Głównym celem szkolenia jest zaznajomienie uczestników z praktycznym zastosowaniem języka Python w finansach ilościowych.

Szkolenie skierowane jest do osób posiadających podstawową wiedzę z zakresu matematyki finansowej, które znają podstawy programowania w języku Python i chciałby rozwinąć swoje umiejętności w tym zakresie.

Szkolenie ma charakter warsztatu i polega przede wszystkim na praktycznej pracy z kodem. Część pierwsza zostanie poświęcona na omówienie podstaw programowania obiektowego oraz jego zastosowania do wyceny instrumentów finansowych. Dzięki licznym przykładom i ćwiczeniom, uczestnicy dowiedzą się w jaki sposób implementować koncepcje matematyki finansowej w praktyce. W części drugiej uczestnicy poznają w jaki sposób wykorzystać obiektowość języka Python do wyceny obligacji i opcji. Zaprezentowane zostanie również zastosowanie języka Python i jego bibliotek do analizy danych kredytowych.

Prowadzący ma wieloletnie doświadczenie na rynku finansowym w zakresie modelowania i wyceny instrumentów finansowych, jak również programowania w językach Python / C / VBA / SQL / Matlab.Po ukończeniu Wydziału Nauk Ekonomicznych na Uniwersytecie Warszawskim rozpoczął karierę zawodową jako trader, gdzie przez kilka lat zajmował się handlem kontraktami terminowymi na międzynarodowych giełdach. Doświadczenie w bankowości zdobywał w departamencie ryzyka w Plus Banku, odpowiadając za ryzyko stopy procentowej w księdze bankowej. Następnie przez wiele lat pracował w Warcie, zajmując się wyceną aktywów inwestycyjnych. Obecnie pracuje jako ekspert w departamencie Model Development ryzyka rynkowego w ING Hubs Poland, gdzie rozwija narzędzia do modelowania ryzyka stopy procentowej w księdze bankowej w grupie ING. Prowadzący z powodzeniem ukończył również program CFA. Przez wiele lat budował i rozwijał narzędzia do wyceny instrumentów finansowych, m.in. brał udział w opracowywaniu i implementacji kompletnego systemu do wyceny instrumentów pochodnych na potrzeby rozporządzenia EMIR, współtworzył i rozwijał narzędzia do wyceny obligacji korporacyjnych oraz prognozowania wyniku inwestycyjnego jak również implementował modele stóp procentowych. Prywatnie interesuje się programowaniem w obszarze robotyki i uczenia maszynowego.