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.
Скачать:
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.
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Скачать:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Александр Силаев] Моментум на акции (2024)
- [Евгений Черных] Теорема больших денег (2024)
- [Cryptology.Key school] Cryptology School 12.0. Обучение трейдингу онлайн (2024)
- [Евгений Черных] Теорема больших денег (2024)
- [Вадим Федосенко] Профессиональный трейдинг на основе открытого интереса (2024)
- [Виктория Шергина] Фонды денежного рынка - как получить максимальную доходность с высокой надежностью (2024)
- [Ольга Гогаладзе] Инвестстарт (2024)
- [Филипп Астраханцев] Аккуратные инвестиции на деньги банков 4.0 (2024)
- [Catizen] Catizen-Mantle (Catizen - 2), фармим крипту без вложений.
- [Алексей Наумчик] Криптовалюта для 3д визуализаторов. Инструкция, как делать и получать переводы с любых стран без препятствий (2023)
- [НАУФОР] Брокерско-дилерская деятельность, деятельность по управлению ЦБ
- [The Wall Street Pro] Облигации - фабрика денег. PRO версия (2024)
- [The Wall Street Pro] Стратегический вебинар по российским акциям Март (2023)
- [Сергей Плешков] Расширенный курс по опционам - с нуля до сложных конструкций (2023)
- [GIF - Global Invest Fund] Фундаментально - как оценивать акции и зарабатывать на этом (2023)
- [Александр Пурнов] Вебинар по инвестициям 4.0 (2023)
- [Евгений Коган] Высокие ставки - что дальше! (2023)
- [Александр Пурнов] Вебинар по трейдингу «Продвинутые сигналы LPS и BUN» (2023)
- [Ali Khan] Продвинутый курс Секреты алгоритмической модели маркет-мейкера 2023(RU)
- [Capital-Gain.ru] Пассивный инвестиционный портфель (2022)