Университет «Сириус»

Финансовая математика и финансовые технологии

Занимается поиском инновационных решений в сфере финансовых технологий. Изучает финансовые рынки, финансовые активы и инструменты, объемы торгов, динамику цен, риски финансовых инструментов для применения в финансовой индустрии, в первую очередь в инвестиционно-банковской деятельности, управлении активами, брокерском обслуживании и др.

Руководитель научного направления:
Леонид Альбертович Меркин

Руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии»

PhD по специальности математика (Делфтский технический университет, Нидерланды)
Профессор

Преподаватель Института анализа данных и искусственного интеллекта и Лаборатории анализа данных и финансовых технологий Университета Иннополис

Проект направления:

Создание инновационной российской платформы для решения задач финансовой математики и алгоритмической торговли на финансовых рынках, которая будет иметь ряд свойств:

  •  ядро платформы будет представлять собой ПО с открытым кодом;
  • платформа будет реализована по 2-уровневой архитектуре с нижним уровнем («уровнем производительности») на основе технологии C++20 и верхним уровнем («уровнем конфигурируемости») на основе технологии функционального языка программирования Haskell;
  • архитектура платформы будет включать такие элементы, как:  

- математические модели для финансовых процессов (стохастические дифференциальные уравнения – СДУ, которые качественно превосходят модели на основе «классических» СДУ и являются важнейшей научно-исследовательской компонентой проекта);
- предметно-ориентированный язык программирования (на основе Haskell) для описания финансовых инструментов, деривативов, структурных продуктов и инвестиционных портфелей;
- математические и программные методы вычисления цен и рисков (включая рыночные и кредитные риски) финансовых инструментов и портфелей, включая методы, основанные на решении уравнений в частных производных;
- математические и программные методы нелинейной оптимизации, используемые в подсистемах калибровки моделей, оптимизации торговых стратегий и машинного обучения; вычислительные методы, реализуемые данной платформой, будут использовать современные аппаратные архитектуры высокопроизводительных параллельных вычислений.