Алгоритмическая торговля. Научный подход

26, 28, 30 сентябрь, 3, 5, 7, 10 октябрь 2016 Вебинар Александр Горчаков
Алгоритмизация своих торговых стратегий все больше захватывает умы трейдеров по всему миру. Популярность торговых роботов не сложно объяснить. Робот не имеет эмоций и четко следует заданным правилам. Он быстрее выполняет операции и может уследить за большим их количеством.

Мы представляем лучший продвинутый курс по алготрейдингу.

1. День первый Введение и основы
   26 сентября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   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.
2. День второй Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены
   28 сентября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   • 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.
3. День третий Принципы построения торговых алгоритмов и модели цен
   30 сентября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   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;
4. День четвертый Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 1
   3 октября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   • для кусочно-постоянной условно нормальной модели;
   • для сильно «антиперсистентной» модели.
5. День пятый Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 2
   5 октября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   • для минимаксной модели трендов
   • для история реальной торговли и модификаций.
6. День шестой Торговые алгоритмы
   7 октября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.
   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.
7. День седьмой Практическое занятие
   10 октября, начало в 19:30, продолжительность — 2 ч.

Математика финансов. Базовый курс

11, 12 октябрь 2016 Вебинар Феликс Сидохин

Финансы всегда были тесно связаны с математикой и статистикой. Без хороших фундаментальных знаний невозможно не только написать торговый алгоритм, но и просто составить хорошо диверсифицированный портфель. Что уж говорить о каких-то более сложных моделях и концепциях.

На этом курсе мы просто и доступно расскажем о базовых понятиях, которые используются в финансовой математике. Поговорим от теории, разберем практические примеры, чтобы закрепить полученные знания.

1. День первый Базовые модели
   11 октября, начало в 19:00, продолжительность — 2 ч.
   • Введение
   • Эксперименты, популяция, выборка, случайная переменная
   • Статистические величины
   • Распределения
   • Вероятность и условная вероятность
   • Статистические тесты
   • Практический пример
2. День второй Продвинутые модели
   12 октября, начало в 19:00, продолжительность — 2 ч.
   • Введение в продвинутые темы
   • Линейная регрессия и другие аппроксимации
   • Корреляция и ковариация
   • Авто-регрессионные модели
   • Практические примеры
   • Заключение и советы слушателям

Что вы получите

• Если забыли, то вспомните, а если не знали, то узнаете основные математические понятия, которыми легко оперируют финансисты
  • Вас перестанут пугать корреляция, ковариация и стандартное отклонение
• Разберетесь, как работают и для чего используются основные статистические величины
• Поймете, как и для чего применять математику и статистику на финансовых рынках
• Будете готовы осваивать продвинутые курсы по алгоритмической торговле

Продающий сайт:
https://red-circule.com/stocks/25/
https://red-circule.com/courses/26
https://red-circule.com/courses/96

Цена автора на его сайте: 4.049 руб.
Наша цена в розницу: 607 руб.

Авторы: Александр Горчаков и Феликс Сидохин
Год выпуска курса: 2016

Сколько весит курс: 2.95 Гб