Algorithmic Trading Strategies
О чём курс
Курс «Algorithmic Trading Strategies» под руководством доктора Ника Фирозью представляет собой глубокое погружение в фундаментальные принципы количественной торговли. Программа разработана для тех, кто стремится освоить математически обоснованные методы разработки торговых стратегий, понимая не только их механику, но и статистическую природу. Курс будет полезен как профессиональным трейдерам и аналитикам, так и исследователям, желающим систематизировать свои знания о рыночных процессах и методах управления портфелем.
В ходе обучения слушатели детально разбирают ключевые подходы к алготрейдингу, включая стратегии следования за трендом (trend-following), carry-трейдинг, value-трейдинг, стратегии возврата к среднему (mean-reversion) и относительной стоимости (relative value). Особое внимание уделяется более сложным инструментам, таким как короткая гамма (short-gamma). Автор делает акцент на обосновании каждой стратегии, анализе их дизайна, выявлении преимуществ и недостатков, а также на оценке выгод от диверсификации в рамках портфельного подхода. Важной частью курса является критический анализ индустрии, страдающей от проблемы переобучения (overfitting) и «финансового шарлатанства» (p-hacking). Слушатели научатся методам предотвращения этих ошибок, что критически важно для создания устойчивых и прибыльных алгоритмов.
Курс базируется на строгом математическом и статистическом фундаменте. Вы не просто изучите набор правил, а поймете, как доказывать эффективность стратегий и отличать математически обоснованные методы от эмпирических догадок. На выходе вы сможете самостоятельно анализировать, проектировать и подтверждать количественные торговые стратегии, понимать механику реализации рисковых премий для отдельных активов и портфелей, а также избегать распространенных ловушек, с которыми сталкиваются алготрейдеры. Вы получите необходимые знания для проведения собственных научных исследований и разработки инновационных подходов в области алгоритмической торговли.
Формат обучения включает 62 лекции общей продолжительностью 6 часов, что позволяет в сжатой, но емкой форме охватить широкий спектр тем. Преподаватель курса, доктор Ник Фирозью, обладает более чем 20-летним опытом работы в ведущих финансовых институтах, таких как Goldman Sachs, Deutsche Bank и Citadel, а также является почетным старшим преподавателем в University College London. Его экспертный подход, сочетающий академическую глубину и практический опыт работы на buy- и sell-side, делает этот курс уникальным ресурсом для тех, кто хочет выйти на профессиональный уровень в алготрейдинге.
Программа обучения
Module 1: Course Overview 28:14 Lecture 1 Overview 05:18 Lecture 2 Context and Background 09:10 Lecture 3 What the course is Not and the Role of Data Science 06:18 Lecture 4 Prerequisites and Syllabus 03:34 Lecture 5 Syllabus 03:54 Resource 1 - Slides on Introduction, Background Material, Goals and Prerequisites and Syllabus. Module 2: Industry Overview and Math Review 56:52 Lecture 6 Industry Overview 05:10 Lecture 7 Tracking Funds 05:42 Lecture 8 Tracking Benchmarks 04:36 Lecture 9 Styles 04:39 Lecture 10 Algo Trading Strategy Infrastructure 04:38 Quiz 1 Intro Quiz on Background Resource 2 - PDF Slides Lecture 11 Review 2 ARMA Processes 09:46 Lecture 12 Review 1 - White noise and Brownian motion 07:12 Lecture 13 Review 3 - Autocovariance, autocorrelation and criteria 05:00 Lecture 14 Review 4 - Cross Validation, Bootstrap and solving SDEs 10:09 Quiz 2 Basic ARMA models Module 3: Momentum / Trend Following 01:16:53 Lecture 15 Momentum - a first glance 04:26 Lecture 16 Momentum Related Factoids 1 06:16 Lecture 17 Momentum Factoids 2 05:01 Lecture 18 Proving results about momentum 1 07:02 Lecture 19 Proving results about momentum 2 10:08 Lecture 20 Skewness - why is it so strange? 03:58 Lecture 21 Practical Momentum - Different methods for similar results 07:21 Lecture 22 Coding Momentum 1 10:46 Lecture 23 Coding Momentum 2 05:38 Lecture 24 Momentum variants, and fads and fancies in models 05:10 Lecture 25 Momentum - capped, floored and otherwise altered signals 03:45 Lecture 26 Readings for further study 04:20 Lecture 27 Momentum – Summary 03:02 Module 4: Mean Reversion / Change-points 01:46:02 Lecture 28 Mean Reversion Overview and Time-scales of trades 08:03 Lecture 29 Putting timescales all together and where to search for history 06:41 Lecture 30 Mean Reversion in action 04:28 Lecture 31 Rationales for Mean Reversion 06:56 Lecture 32 Vol and Mean Reversion 07:46 Lecture 33 Liquidity – References 03:05 Lecture 34 Mean Reversion and Unit Root Tests, Intro 04:51 Lecture 35 Augmented Dickey Fuller Tests 05:19 Lecture 36 KPSS Tests 03:45 Lecture 37 Variance Ratio Tests 04:08 Lecture 38 Cointegration and Johansen Test 09:35 Lecture 39 Harvey Nyblom Tests and Shortcomings 04:27 Lecture 40 Power, Type I and Type II errors 04:16 Lecture 41 RV Trades 04:47 Lecture 42 Filters 07:24 Lecture 43 Changepoints - Overview 08:57 Lecture 44 Changepoints - Lasso based tools 06:17 Lecture 45 Changepoints - sequential binary segmentation, switching kalman filters and summa
Теги курса
Другие материалы автора 1
NF Nick Firoozye Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.