• АКЦИЯ! 

    Только по 1 апреля

    VIP статус БЕССРОЧНЫЙ
    со скидкой 80% = 599 руб. (одноразово)

     
    ЖМИ - узнать подробности!

  • Стань участником Клуба Infovip.biz

    И получи доступ к десяткам тысяч видеокурсам и обучающим материалам от самых известных авторов!

    В нашем клубе собрано уже более 30 000 курсов, инфопродуктов, схем заработка, обучающих программ на различные темы:

    Бизнес курсы, Заработок, Создание сайтов, SEO, Дизайн, Программирование, Электронные книги, Иностранные языки, Форекс, Инвестиции, Эзотерика, и т.д.

     

    Регистрируйся чтобы СКАЧАТЬ все курсы и стать успешными вместе с Клубом ИнфоВИП!

    Вступить в Клуб!

Инвестиции Алгоритмическая торговля. Научный подход - Горчаков (2016)

komnul

komnul

Местный
Регистрация
28 Мар 2014
Сообщения
538
Реакции
25
Возраст
43
Алгоритмическая торговля. Научный подход - Горчаков (2016)

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:
Просмотр скрытого содержимого доступен для зарегистрированных пользователей!

Скачать:
Чтобы узнать как скачать курс или мануал Вам необходимо Войти или ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ на форуме
Скрытое содержимое для пользователей Infovip
 
Назад
Сверху Снизу