Публикации по теме 'quantitative-finance'
Платформа для тестирования на исторических данных: архитектура и ее требования
Торговые стратегии являются основной частью каждой системы алгоритмической торговли . Для их проектирования и разработки требуется инфраструктура для тестирования, проверки и проверки производительности и точности. Эти процессы обычно используют исторические финансовые данные для изучения очевидных и скрытых рыночных ценовых моделей , извлечения простых или сложных правил и применения полученных знаний к будущим решениям. Эти процессы называются тестированием на истории.
Совершенная,..
Введение в модели глобального прогнозирования
Обучение модели прогнозирования с несколькими временными рядами с использованием Python
Глобальные модели становятся популярным подходом к прогнозированию временных рядов. Вот как вы можете создавать эти модели с помощью Python.
От локальных к глобальным моделям
Предположим, мы хотим спрогнозировать будущие значения данного временного ряда. Мы используем исторические наблюдения за временными рядами для построения обучающей выборки. Затем выбирается модель прогнозирования и..
Машинное обучение, финансовый инжиниринг и количественное инвестирование
Машинное обучение, финансовый инжиниринг и количественное инвестирование
В этом посте я проиллюстрирую эти три области, используя разные подходы: с точки зрения «теории вычислений» для машинного обучения, с точки зрения «систематической основы» для финансового инжиниринга и с точки зрения «конкретных примеров» для количественного инвестирования.
Я резюмирую ключевые моменты на следующих слайдах PowerPoint.
ПОВЕСТКА ДНЯ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ..
Машинное обучение для торговли
Инвесторы пытались предсказать финансовые рынки, но часто терпят неудачу. Из-за отсутствия предвидения им приходилось делать образовательные предположения о том, что произойдет, на основе исследований и интуиции.
Теперь они обращаются к машинному обучению, все более мощному технологическому инструменту.
Машинное обучение для торговли
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, использует алгоритмы для выявления закономерностей в данных и их использования для..
Анализ временных рядов цены акций Steinhoff до падения
Фон.
Steinhoff — южноафриканская международная компания. В декабре 2017 года цена акций компании резко упала из-за сообщений о том, что они подделывали отчетность .
Цель.
Это анализ стабильности цены акций в 2017 году, за год до падения. Рынок продемонстрировал уровень уверенности и веры в стабильность курса акций компании. Вот код всего моего проекта.
Анализ.
Steinhoff — крупная компания, сопоставимая с другими розничными аналогами, такими как Shoprite и Mr Price,..
Большие данные, машинное обучение и суперкомпьютеры на финансовых рынках
Большие данные, машинное обучение и суперкомпьютеры стали неотъемлемой частью научных исследований и произвели фурор в индустрии квантовых финансов. Лидеры в этих областях рассказывают о научных прорывах, которые были бы невозможны без этих технологий, и о том, какую большую пользу финансовые учреждения могли бы извлечь из внедрения этих инструментов и подходов. От управления многомиллиардными портфелями институциональных инвесторов с использованием методов машинного обучения и..
Серии количественной торговли, часть 1: понимание торговли цифровыми активами с использованием машинного обучения
Это знаменует собой первую часть серии количественной торговли, в которой мы стремимся выделить некоторые количественные методы, которые можно применять при получении прибыли в мире цифровых активов.
В этой статье мы продемонстрируем, насколько хорошо различные алгоритмы машинного обучения работают при торговле цифровыми активами, и сравним их с точки зрения точности прогнозов и, в конечном итоге, доходности. В Digital Alpha Research наша команда глубоко увлечена использованием данных для..
