Для просмотра уроков установите плеер:
Актуально для ОС Windows/MacOS. При нажатии на урок, ссылки автоматически откроются в установленном плеере
День 1
1. Что такое торговый алгоритм и как он работает
2. Расчёт equity портфеля торговых систем
3. Приращения натуральных логарифмов цен
4. Основные понятия теории вероятностей
5. Критерии случайности
6. Статистический прогноз
7. Данные для построения статистического прогноза
8. Вероятность случайного события
9. PDF, pdf
10. StDev, Expected Value, Variance
11. Multivariate Random Variable
12. Covariance, Correlation
13. Законы зависимости
14. Создание эффективного алгоритма превосходящего пассивные стратегии
15. Литература
16. Домашнее задание

Смотреть
День 2
1. Условное распределение многомерной случайной величины
2. Достижение минимума среднеквадратичного отклонения прогноза
3. Множественная регрессия, OLS, BLUE
4. Стационарные процесс
5. Винеровский процесс
6. Марковские цепи
7. Wiener - Kolmogorov prediction, Kriging
8. Brownian motion, random walk
9. Показатель Хёрста
10. Спектральная плотность мощности, Fourier analysis
11. Закон больших чисел
12. Теория Хаоса
13. Домашнее задание

Смотреть
День 3
1. Разбор домашнего задания
2. Что такое таймфрейм, как его выбрать, существует ли он?
3. Базовая теорема о вероятности независимых случайных величин
4. Ключевые выводы первого блока
5. Модели бинарного выбора
6. Trend, market making
7. Промежуточные выводы
8. Основные понятия и задачи статистики
9. Пример построения торгового алгоритма
10. Домашнее задание

Смотреть
День 4
1. Разбор домашнего задания
2. Pet algorithm
3. Ключевые выводы (подход к построению торговых систем)
4. Концепция трейдинга, принципы конструирования торговых систем
5. Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов
6. Проверка временного ряда на стационарность
7. Траектория случайного блуждания, как вариант реализации equity
8. Почему прибыльные in sample алгоритмы, будут убыточны out of sample
9. Тестирование Long/Short
10. Домашнее задание (задача)

Смотреть
День 5
1. Разбор домашнего задания
2. Промежуточные выводы
3. Этапы проверки торгового алгоритма
4. Проверка статистического преимущества по доле положительных приращений
5. Проверка equity, ACF, PACF
6. Проверка устойчивости equity
7. Отсев параметров по свойствам статистик
8. Корреляционный анализ
9. Параметризация риск/доходность
10. Формирование оптимального портфеля торговых систем

Смотреть
День 6
1. Модели цен, персистентность, антиперсистентность
2. Теория эффективного рынка
3. Гипотеза эффективного и конкурентного рынков
4. Модель нормального распределения
5. Оптимальный прогноз и достаточные статистики
6. CNM, PCM, SAM, PSTM
7. Тики, минуты, часы, дни
8. Сочетание различных моделей цен в рамках разных рабочих таймфреймов

Смотреть
День 7
1. Построение торгового алгоритма
2. Расчёт статистики
3. Модифицированный расчёт статистики
4. Дополнительная статистика, парная регрессия
5. Формирование позиции на крупных таймфреймах
6. Фильтры на открытии позиции
7. Торговля внутри дня
8. Прогнозирование цен, как дополнительный индикатор
9. Параметризация модели и гиперболические функции, AR model
10. Range фильтры
11. Data Science и machine learning

Смотреть
День 8
Практика
День 9
Практика
День 10
Практика
Наши партнеры
Если вы заинтересованы в том, чтобы стать партнером или спонсором, пожалуйста, напишите нам.
Любая представленная информация (в том числе транслируемая в режиме реального времени) не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией или консультацией, носит исключительно информационно-аналитический и ознакомительно-познавательный характер, а Исполнитель не является индивидуальным консультантом или инвестиционным советником в смысле, придаваемом этому понятию Федеральным законом от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 27.12.2018) "О рынке ценных бумаг", в силу чего Информация не должна рассматриваться, как предложение или рекомендация к инвестированию, покупке, продаже какого-либо актива, к совершению торговых операций по финансовым инструментам. Результаты инвестирования в прошлом не определяют доходов в будущем. Доходы в прошлом не гарантируют доходы в будущем.
Close
Напишите нам!
Мы всегда онлайн!
Telegram
WhatsApp
Mail