Никита Лысенок — преподаватель ВШЭ, алготрейдер, исследователь волатильности | От кафедры до терминала
NL от кафедры до терминала
публикаций 18 · в СМИ 12 · курсов 8написать
nikita.lysenok.comМосква · Покровский, 11
Никита Ильич

Лысенок от кафедры до терминала

σ²t = ω + α·ε²t−1 + β·σ²t−1тема диссертации — прогноз волатильности в активных стратегиях

Преподаю алгоритмическую торговлю в Высшей школе экономики и торгую роботами собственной разработки на C++ и Rust. В индустрии с 2016 года — путь от внутридневной торговли до управления фондами в Швейцарии.

лучший преподаватель ВШЭ 2024 · 2026
в индустрии с 2016
роботы с 2022
публикаций 18 · докладов 10 · в СМИ 12
курсов в 2026/27 8
языки ru · en · es
01 / кафедра

Кафедрас 2021

Факультет экономических наук, базовая кафедра инфраструктуры финансовых рынков. Преподаю с 2023-го, с 2026-го — также приглашённый преподаватель магистратуры ФЭН. Соавтор учебника «Рынок ценных бумаг» (6-е изд., Юрайт, 2025), преподаватель Федерального методического центра по финансовой грамотности.

Веду курсы на магистерских программах «Инвестиции на финансовых рынках» и «Финансовый инжиниринг». Авторский курс — «Алгоритмическая торговля и количественные стратегии». Считаю, что мы собрали очень сильную базу, и серьёзных образовательных альтернатив на эту тему сейчас не вижу.

С 2022 по 2024 год активно занимался высокочастотной торговлей — этот опыт лежит в основе курса. На занятиях разбираем не теорию ради теории, а реальные задачи алготрейдера. Каждый поток собирает мотивированных ребят с разных факультетов: чат «Три Вышки» живёт и после сессии.

Рядом — один из сильнейших коллективов индустрии: профессора и практики, которые знают рынок изнутри.

  1. Алгоритмическая торговля и количественные стратегииавторский курс
    магистратура · 1 курс · 2 модуль
  2. Финансовые рынки и инструменты
    магистратура · 1 курс · 1–2 модуль
  3. IR-директор: лидер коммуникаций в эпоху IPO
    магистратура · 2 курс · 3 модуль
  4. Корпоративное управление и поведенческая экономика
    магистратура · 2 курс · 1 модуль
  5. Профессиональные участники и финансовый рынок
    майнор
  6. Структура мирового финансового рынка
    майнор
  7. Финансовые рынки и финансовые институты
    майнор
  8. Управление личными финансами
    майнор
σ

Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций

Аспирантская школа по экономике НИУ ВШЭ, специальность 5.2.4 «Финансы». В 2026 году кафедра рекомендовала работу к защите. Результаты уже в печати: гибрид HAR-J и градиентного бустинга на 17 ликвидных акциях 2014–2026 гг. обыгрывает базовую модель по тесту Дибольда–Мариано (p < 0,001) — «Фундаментальная и прикладная математика», т. 26 № 3; ML-модели точнее эконометрики на 23%; выбор объёма сделки по внутридневной волатильности при высокой ставке даёт преимущество в 4,7 раза (Enterprise Development and Microfinance, 2026).

заключение НИУ ВШЭ · 2026

Диссертация рекомендована к защите на соискание степени кандидата экономических наук

Специальность 5.2.4 «Финансы» · кандидатский экзамен сдан · научный руководитель — д.э.н., ординарный профессор Н. И. Берзон · базовая кафедра инфраструктуры финансовых рынков ФЭН

17наиболее ликвидных акций Мосбиржи — около 80% капитализации рынка
2014→2610-минутные данные основной сессии MOEX через ISS API
234предиктора: лаги реализованной волатильности, скачки, макро- и рыночные индикаторы
39 488наблюдений скользящей walk-forward валидации 2017–2025, тест — 4 284 наблюдения
+0,8прирост коэффициента Шарпа у режимной фильтрации и таргетирования волатильности, p < 0,001
+2,07%годовых — экономическая ценность прогнозов для мультистратегийного портфеля, p < 0,01
1,7→4,7×преимущество прогнозного управления позицией при росте ключевой ставки с 9,9% до 21%
160 млн ₽порог капитала, с которого система окупается при затратах 3,3 млн ₽ в год
153работы 1963–2026 гг. систематизированы в четырёхэтапный конвейер доказательств
6 · 3публикаций по теме, 8,55 п.л. · три статьи в Scopus (Q3, Q3, Q4), список C НИУ ВШЭ
семь моделей · четыре семействаHAR-JGJR-GARCHXGBoostLightGBMLSTMGRUHAR-J + бустинг
четыре канала интеграции прогнозапараметры сделки→фильтрация входа→размер позиции→распределение капиталазолотом — каналы, где точность прогноза действительно превращается в деньги; настройка отдельной сделки значимого выигрыша не даёт
2024
Лучший преподаватель ВШЭ

Самое ценное для меня — когда ты по-настоящему вкладываешься в студентов, а они это чувствуют и ценят. Этим я очень дорожу.

по итогам студенческого голосования
2026
02 / доклады

Линия докладов

2021 → 2026 · 10 конференций · Москва — Санкт-Петербург — Ростов-на-Дону
2021
Санкт-Петербург · СПбГЭУ
XI «Архитектура финансов: вызовы новой реальности»
Потенциал восстановления экономик стран БРИКС в постпандемическом мире
2022
Москва · ВШЭ
XXIII Ясинская (Апрельская) международная конференция
Оценка инвестиционной привлекательности фондовых рынков стран БРИКС
2022
Москва · МГУ
«Ломоносов-2022», конференция молодых учёных
Оценка инвестиционной привлекательности фондовых рынков стран БРИКС
2022
Санкт-Петербург
XII «Архитектура финансов: устойчивое развитие и ответственное финансирование»
Потенциал структурных продуктов для фондовых рынков стран БРИКС
2022
Санкт-Петербург
XII «Трансформация экономики и управления: новые вызовы и перспективы»
Потенциал структурных продуктов для фондовых рынков стран БРИКС
2023
Москва · ВАВТ
«ВЭД в период формирования новой модели международных отношений»
Потенциал экономического и финансового сотрудничества стран БРИКС в условиях кризиса
2023
Москва · ВШЭ
XXIV Ясинская (Апрельская) международная конференция
Потенциал применения структурных продуктов для финансовых рынков стран БРИКС
2024
Москва · ВШЭ · 23–26 апреля
Чтения по экономике и финансам памяти Е. Г. Ясина
Фондовый индекс БРИКС 100+: кластерный метод в определении отраслевых лидеров
2026
Ростов-на-Дону · ЮФУ · 23 апреля
XIII «Цифровая экосистема экономики», онлайн
Машинное обучение для прогнозирования волатильности: экономическая ценность интеграции прогнозов в торговые стратегии
2026
Санкт-Петербург · ВШЭ · 15 мая
X «Трансформация бизнеса: вызовы и решения», онлайн
Машинное обучение для прогнозирования волатильности и оценка экономической ценности прогнозов на российском рынке акций
← листайте линию →
03 / публикации

Полка публикаций

2021 → 2026 · 18 работ · статьи, главы, учебник · 2 РИД

Наведите на корешок или коснитесь. Восемнадцать работ по списку ВШЭ: от первых статей о рынках БРИКС с Н. И. Берзоном — к учебнику «Рынок ценных бумаг» и четырём статьям 2026 года о том, какие модели прогноза волатильности реально приносят деньги.

публикации · 2021 → 2026
Авторские права · РИД
8.0097-2025МООК «Конструирование структурных продуктов»Ткаченко · Гарин · Лысенок
8.0110-2024МООК «Финансовые рынки и финансовые инструменты»Берзон · Гришичкин · Лысенок
Enterprise Development and Microfinance, Vol. 36, No. 4s, pp. 81–92 · 2026 · Scopus Q4 · список C НИУ ВШЭWhen Does Volatility-Informed Position Sizing Matter Most? Policy-Rate Dependence and Diversification Arithmetic of Multi-Strategy Trading in MOEX Index StocksРазмер позиции по прогнозу волатильности почти удваивает доходность на единицу риска; при высокой ключевой ставке преимущество — в 4,7 раза. Об этом писали «Ведомости».
04 / терминал
LYSENOK · SDF SOLUTIONS · SESSION OPEN—MOEXENGINES: C++ · RUST

ПУТЬ 2016 → 2026 демонстрационный ряд, не котировка

2016 ВАВТ, старт2020 Clarus Capital, CH2022 первые роботы2023 SDF Solutions2026 лучший преподаватель ×2

СТАКАН · SDF SOLUTIONS цель: терминал

торговый терминал2027+
инфраструктураслед.
торговые роботыслед.
сейчасскринеры арбитража
инвестклуб, осн. 2023done
роботы C++ / Rust2022
HFT-практика22–24

σ² ПРОГНОЗ vs РЕАЛИЗОВАННАЯ иллюстрация темы диссертации · демо

прогноз моделиреализованная σ²ошибка
×0,0
преимущество стратегии с объёмом по волатильности при высокой ставке — EDM, 2026
+0%
точность ML-прогноза риска против эконометрики — 2026
0
публикаций по списку ВШЭ — от сборников СПбГЭУ и ВАВТ до IJCISIM, «Финансового журнала» и учебника
0
упоминаний в СМИ — ТАСС, Ведомости, РБК, Finversia, Рамблер, Financial One и другие

ПОЗИЦИИ · ОБРАЗОВАНИЕ И ОПЫТ

ТИКЕРОПИСАНИЕГОД
HSE.LAWМагистратура «Юриспруденция» — юрист мирового финансового рынка2026
HSE.PHDАспирантура, профиль «финансы», 3-й год2022→
HSE.FINМагистратура «Финансовый инжиниринг»2022
MOEX.IRIR-академия Московской биржи, первый поток2024
OXFOxford Algorithmic Trading Programme2021
LSEBusiness, IR & Political Economy, CPD2020
UNIGEInvestment Management, с отличием2019–20
CLARUSJunior Portfolio Manager, Clarus Capital, Швейцария2020–23
RFTAБакалавриат ВАВТ, экономисты-международники2016–20

ЛЕНТА · НАУКА И ПРЕССА

17.09.2026Smart-Lab, «Новостник» — ФРС: рынок долга поверил, рынок акций ещё нет
15.09.2026Круглый стол ВШЭ «Финансовые инфлюенсеры: надо ли с ними бороться и как?» — анонс и участие
27.08.2026ТАСС, Ведомости, РБК, Finversia, Рамблер, Financial One, ABN, Сберометр — волна по релизу ВШЭ
26.08.2026«Финансовый журнал» НИФИ Минфина — анонс т. 18 № 4 со статьёй о кластеризации портфеля
08.2026IJCISIM — две статьи о прогнозе волатильности, Vol. 18 (17s, 18s)
2026ФПМ т. 26 № 3 — гибрид HAR-J и бустинга на российском рынке акций
2026«Финансовый журнал» т. 18 № 4 — кластеризация для оптимального портфеля (с Ю. Е. Марковой)
06.2026HSE News (EN) — ML Models Can Help Reduce Volatility
02.2026Новости ВШЭ — ML-модели снижают волатильность и увеличивают доходность
05.2026ВШЭ СПб, «Трансформация бизнеса» — доклад о ML-прогнозе волатильности
04.2026ЮФУ, «Цифровая экосистема экономики» — экономическая ценность прогнозов в стратегиях
04.2024ФЭН ВШЭ — Ясинские чтения, индекс БРИКС 100+

ВЫБОРКА · 17 ЛИКВИДНЫХ АКЦИЙ МОСБИРЖИ · ≈80% КАПИТАЛИЗАЦИИ иллюстрация исследования · состав условный · σ демо

σ ниже прогнозаоколо прогнозаσ выше прогноза

SYSTEM LOG

2026-09-15ВШЭ, Покровский 11, F301: круглый стол о финансовых инфлюенсерах — блогеры, НАУФОР, СМИ — held
2026-09-17smart-lab «Новостник»: ФРС +0,25 п.п. — рынок долга поверил, рынок акций ещё нет — published
2026-09-02smart-lab: первый пост «От кафедры до терминала» — published
2026-08-27ТАСС → Finversia 12:12 → Рамблер → Financial One → ABN → Ведомости 17:05 → РБК 17:36 → Сберометр 18:32 — 8 outlets
2026-08-26«Финансовый журнал» НИФИ: т. 18 № 4 в печати, статья с Ю. Е. Марковой — in press
2026-08-23IJCISIM Vol. 18 No. 18s: Four-Stage Review — indexed
2026-08-18IJCISIM Vol. 18 No. 17s: Which Model Families Pay? — indexed
2026-06звание «Лучший преподаватель НИУ ВШЭ» — second time
2026-05-15ВШЭ СПб: доклад «Машинное обучение для прогнозирования волатильности…» — delivered
2026-04-23ЮФУ: доклад на «Цифровой экосистеме экономики» — delivered
2026-02-12hse.ru/news: ML-модели снижают волатильность и увеличивают доходность — published
2025учебник «Рынок ценных бумаг», 6-е изд., Юрайт — shipped
05 / пресса

В прессе

27 августа 2026 один пресс-релиз ВШЭ за день разошёлся по федеральным лентам — ТАСС, «Ведомости», РБК, Finversia, Рамблер, Financial One. Ниже — вся волна и другие упоминания, со ссылками на оригиналы.

27.08.2026один релиз → восемь площадок«Разработанная учёными РФ стратегия поможет инвесторам повысить доход от игры на бирже»
«

Настройка параметров сделки — это выбор ботинок для похода. А выбор объёма сделки — решение, идти ли вообще и как далеко. Оно принимается раньше и стоит намного дороже.

из комментария для «Ведомостей», 27 августа 2026 · ТАСС в тот же день: 17 акций Мосбиржи, около 80% капитализации рынка, шесть стратегий, ставка от 4,5% до 21%
ТАСС
27.08.2026 · экономика · федеральное агентство
Разработанная учёными РФ стратегия поможет инвесторам повысить доход от игры на бирже — учёт волатильности в объёме сделки даёт преимущество в 4,7 раза при высокой ключевой ставке
читать
Ведомости
27.08.2026 · федеральное издание
Экономист ВШЭ нашёл способ повысить эффективность торговых стратегий на бирже — коэффициент Шарпа почти вдвое, порог окупаемости системы от 160 млн ₽
читать
РБК Компании
27.08.2026
Экономист ВШЭ смог повысить эффективность торговых стратегий на бирже
читать
Finversia
27.08.2026 · 12:12 · рынки
Разработанная учёными РФ стратегия поможет инвесторам повысить доход от игры на бирже
читать
Рамблер
27.08.2026 · финансы
Разработана стратегия, которая поможет инвесторам повысить доход от игры на бирже
читать
Financial One
27.08.2026 · лента
Разработанная учёными РФ стратегия поможет инвесторам повысить доход от игры на бирже
читать
ABN Agency
27.08.2026
Учёные выяснили, как повысить доходность биржевых стратегий при высокой ключевой ставке
читать
Сберометр
27.08.2026 · обзор
Проблемы, решения и мировые рынки — исследование ВШЭ в дневном обзоре
читать
Финансовый журнал
26.08.2026 · НИФИ Минфина России
Том 18 № 4 в печати: статья Н. И. Лысенка и Ю. Е. Марковой о кластеризации для оптимального портфеля — рубрика «Фондовый рынок»
анонс номера
Новости ВШЭ
08.2026 · экспертиза
Экономист ВШЭ нашёл способ повысить эффективность торговых стратегий на бирже — исходный релиз
читать
HSE News · EN
08.2026 · research
HSE Economist Finds Way to Improve Efficiency of Stock Market Trading Strategies
read
Новости ВШЭ
12.02.2026 · наука
Снизить волатильность и увеличить доходность на фондовом рынке можно с помощью ML-моделей
читать
HSE News · EN
06.2026 · research
Machine Learning Models Can Help Reduce Volatility and Boost Stock Market Returns
read
ВШЭ · круглый стол
15.09.2026 · Покровский, 11
«Финансовые инфлюенсеры: надо ли с ними бороться и как?» — дискуссия по докладу Банка России с блогерами, НАУФОР и СМИ
анонс
ФЭН ВШЭ
24.04.2024
Секция «Финансовые рынки и инструменты» на Ясинских чтениях: презентация индекса БРИКС 100+
читать
ФЭН ВШЭ
интервью
«Кем я буду работать?» — о пути от ВАВТ через Швейцарию обратно в Вышку
читать
Smart-Lab
с 09.2026 · авторская колонка
«Новостник»: одна новость — и разбор механизма под ней. ФРС, ставки, рынок долга против рынка акций
блог
Telegram
канал
«От кафедры до терминала» — короткие серии по алготрейдингу, рынку и преподаванию
подписаться

Напишите
сюда

по вопросам курса
Москва ——
© Лысенок Н. И., 2019–2026 · SDF Solutionsграфики в терминале декоративные и не отражают доходность