Математика и экономика взаимосвязаны гораздо глубже, чем может показаться на первый взгляд. Эта связь выходит далеко за рамки того факта, что многие математики становятся лауреатами Нобелевской премии по экономике. В действительности, математика играет ключевую роль в формировании фундаментальных принципов экономической теории. 

Сегодня мы на одном из математических примеров попытаемся понять, как он может быть применим на финансовых рынках. Согласитесь, что это интереснее, чем просто читать ещё одну статью про то, что такое задача о двух конвертах. 

Парадокс был представлен в 80-х годах прошлого века. Он до сих пор вызывает жаркие дебаты среди математиков и экономистов. Она кажется простой на первый взгляд, но скрывает в себе глубокие философские и экономические изыскания, связанные с принятием решений в условиях неопределенности, оценкой вероятностей и рисками.

20 марта произошло именно такое мероприятие, исполнительный директор компании “Викинг” Владислав Каменский, выступил перед студентами, аспирантами и научными сотрудниками Московского государственного университета в его главном здании. 

На лекцию пришли ребята всего университета, в том числе с мехмата, физфака и ВМиК. Интересно, что статистика говорит нам о том, что именно выпускники этих направлений зачастую выходят в лидеры на мировом финансовом рынке. Дело в том, что трейдинг тесно связан с математическими и статистическими расчётами, а также глубоким анализом данных, в чём данные факультеты явно выделяются среди других.

Было поднято много тем, но высокочастотная торговля, арбитраж и маркет мейкинг явно выделялись среди остальных, на чём как раз и специализируется “Викинг”.

Эти сферы, известны своей сложностью и потенциалом для инноваций, что что скорее всего и вызвало интерес у слушателей. Владислав Каменский подметил, что они были увлечены не только техническими деталями и стратегиями, лежащими в основе высокочастотной торговли и арбитража, но и возможностями, которые эти направления представляют для финансового роста и развития. 

        На встрече трейдеров Клуба, которая состоялась 23 ноября, присутствовали представители биржи и участники, интересующиеся новыми стратегиями и тенденциями развития алгоритмической торговли. После вступительного слова Президента биржи Евгения Сердюкова началось активное обсуждение показателей работы биржи:

  1. За год работы биржи зафиксирован четырехкратный рост клиентских счетов с 1700 до 5300.

  2. 20 ноября был отмечен максимальный оборот: 64 миллиона долларов США.

  3. Средний объем сделки на бирже составляет 3500 $.

 4. Крупные брокеры (БКС, Финам, Алор, Церих) предоставляют доступ клиентам для совершения сделок.

  5. В ближайшем часовом поясе у биржи нет конкурентов, которые могли бы дать доступ к ликвидности по американским акциям. Начало торговой сессии с 10.00 утра. Минимальная комиссия составляет 0,01 %.

Моя дочка задала вопрос: «А что значит „зарубить на носу“?». Объяснить я конечно смог. Такое привычное для нас выражение, но откуда оно возникло, я ответить не смог. В итоге меня спас гугл:
«В далекие времена крестьяне не знали ни грамоты, ни счета. И если один просил у другого в долг несколько мешков зерна или муки, они не могли сделать записи или составить расписки. А чтобы при расчете не возникало споров, тот, кто брал в долг, приносил с собой длинную деревянную дощечку, которая потому и называлась нос, что ее приносят. На этой дощечке делали поперечные зарубки по количеству взятых в долг мешков. Затем дощечку раскалывали сверху донизу, и у каждого оставалась половинка с зарубками. Когда должник приходил возвращать мешки, оба участника сделки складывали свои половинки носа вместе. Если зарубки совпадали, а количество мешков равнялось количеству зарубок, это означало, что ни один из крестьян ничего не забыл и не перепутал.
С тех пор, когда желательно ничего не забыть и не перепутать, и говорят: Заруби себе на носу.»



И это напомнило мне любимый блокчейн. А это значит, что придумал его не Сатоши, а в древней Руси.

• Лекция 1. «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»
• Лекция 2. «Жадные алгоритмы»
• Лекция 3. «Сортировки»
• Лекция 4. «Поиск. Списки»
• Лекция 5. «Деревья»
• Лекция 6. «Хеш-таблицы»
• Лекция 7. «Динамическое программирование»
• Лекция 8. «Алгоритмы на графах»