučių webinarai

ARIMA, SARIMA, Holt-Winters — tiesiogiai, su realiais duomenų rinkiniais, kurių dalyviai iš anksto gauna atsisiuntimui.

Trukmė 90 min.

Lygis Vidurinis

Mašininis mokymasis — prognozių kūrimas

XGBoost ir LSTM modeliai finansiniams duomenims. Praktinė sesija su Python kodu, kurį galima panaudoti iš karto.

Trukmė 120 min.

Lygis Pažengęs

Rizikos vertinimo metodai

VaR, CVaR ir Monte Carlo simuliacijos — ne teoriškai, o su konkrečiais portfelio scenarijais.

Trukmė 75 min.

Lygis Vidurinis

Regresijos modeliai finansams

Tiesinė ir logistinė regresija, kai duomenys nėra „geri". Kaip dirbti su triukšmingais rinkos duomenimis.

Trukmė 90 min.

Lygis Pradedantysis+

Duomenų paruošimas prognozėms

Finansiniai duomenys retai ateina švarūs. Šiame webinare — tik tai, kaip juos sutvarkyti prieš modeliavimą.

Trukmė 60 min.

Lygis Pradedantysis

Realaus laiko duomenų srautai

WebSocket, API integracija ir modelio atnaujinimas gaunant naujus duomenis — gyvai, su veikiančiu kodu.

Trukmė 105 min.

Lygis Pažengęs

Kaip tai veikia

Kiekvienas webinaras — atskiras darbas, ne paskaita

Dalyviai dirba su tais pačiais duomenimis kaip lektorius. Ne žiūri, kaip kažkas sprendžia — sprendžia patys.

Klausimai galimi bet kuriuo momentu sesijos metu. Įrašas lieka prieinamas 14 dienų po transliacijos.

Praktinių užduočių dalis 68 %

Teorijos ir konteksto dalis 32 %

Gyvas Q&A laikas 22 %

Prognozavimo modelių webinaro darbo sesija

Tadas Rūpenas

Veda laiko eilučių ir ML sesijas nuo 2021 m. Dirba su Python, R ir realaus laiko duomenų srautais.

Struktūra

Kaip atrodo tipinė sesija

Kiekvienas webinaras turi tą pačią stuburą — dalyviai iš anksto žino, ko tikėtis, ir gali pasirengti.

Kontekstas ir duomenys

Pirmos 15 minučių — koks klausimas sprendžiamas ir kokie duomenys naudojami.

Modelio kūrimas gyvai

Lektorius rašo kodą ekrane. Dalyviai tuo pat metu dirba savo aplinkoje.

Rezultatų interpretavimas

Kur modelis klysta ir kodėl — tai dažnai svarbiau nei pats modelis.

Klausimai be laiko limito

Paskutinė sesijos dalis — tik klausimai. Be skubėjimo.

Finansinių duomenų analizės procesas webinare

Dalyvių iš viso pasaulio

38+

šalių kiekvienoje sesijoje

Atsiliepimai

Ką sako dalyviai po sesijų

Ne apibendrintos frazės — konkretūs pastebėjimai apie tai, kas veikė ir kas ne.

Inga Žilytė

Finansų analitikė, Vilnius

LSTM sesija buvo sudėtinga — tikėjausi aiškesnio žingsnio po žingsnio. Bet klausimų dalis kompensavo: gavau atsakymus būtent į savo atvejį, ne į bendrą klausimą.

Robertas Maceika

Kiekybinis tyrėjas, Kaunas

Monte Carlo webinaras gerai subalansavo teoriją ir praktiką. Duomenų rinkinys buvo realus — ne akademinis, todėl iš karto buvo aišku, kur teorija ir kur tikrumas.

Klausimai dėl konkretaus webinaro?

Jei nesate tikri, kuris formatas tinka jūsų lygiui ar tikslams — parašykite. Atsakome per darbo dieną.

Susisiekti