Курс вебинаров "Алгоритмическая торговля. Научный подход"
Автор: Александр Горчаков
Год: 2016
Формат: mp4, ppt
Размер: 3,79 Гб (в распакованном виде)
Стоимость: 3 000 руб
Программа курса вебинаров
День 1
Введение:
* случайность или детерминированность;
* торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены;
* бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм.
Основы теории вероятностей и математической статистики «за час»:
* вероятность, как мера числовой оценки шансов появления будущих событий;
* одномерные случайные величины: функция распределения, математическое ожидание функции от случайной величины, квантили (перцентили) , стохастическое доминирование;
* многомерные случайные величины: независимость, условные распределения, задача статистического прогноза, регрессия;
* последовательности случайных величин: стационарность, автокорреляционная и спектральная функции, - случайное блуждание, показатель Херста (критика);
* математическая статистика: выборка, выборочные статистики, достаточные статистики, различение гипотез, оценка параметров, параметрическая и непараметрическая статистика.
День 2
Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены:
* оценка доли «успехов»;
* приведение автокорреляционной функции динамики счета к нулевому виду;
отсев параметров по:
* устойчивости;
* стохастическому доминированию;
* взаимной корреляции;
* превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии;
построение оптимального портфеля из:
* одного торгового алгоритма с разными параметрами,
* нескольких торговых алгоритмов на одном активе,
* портфелей торговых алгоритмов на разных активах;
* оценка будущей просадки счета методом Монте-Карло.
День 3
Принципы построения торговых алгоритмов:
* оптимальные алгоритмы при известном распределении будущего приращения цены;
* бинарная модель приращений цен, «кусочная» стационарность, оптимальные алгоритмы в условиях
* непредсказуемости точек смены отрезков стационарностей.
Модели цен:
* конкурентный рынок, условная нормальность, «кусочная» стационарность;
* кусочно-постоянная условно нормальная модель, тренды, минимаксная модель трендов;
* кусочно-марковская условно нормальная модель, тренды и контртренды;
* сильно «антиперсистентная» модель, ступенчатые тренды;
День 4
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 1.
* для кусочно-постоянной условно нормальной модели;
* для сильно «антиперсистентной» модели.
День 5
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 2.
* для минимаксной модели трендов;
* для история реальной торговли и модификаций.
День 6
Фильтрация трендовых торговых алгоритмов:
* кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»;
* «фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования.
Примеры контртрендовых торговых алгоритмов:
* «фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен;
* maximum profit system для опционов.
День 7
Практическое занятие.
—————————————————————————
🔗 Продажник:
📥 СКАЧАТЬ КУРС:
Автор: Александр Горчаков
Год: 2016
Формат: mp4, ppt
Размер: 3,79 Гб (в распакованном виде)
Стоимость: 3 000 руб
Программа курса вебинаров
День 1
Введение:
* случайность или детерминированность;
* торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены;
* бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм.
Основы теории вероятностей и математической статистики «за час»:
* вероятность, как мера числовой оценки шансов появления будущих событий;
* одномерные случайные величины: функция распределения, математическое ожидание функции от случайной величины, квантили (перцентили) , стохастическое доминирование;
* многомерные случайные величины: независимость, условные распределения, задача статистического прогноза, регрессия;
* последовательности случайных величин: стационарность, автокорреляционная и спектральная функции, - случайное блуждание, показатель Херста (критика);
* математическая статистика: выборка, выборочные статистики, достаточные статистики, различение гипотез, оценка параметров, параметрическая и непараметрическая статистика.
День 2
Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены:
* оценка доли «успехов»;
* приведение автокорреляционной функции динамики счета к нулевому виду;
отсев параметров по:
* устойчивости;
* стохастическому доминированию;
* взаимной корреляции;
* превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии;
построение оптимального портфеля из:
* одного торгового алгоритма с разными параметрами,
* нескольких торговых алгоритмов на одном активе,
* портфелей торговых алгоритмов на разных активах;
* оценка будущей просадки счета методом Монте-Карло.
День 3
Принципы построения торговых алгоритмов:
* оптимальные алгоритмы при известном распределении будущего приращения цены;
* бинарная модель приращений цен, «кусочная» стационарность, оптимальные алгоритмы в условиях
* непредсказуемости точек смены отрезков стационарностей.
Модели цен:
* конкурентный рынок, условная нормальность, «кусочная» стационарность;
* кусочно-постоянная условно нормальная модель, тренды, минимаксная модель трендов;
* кусочно-марковская условно нормальная модель, тренды и контртренды;
* сильно «антиперсистентная» модель, ступенчатые тренды;
День 4
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 1.
* для кусочно-постоянной условно нормальной модели;
* для сильно «антиперсистентной» модели.
День 5
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 2.
* для минимаксной модели трендов;
* для история реальной торговли и модификаций.
День 6
Фильтрация трендовых торговых алгоритмов:
* кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»;
* «фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования.
Примеры контртрендовых торговых алгоритмов:
* «фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен;
* maximum profit system для опционов.
День 7
Практическое занятие.
—————————————————————————
🔗 Продажник:
Доступно пользователям: Зарегистрированный
📥 СКАЧАТЬ КУРС:
Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.
🔐 Хотите получить доступ?
Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.
💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал