1. Новые складчины: Показать еще

    20.01.2017: Интернет-профессия "Веб-дизайнер" - от 50000 руб/месяц на фотошоп (Александр Коньшин)

    20.01.2017: OpenCart - Создание современного интернет-магазина от А до Я

    20.01.2017: Схема пассивного заработка на накрутке топовых партнерок

    20.01.2017: Питомник с нуля (Евгений Федотов)

    20.01.2017: Секреты на olymp trade

  2. Нужен организатор: Показать еще

    20.01.2017: Секреты на olymp trade

    19.01.2017: Корректор Реальности ( Алена Дмитриева)

    19.01.2017: Чакральное дыхание Меньшикова Ксения [Повтор]

    19.01.2017: БЕТОН от Prognoz.ninja - 100%ный прогноз!!!

    19.01.2017: [AI] Скрипты для Adobe Illustrator (частично повтор)

  3. Сбор взносов Показать еще

    19.01.2017: Воспитай неполебимую уверенность в себе (Чарли Хуперт)

    19.01.2017: Быстрый старт от новичка до фотохудожника (Анастасия Аникеева) (2016)

    19.01.2017: Молниеносное создание трафикового сайта для заработка за 1 день (Александр Борисов и Руслан Белый)

    19.01.2017: Тактики для практиков. Подписка 90 дней (roundabout.ru)(Повтор)

    19.01.2017: Женский курс (Арсен Маркарян)

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
    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. Alik1241
        Куплено

        Алгоритмическая торговля. Научный подход (Александр Горчаков)

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

        Алгоритмическая торговля опционами в TSLab 2.0

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

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

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

        Wealth-Lab - Алгоритмическая торговля & техн.Анализ.

        Telegram, 28 авг 2014, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      5. alex2506
        Запись

        Торговля против толпы.7 следов крупных игроков с пошаговым алгоритмом действий на каждый случай

        alex2506, 13 янв 2017, в разделе: Форекс, инвестиции, биржевая торговля
      6. Bulion
        Запись

        Секреты на бинарных опционах (Торговля в плюс)

        Bulion, 27 дек 2016, в разделе: Схемы заработка
      7. Bulion
        Запись

        Авто заработок + торговля + видео курс

        Bulion, 26 ноя 2016, в разделе: Схемы заработка

Наверх