Житлухин Михаил Валентинович

Ведущий научный сотрудник проектно-учебной лаборатории «Искусственный интеллект в математических финансах» Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Кандидат физико-математических наук (2013). В 2010 году окончил специалитет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова по специальности «Математика» с квалификацией «Математик». Данные университета о начале работы расходятся: в шапке профиля указан 2013 год, в блоке «Опыт работы» — 2014-й. По сведениям реестра ORCID также работает научным сотрудником Математического института им. В.А. Стеклова РАН.

Профессиональные интересы — теория вероятностей и математическая статистика, прежде всего задачи об оптимальной остановке, последовательная проверка гипотез, задачи о разладке и приложения случайных процессов к финансовым рынкам. В НИУ ВШЭ читает курс «Количественные финансы» (Quantitative Finance) — дисциплину по выбору образовательной программы «Прикладной анализ данных» для четвёртого курса бакалавриата направления 01.03.02 «Прикладная математика и информатика». Курс идёт на английском языке в 1–2 модулях, рассчитан на 5 кредитов и 56 контактных часов и закреплён за департаментом больших данных и информационного поиска. Программа охватывает биномиальные модели рынка, основы стохастического исчисления, броуновское движение и интеграл Ито, вывод формулы Блэка — Шоулза и обсуждение границ её применимости.

Ранее преподавал в Международном институте экономики и финансов НИУ ВШЭ: вёл двухсеместровый курс «Теория вероятностей и статистика» для первого курса направления 38.03.01 «Экономика» — 8 кредитов и 136 контактных часов на английском языке — и курс «Математика финансов и оценивания» для четвёртого курса той же программы. Студенческая оценка преподавания принесла звание «Лучший преподаватель» в 2017 и 2021 годах; в 2014/2015 учебном году получал надбавку за академическую работу.

В базе публикаций НИУ ВШЭ учтены 17 работ. Среди них монография «Asymptotic Analysis of Random Walks: Light-Tailed Distributions» (2020) и книга «Диаграммы Юнга и их предельная форма» (2013). Статьи посвящены байесовским задачам о разладке на фильтрованных вероятностных пространствах (2012–2013), задаче Чернова о проверке гипотез про снос броуновского движения, оптимальному решающему правилу в задаче Кифера — Вейса (2013), а также контролируемым случайным полям, динамике фон Неймана — Гейла и многорыночному хеджированию с риском (2013). Прикладной сюжет разобран в работе «When to sell Apple and the NASDAQ? Trading bubbles with a stochastic disorder model» (2014) и в исследовании пузырей на рынках земли и акций Японии (2015).

В профиле ORCID заявлены более поздние работы: «Disorder detection with reversible decisions» (2026), «Survival strategies in an evolutionary finance model with endogenous asset payoffs» и «Capital Growth and Survival Strategies in a Market with Endogenous Prices» (обе 2023), «Relative growth optimal strategies in an asset market game» (2020). Выступал на международных конференциях: Bachelier Colloquium on Mathematical Finance and Stochastic Calculus (Метабьеф, Франция, 2013 и 2014), «Probability, Analysis and Geometry» (Ульм, 2013), Workshop «Modeling Market Dynamics and Equilibrium» (Бонн, 2013), «Advanced Finance and Stochastics» (Москва, 2013), «Stochastic Optimization and Optimal Stopping» (Москва, 2012) и Российско-японском симпозиуме по стохастическому анализу (Москва, 2009).