Алготрейдинг с научной точки зрения

5,0 130 участников

О чём курс

Математическая статистика и теория вероятностей позволяют перевести алгоритмическую торговлю из области догадок в плоскость количественного анализа. Курс сфокусирован на создании торговых роботов как инструментов для прогнозирования приращений цены, а не на интуитивных методах принятия решений. Внутри разбираются подходы к оценке случайных величин, тестирование систем через методы Монте-Карло, фильтрация алгоритмов по параметрам устойчивости и построение оптимальных портфелей на основе статистического превосходства.

Программа обучения

  • День 1. Введение и основы теории вероятностей:
    • Случайность или детерминированность.
    • Торговый алгоритм как статистический прогноз.
    • Бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд.
    • Одномерные и многомерные случайные величины.
    • Стационарность, автокорреляционная и спектральная функции, случайное блуждание, показатель Херста.
    • Параметрическая и непараметрическая статистика, различение гипотез.
  • День 2. Тестирование и оптимизация:
    • Оценка качества статистического прогноза.
    • Приведение автокорреляционной функции динамики счета к нулевому виду.
    • Отсев параметров по устойчивости, стохастическому доминированию и взаимной корреляции.
    • Построение оптимального портфеля из одного алгоритма с разными параметрами, нескольких алгоритмов на одном активе и портфелей на разных активах.
    • Оценка будущей просадки счета методом Монте-Карло.
  • День 3. Принципы построения алгоритмов:
    • Оптимальные алгоритмы при известном распределении будущего приращения цены.
    • Практическое применение бинарной модели.
Складчина создана 10 декабря 2015 г. · описание обновлено 26 марта 2026 г.

Другие материалы автора 1

АГ Александр Горчаков Все материалы
186 ₽ 9 990 ₽