ریسکپای | RiskPy
описание
این کانال مرجعی تخصصی در حوزه مدیریت ریسک و سرمایه گذاری با تمرکز بر ریسک بانکی است
451
подписчиков
Охват к подписчикам
68,7%
ERR
Реакции к просмотрам
2,22%
254 на 33 постов
Пересылки к просмотрам
3,00%
343
Постов в день
0,0
всего 33
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 3 авг. 2024 г.без подписи4,96%
- 22 авг. 2025 г.без подписи4,35%
- 28 дек.📊 شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) و اهداف و نتایج کلیدی (OKR) در مدیریت مالی و ریسک در حوزه مالی و مدیریت ریسک، استفاده درست از ابزارهای سنجش عملکرد و هدفگذاری نقش مهمی در کیفیت تصمیمگیری دارد. دو مفهوم پرکاربرد در این زمینه، شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) و اهداف و نتایج کلیدی (OKR) هستند که اگرچه گاهی بهجای یکدیگر استفاده میشوند، اما کارکردهای متفاوت و مکملی دارند. 🔹 KPI | ابزار پایش و کنترل ریسک شاخصهای کلیدی عملکرد، ابزار پایش مستمر وضعیت موجود هستند و به مدیران کمک میکنند سلامت مالی و سطح ریسک را بهصورت مداوم رصد کنند. نمونههایی از شاخصهای مالی و ریسکی: ▪️ بازده پرتفوی ▪️ نوسانپذیری ▪️ حداکثر افت سرمایه ▪️ نسبت شارپ ▪️ نسبت کفایت سرمایه این شاخصها به یک سؤال اساسی پاسخ میدهند: ❓ وضعیت فعلی ما از نظر ریسک و عملکرد چگونه است؟ 🎯 OKR | جهتدهی استراتژیک در شرایط عدمقطعیت اهداف و نتایج کلیدی زمانی بهکار میروند که هدف، ایجاد تغییر هدفمند در ساختار ریسک و بازده باشد. در نهادهای مالی، این چارچوب کمک میکند تصمیمات استراتژیک به اهداف کمی و قابل اندازهگیری تبدیل شوند. 📌 مثال: هدف: بهبود کنترل ریسک پرتفوی نتایج کلیدی: ▪️ کاهش افت سرمایه از ۳۰٪ به ۲۰٪ ▪️ افزایش نسبت شارپ از ۰٫۸ به ۱٫۲ ▪️ کاهش نوسانات پرتفوی در شرایط بحرانی 🔗 رابطه این دو مفهوم در مدیریت حرفهای 🔸 شاخصها نقش داشبورد سلامت مالی را دارند 🔸 اهداف نقش موتور حرکت و بهبود را ایفا میکنند 🔸 شاخص بدون هدف → کنترل بدون رشد 🔸 هدف بدون شاخص → تصمیمگیری بدون داده ✅ جمعبندی در مدیریت مالی و ریسک مدرن، ابتدا با شاخصهای کلیدی عملکرد، ریسک اندازهگیری و کنترل میشود و سپس با اهداف و نتایج کلیدی، مسیر تغییر و رشد پایدار طراحی میگردد. ترکیب هوشمندانه این دو مفهوم، پایه تصمیمگیری حرفهای در بازارهای مالی است. @RiskPy @RiskPyLib4,17%
- 28 дек.در این ویدئو به تفاوت دو مفهوم مهم KPI و OKR پرداخته شده است؛ دو ابزار کلیدی در مدیریت عملکرد که هر کدام نقش متفاوتی در پایش، هدفگذاری و رشد سازمان دارند. این ویدئو برای کسانی تهیه شده که به دنبال درک دقیقتر شاخصها و جهتدهی مؤثر به اهداف هستند. @RiskPy @RiskPyLib4,12%
- 25 дек.🚀 15 مقاله کمی که دنیای مالی مدرن را شکل دادند! اگر در Quant، Trading، Risk یا ML-driven Investing فعالیت دارید، این مقالات ستون فکری شما هستند 👇 1️⃣ Black–Scholes (1973) 💡 معرفی قیمتگذاری بدون ریسک و پوشش پویا 📈 پایه ریاضی بازارهای مشتقه جهانی 2️⃣ CAPM – Sharpe (1964) ⚖️ ارتباط بین بازده مورد انتظار و ریسک سیستماتیک (بتا) 📊 مدل پایهای همه نظریههای قیمتگذاری دارایی 3️⃣ Fama–French 3-Factor (1993) 📌 اندازه و ارزش بیش از بتای بازار بازدهها را توضیح میدهند 💰 آنومالیها را به فاکتورهای سرمایهگذاری سیستماتیک تبدیل کرد 4️⃣ Fama–French 5-Factor (2015) 📊 افزودن سودآوری و رفتار سرمایهگذاری به مدلها 💡 حرکت به سمت اصول اقتصادی واقعی در قیمتگذاری داراییها 5️⃣ Almgren–Chriss (2000) ⚡️ کمیسازی تأثیر بازار و ریسک اجرا 🤖 هنوز پایه الگوریتمهای معاملات سازمانی 6️⃣ Heston Model (1993) 🌪 مدلسازی نوسان به عنوان فرایند تصادفی 📈 توضیح لبخند و کجی نوسان که بلک–شولز نمیتوانست 7️⃣ Volatility Is Rough (2018) 🌊 نوسان بسیار ناهموارتر از حرکت براونی 💹 تغییر نحوه قیمتگذاری آپشنهای کوتاهمدت 8️⃣ Rough Heston Model (2019) 🔗 ترکیب نوسان ناهموار با قیمتگذاری قابلحل 📊 واقعیت تجربی را به میزهای مشتقه آورد 9️⃣ Coherent Measures of Risk (1999) 🛡 تعریف معیارهای معتبر ریسک 📉 CVaR بهتر از Value-at-Risk 🔟 Markowitz Portfolio Theory (1952) 📌 رسمی کردن تنوع و مرز کارا 📈 آغاز بهینهسازی مدرن پورتفوی 1️⃣1️⃣ Universal Portfolios (1991) 🤖 استراتژیهای تطبیقی که تخصیص بهینه را آنلاین یاد میگیرند 💼 پیشنمونه مدیریت پورتفوی الگوریتمی 1️⃣2️⃣ Advances in Financial ML (2018) ⚠️ چرا ML ساده در بازارها شکست میخورد 💻 معرفی ابزارهای قوی میزهای معاملاتی واقعی 1️⃣3️⃣ Reinforcement Learning for Trading (2001) 🎯 معامله به عنوان فرایند تصمیمگیری ترتیبی 🤖 الهامبخش طراحی استراتژیها و اجرای RL مدرن 1️⃣4️⃣ Transfer Learning in Finance (2016) 🔄 مدلهای ML میتوانند بین داراییها و بازارها تعمیم یابند 📊 کلیدی برای محیطهای مالی با داده محدود 1️⃣5️⃣ ML in Asset Pricing (2020) 🚀 ML از مدلهای فاکتور خطی پیشی میگیرد 💡 نقطه عطف پژوهش در قیمتگذاری داراییها @RiskPy @RiskPyLib3,65%
- 9 июл. 2024 г.без подписи3,35%
- 29 дек.ارائه تصویری از بازده و ریسک ایران در طی 25 سال @FinGov3,33%
- 5 янв.دسته بندی الگوریتم های یادگیری ماشین @RiskPy @RiskPyLib3,25%
- 4 янв.انواع دیتابیس @RiskPy @RiskPyLib2,93%
- 22 авг. 2024 г.без подписи2,92%
- 23 авг. 2024 г.без подписи2,89%
- 29 дек.استفاده از هوش مصنوعی همیشه الزامی نیست. بسیاری از تیمها ابتدا میپرسند: «چطور AI را اضافه کنیم؟» اما سوال واقعی این است: «آیا بدون AI هم میتوان مسئله را حل کرد؟» انتخاب ابزار به ماهیت مسئله بستگی دارد: مسائل ساده و قابل پیشبینی → نرمافزار سنتی بهترین گزینه است. دادههای پیچیده و بدون ساختار → یادگیری ماشین مفید است. عدم قطعیت بالا و نیاز به تشخیص الگو → هوش مصنوعی کارآمد میشود. محصولات مبتنی بر AI ذاتا احتمالی هستند و مدیریت آنها با نرمافزار سنتی متفاوت است. پس قبل از اضافه کردن AI، ابتدا ارزش واقعی آن را بسنجید؛ در غیر این صورت فقط پیچیدگی و ریسک اضافه میکنید. @RiskPy @RiskPyLib2,83%