Риск-менеджмент на Python: VaR, кредитный риск и ALM

«Сколько мы можем потерять?» — на этот вопрос нельзя ответить «ну, много». Нужно число, метод, которым оно получено, и доказательство, что метод работает. Этим занимается риск-менеджмент — область, где статистика, Python и деньги сходятся в одной таблице, а цену ошибки видно сразу. Курс проходит три контура риска на одной и той же позиции: рыночный — сколько портфель теряет на плохом дне; кредитный — сколько не вернут заёмщики; ALM — что делает с банком сдвиг ставки на 200 базисных пунктов. Данные открытые: MOEX ISS и статистика Банка России, без ключей, подписок и платных терминалов. Сквозная мысль курса: модель без бэктеста — это мнение. VaR считается тремя методами — историческая симуляция, дельта-нормальный расчёт, Монте-Карло, — три числа расходятся, и отдельный модуль учит защищать свой выбор: скользящее окно, счётчик исключений, тест Купика, тест Кристоферсена, светофорные зоны. Вы соберёте два рабочих документа: риск-отчёт по портфелю: VaR и ожидаемые потери в хвосте, бэктест, стресс-сценарии, вклад каждой позиции; ALM-панель по банку: гэп по срокам, чувствительность процентного дохода и капитала к сдвигу ставки, ликвидность, валютная позиция, капитал и лимит. 8 модулей, 33 урока, 412 шагов, 200 заданий с автопроверкой и разбором каждого неверного варианта. Каждая формула сначала считается руками на пяти числах в песочнице — так проверяется понимание метода, а не память на API, — и только потом собирается в ноутбуке на pandas и numpy. Матстатистику курс вводит с нуля: и тесты бэктеста, и логистическую регрессию объясняет через интуицию и на числах.