Публикации по теме 'algorithmic-trading'


Создание новой стохастической модели волатильности с нуля (часть 2 из 3)
Введение в модели стохастической волатильности (Хестон) и создание новой модели стохастической волатильности для кластеризации волатильности с использованием данных о ценах на биткойны. Введение Термин «стохастический» определяется как случайность, возникающая из основного распределения вероятностей. Стохастические модели волатильности имеют компонент, в котором дисперсия распределяется случайным образом. Используя тот факт, что ценовые движения являются стохастическими, мы можем..
Введение в алгоритмическую торговлю: Алгоритмическая торговля 101 серия
Это продолжение серии моих блогов Алгоритмический трейдинг 101: от новичка до профессионала Алгоритмическая торговля, также известная как автоматическая торговля, представляет собой процесс использования компьютерных программ и алгоритмов для совершения сделок на финансовых рынках. Этот подход к торговле приобрел популярность в последние годы, поскольку он предлагает множество преимуществ по сравнению с традиционным ручным…
Создайте свой собственный робот-советник: пошаговое руководство с примерами кода Python
Роботы-консультанты произвели революцию в инвестиционном ландшафте, предложив автоматизированное управление портфелем и персонализированные рекомендации по инвестициям. Создание собственного робота-консультанта с использованием Python может дать вам возможность контролировать свой инвестиционный путь, используя передовые алгоритмы этих платформ. В этом подробном руководстве мы познакомим вас с…
Серия «Структуры данных и алгоритмы» (DSA): подробный обзор хеширования
Алгоритм хэш-поиска использует хэш-функцию для сопоставления ключей с индексами в структуре данных, называемой хэш-таблицей. Это позволяет эффективно извлекать значения на основе их ключей. В этом алгоритме ключ преобразуется с помощью хеш-функции, а полученное хэш-значение используется в качестве индекса для хранения или извлечения связанного значения. Применения хеширования поиска: Базы данных: хеширование обычно используется в системах баз данных для индексации и быстрого..
Модель эффективности рынка Кауфмана — методы следования за трендом для фондового рынка
Модель следования за трендом Кауфмана говорит о том, что торговля по направлению тренда является консервативным подходом к рынкам. Модель рыночной эффективности Кауфмана утверждает, что более длительные тренды являются наиболее надежными, но они довольно медленно реагируют на изменение рыночных условий. Главный аргумент модели эффективности рынка заключается в том, что для правильного следования за трендом к рынкам необходимо применять адаптивный метод. Поэтому вам нужен метод, который..
Как смоделировать стратегию торговли акциями с помощью Python
Торговля акциями всегда сочетается с различными стратегиями, используемыми разными трейдерами для максимизации своей прибыли. В рамках надлежащей практики управления рисками всегда требуется моделирование стратегии торговли акциями до реальных инвестиций, чтобы определить, осуществима ли стратегия на реальном рынке. В этой статье я собираюсь показать вам простой рабочий процесс для моделирования стратегии кроссоверной торговли экспоненциальной скользящей средней (EMA) и..
Введение в поддержку векторных машин с торговым примером
Давайте попробуем разобраться в машинах опорных векторов и в том, как их внедрить на финансовых рынках. Как и любой другой алгоритм машинного обучения, машина опорных векторов (SVM) принимает данные в качестве входных данных, пытается найти и распознать шаблоны, а затем сообщает нам, чему она научилась. Машины опорных векторов попадают в категорию контролируемого обучения, что означает, что они создают функцию, которая сопоставляет заданные входные данные с выходными. В частности, SVM..