.jpg)
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. Спойлер: Продолжение описания Запись курса за 2016 год, программа идентична |
×
