День 1
Вступ:
- випадковість або детермінованість;
- торговий алгоритм, як статистичний прогноз майбутнього збільшення ціни;
- бінарна модель прирощень цін, тренд і контртренд, оптимальний алгоритм.
ймовірність, як міра числової оцінки шансів появи Майбутніх подій;
одновимірні випадкові величини: функція розподілу, математичне очікування функції від випадкової величини, квантили (перцентили) , стохастичне домінування;
багатовимірні випадкові величини: незалежність, умовні розподіли, задача статистичного прогнозу, регресія;
послідовності випадкових величин: стаціонарність, автокореляційна і спектральна функції, - випадкове блукання, показник Херста (критика);
математична статистика: вибірка, вибіркові статистики, достатні статистики, розрізнення гіпотез, оцінка параметрів, параметрична і непараметрична статистика.
День 2
Тестування та оптимізація торгових алгоритмів, як перевірка якості статистичного прогнозу майбутнього збільшення ціни:
оцінка частки"успіхів";
приведення автокореляційної функції динаміки рахунку до нульового вигляду;
відсів параметрів по:
стійкості;
стохастичному домінуванню;
взаємної кореляції;
перевазі" прибутковість-ризик " пасивної стратегії;
побудова оптимального портфеля з:
одного торгового алгоритму з різними параметрами,
декількох торгових алгоритмів на одному активі,
портфелів торгових алгоритмів на різних активах;
оцінка майбутньої просадки рахунку методом Монте-Карло.
День 3
Принципи побудови торгових алгоритмів:
Приклади трендових торгових алгоритмів. Частина 1.
-для кусочно-постійної умовно нормальної моделі;
- для сильно "антіперсістентной" моделі.
День 5
Приклади трендових торгових алгоритмів. Частина 2.
Фільтрація трендових торгових алгоритмів:
кусочно-Марковська умовно нормальна модель, як основа побудови "фільтра пилки";
"фільтри" шортів і плечей, принципи побудови, особливості використання.
Приклади контртрендових торгових алгоритмів:
"фільтр пили", як індикатор торгівлі контртренда в рамках бінарної моделі прирощень цін;
- maximum profit system для опціонів.
День 7
- Практичне заняття.
Буде корисно тим, хто шукає нові ідеї для алгоритмічної торгівлі. Тим, хто торгує руками інформація так само може стати в нагоді, але будьте готові до того, що буде потрібно більше часу на освоєння і впровадження!
Курс на руках + матеріали.
Принципи побудови торгових алгоритмів:
- оптимальні алгоритми при відомому розподілі майбутнього прирощення ціни;
- бінарна модель збільшень цін, "Кускова" стаціонарність, оптимальні алгоритми в умовах непередбачуваності точок зміни відрізків стаціонарностей.
- конкурентний ринок, умовна нормальність, "Кускова" стаціонарність;
- кусочно-постійна умовно нормальна модель, тренди, мінімаксна модель трендів;
- кусочно-Марковська умовно нормальна модель, тренди і контртренди;
- сильно "антіперсістентная" модель, ступінчасті тренди;
Приклади трендових торгових алгоритмів. Частина 1.
-для кусочно-постійної умовно нормальної моделі;
- для сильно "антіперсістентной" моделі.
День 5
Приклади трендових торгових алгоритмів. Частина 2.
- для мінімаксної моделі трендів;
- для Історія реальної торгівлі і модифікацій.
Фільтрація трендових торгових алгоритмів:
кусочно-Марковська умовно нормальна модель, як основа побудови "фільтра пилки";
"фільтри" шортів і плечей, принципи побудови, особливості використання.
Приклади контртрендових торгових алгоритмів:
"фільтр пили", як індикатор торгівлі контртренда в рамках бінарної моделі прирощень цін;
- maximum profit system для опціонів.
День 7
- Практичне заняття.
Буде корисно тим, хто шукає нові ідеї для алгоритмічної торгівлі. Тим, хто торгує руками інформація так само може стати в нагоді, але будьте готові до того, що буде потрібно більше часу на освоєння і впровадження!
Курс на руках + матеріали.