1. Новые складчины: Показать еще

    27.05.2017: Миллион Интенсив (Лилия Нилова)

    27.05.2017: Основы прогнозироования: Транзиты. Символическая дирекция. Прогрессия. Соляр (Елена Ушкова)

    27.05.2017: Висцеральный массаж 3

    27.05.2017: Код Богомола (Инесса Власова)

    27.05.2017: Бетон на теннис от Хочу прогноз

  2. Нужен организатор: Показать еще

    27.05.2017: Висцеральный массаж 3

    27.05.2017: Бетон на теннис от Хочу прогноз

    27.05.2017: [Instagram] Азбука Flatlay - Фотография глазами стилиста

    27.05.2017: PLO University by JNandez

    27.05.2017: Стратегия "Волейбол 17" от хочу прогноз

  3. Сбор взносов Показать еще

    27.05.2017: Круг подруг для тех, кто окончил курс Милы Левчук "Как стать девушкой плюс"

    26.05.2017: Стратегия Live на футбол

    25.05.2017: 33 вида ключевиков (Филипп Царевский)

    25.05.2017: СИСТЕМА - СКРИПТ BIG BEN SHOP RU Чистый доход 5800 рублей в сутки

    25.05.2017: Менеджер Youtube (Тимур Тажетдинов)

Куплено

Алгоритмическая торговля. Научный подход (Александр Горчаков)

Тема в разделе "Форекс, инвестиции, биржевая торговля", создана пользователем Лизок, 22 мар 2016.

Цена:
9990 руб
Взнос:
544 руб
Организатор:
Лизок
Участников:
1/20

Основной список:

1. Лизок
Записаться
    Тип: Стандартная складчина
    1. Лизок

      Лизок Организатор складчин

      Алгоритмическая торговля. Научный подход (Александр Горчаков)

      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.


      Продажник:
       
      Лизок, 22 мар 2016
    2. Загрузка...
      Похожие складчины
      1. Bulion
        Запись

        Курс "Алгоритмическая торговля. Базовый уровень с практической работой" (Феликс Сидохин)

        Bulion, 23 фев 2017, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      2. Alik1241
        Куплено

        Алгоритмическая торговля. Научный подход (Александр Горчаков)

        Alik1241, 2 янв 2017, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      3. Telegram
        Запись

        Алгоритмическая торговля опционами в TSLab 2.0

        Telegram, 1 ноя 2015, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      4. Лизок
        Куплено

        Алгоритмическая торговля опционами в TSLab 2.0 (Алексей Каленкович и Антон Кытманов)

        Лизок, 24 июн 2016, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      5. Telegram
        Запись

        Wealth-Lab - Алгоритмическая торговля & техн.Анализ.

        Telegram, 28 авг 2014, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      6. Bulion
        Запись

        Прибыльная стратегия для бинарных опционов BINARY PROFIT!!! Торговля в профит на долгосрок!!!

        Bulion, 19 май 2017, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      7. Zander
        Запись

        Биржевая торговля и ценные бумаги. Базовый курс (Дмитрий Сухов)

        Zander, 26 апр 2017, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
Наверх