Скачать Бесплатно Алготрейдинг с научной точки зрения

Тема в разделе "Видеокурсы, лекции, тренинги", создана пользователем forexsklad, мар 24, 2016.

  1. forexsklad

    forexsklad Прохожий Команда форума Складчик

    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 Алек*сандра Гор*чакова – 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
    Алгор*итмиче*ская торговля. Нау*чный подх*од - 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.
    Александр
    Горчаков

    19:30
    16.12.2015
    Алгори*тмиче*ская торг*овля. Науч*ный под*ход - 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.
    Александр
    Горчаков

    19:30
    18.12.2015
    Алгорит*мическая тор*говля. Нау*чный под*ход - 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;
    Александр
    Горчаков

    19:30
    21.12.2015
    Алгори*тмическая торго*вля. Науч*ный под*ход - День 4
    Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 1.

    • для кусочно-постоянной условно нормальной модели;
    • для сильно «антиперсистентной» модели;
    Александр
    Горчаков

    19:30
    23.12.2015
    Алгори*тмическая торг*овля. Науч*ный под*ход - День 5
    Примеры трендовых торговых алгоритмов. Часть 2.

    • для минимаксной модели трендов;
    • для история реальной торговли и модификаций;
    Александр
    Горчаков

    19:30
    25.12.2015
    Алгори*тмическая торг*овля. Нау*чный под*ход - 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.

     
  2. Vegas

    Vegas Guest

    Зеркало