Скачать Горчаков - Алгоритмическая торговля. Научный подход (2016)

Тема в разделе "Форекс, инвестиции, казино, ставки", создана пользователем nebo_ryadom, 12 май 2016.

Метки:
  1. nebo_ryadom

    nebo_ryadom всегда радуйтесь Свой

    Регистрация:
    22 ноя 2015
    Сообщения:
    341
    Симпатии:
    765
    Алгоритмическая торговля. Научный подход
    Автор: Александр Горчаков (Школа Московской Биржи)

    11840516_484777191684221_1981186707_o-300x121.jpg

    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.

    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.


    Для просмотра ссылок зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.


    Скачать:
     
    Отзыв После ознакомления с продуктом «Горчаков - Алгоритмическая торговля. Научный подход (2016)» оставьте свой отзыв о нём в данной теме.
    Последнее редактирование модератором: 12 май 2016
    a1timate и mixmas нравится это.