Ровно 18 лет назад, 15 сентября 2008 года, обанкротился Lehman Brothers — крупнейшее банкротство в истории США. Банк не использовал стресс-тесты для коммерческой недвижимости, поэтому ответа на вопрос «а что, если офисы и торговые центры обесценятся» у него не было.

Сегодня стресс-тест доступен любой компании, а не только банку с отделом риска. «А что, если доставка вырастет на 3 дня», «конкурент снизит цену на 15%», «ставка по ипотеке поднимется на 3 пункта» — на каждый вопрос можно ответить числом, а не словами.

Далее — шаги, как посчитать на своих данных. Код движка и инструкция в опенсорсе.

Модель кредитного риска, обученная на данных до 2009 года, ранжирует займы с ROC-AUC 0.89. Ожидаемые потери портфеля она оценила в 161 млн долларов, реальные составили 546. Увидеть эту ошибку можно было еще в 2007 году, за год до дна ROC-AUC, но не в метриках качества, а взвесив ошибку модели деньгами. Ниже — прогон на 26.5 млн реальных ипотечных записей, метрики против денег. Числа воспроизводятся до последнего разряда — код движка и инструкции в опенсорсе.

При работе с финансовыми сервисами рано или поздно появится задача подключить профессиональные графики. Собрал книгу рецептов по charting_library — подключение данных, realtime, кастомизация, серверный адаптер. Сэкономит минимум сутки работы. Кто уже работает с библиотекой — часть кейсов будет новой.

Поиск подходящих графиков отнимает время. Делюсь опытом выбора финансовых библиотек — чтобы сэкономить ваше.

В статье — четыре библиотеки, с которыми работал сам. Сравнение и комментарии из личного опыта.

Статья актуализирована 25.07.2026.

Собрали онлайн-мероприятие с нуля. Веб-приложение в виде чат-бота, в формате игры. За сутки через него прошло 1904 человека, все на одном инстансе за $5 с 1 GB памяти. На подготовку было 2 недели.

Разбор запросов GraphQL от простого к сложному — queries и mutations, аргументы, переменные, вложенные схемы, подписки. С примерами и кодом схемы.