Скоро [Полузакрытая] Алготрейдинг с научной точки зрения

Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.
VkurseBot

VkurseBot

Модератор
20 Сен 2020
0
684
50
Голосов: 0
#1
Описание курса
Первым делом, первым делом – алгоритмы, ну а профиты, а профиты потом. Забудьте все, что вы знали о торговых роботах ранее. Начните создавать автоматические трейдинговые системы под руководством гуру алгоритмической торговли, и уже в скором времени вы научитесь сохранять и приумножать капитал.

Встречайте Александра Горчакова – одного из самых известных трейдеров России и автора уникальной обучающей программы для алготрейдеров. Станьте участником онлайн-курса и узнайте, как теория вероятностей и математическая статистика помогают выстроить грамотную торговлю, какие принципы при построении торговых алгоритмов нужно знать каждому инвестору. В рамках обучения Александр покажет методы тестирования и оптимизации торговых роботов, отсеивания систем по различным параметрам и строительства оптимальных портфелей автоматических систем. Также слушатели курса научатся создавать и фильтровать трендовые и контртрендовые торговые алгоритмы.

Расписание (6 семинаров с 14 по 25 декабря 2015 года)
19:30
14.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - 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.


19:30
16.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - 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.


19:30
18.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - 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;


19:30
21.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - День 4
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 1.


  • []для кусочно-постоянной условно нормальной модели;

  • []для сильно «антиперсистентной» модели;


19:30
23.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - День 5
Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 2.


  • []для минимаксной модели трендов;

  • []для история реальной торговли и модификаций;


19:30
25.12.2015
Алгоритмическая торговля. Научный подход - 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.

Продажник:
 
Последнее редактирование модератором:
Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.

О нас

Слив платных курсов - скачать бесплатно

На форуме мы делимся сливами популярных курсов в различных областях знаний! Если вы хотите повысить свою профессиональную квалификацию, но не хотите тратить много на курсы, то вы попали по адресу.

VKURSE.INFO регулярно публикует:

  • слив курсов от лучших онлайн-школ, инфобизнесменов и блогеров;
  • вебинары, марафоны, мануалы, от популярных блогеров на тему здоровья и саморазвития;
  • торрент-курсы, книги и гайды, обучения веб-дизайну, программированию, создания сайтов, бизнеса, продвижения в социальных сетях актуальных сегодня.

Мы ежедневно обновляем нашу коллекцию, чтобы вы могли бесплатно найти и скачать необходимый слив курсов обучения

Быстрая навигация

Меню пользователя