Математика для инвестора

  (Фрагмент одной из моих статей, размещенных на сторонних ресурсах) Вводный материал о временных рядах. Адаптированный перевод статьи “Beginner's Guide to Time Series Analysis” ресурса Quantstart. Что такое анализ временных рядов Под временным рядом (Time Series) понимается величина, последовательно измеряемая во времени в течение некоторого интервала. В самом широком смысле, анализ временных рядов заключается в том, чтобы сделать вывод о том, что произошло с линейкой данных в прошлом, и попытаться предсказать, что с ними произойдет в будущем. Мы собираемся применить количественный статистический подход к временным рядам, сформированный на реализации последовательности случайных величин. Будем исходить из того, что существует некий базовый процесс генерации для временных рядов на основе одного или нескольких статистических распределений из которых взяты эти переменные. Исследователь временных рядов пытается понять прошлое и предсказать будущее. Такая последовательность случайных

(Фрагмент одной из моих статей, размещенных на сторонних ресурсах) Базовые понятия математического анализа - функция и способы ее задания, приращение функции и аргумента, производная и пр. Математика проиллюстрирована на актуальных котировочных кривых финансовых инструментов. Для широкого круга читателей. Введение В блоге "Математика для инвестора" освещались самые разные разделы математики. Фундаментальной и прикладной. Максимально популярно, просто и доступно. Теория вероятностей и математическая статистика. Матмоделирование и временные ряды. Частные производные, дифференциальные уравнения и линейная алгебра. Плюс то, что имеет непосредственное отношение к программированию. Знания, без которых хоть сколько-нибудь осознанные занятия алгоритмическим трейдингом бессмысленны. Цепкий взгляд заметит некую эклектичность, мозаичность в подаче математического материала. Тут - диффуравнения, а там - метод наименьших квадратов. Здесь - плотность вероятности и нормальное распределение,

  (Фрагмент одной из моих статей, размещенных на сторонних ресурсах) Работа с базами данных в количественном/алгоритмическом трейдинге. Виды данных на финансовых рынках. Получение, хранение, очистка и экспорт. Ключевые IT-продукты, интернет-ресурсы и термины. Адаптированный перевод статьи “Securities Master Databases for Algorithmic Trading”. Введение <Изложение по тексту - от первого лица> Главное внимание в алгоритмической торговле направлено на компонент альфа-модели полной торговой системы. Она генерирует торговые сигналы до их фильтрации с помощью модулей управления рисками или построения портфеля.  Перед запуском торговой системы на реальном счете алготрейдеры тратят немало времени на доводку альфа-модели для выхода на достойный коэффициент Шарпа . Однако альфа-модель хороша ровно настолько, насколько хороши передаваемые в нее данные. Концепцию емко резюмирует старая поговорка в информатике: “мусор на входе, мусор на выходе”. Крайне важно, чтобы альфа-модель использовала то

  (Фрагмент одной из моих статей, размещенных на сторонних ресурсах) Сравнительные характеристики трех главных операционных систем (ОС) на предмет их соответствия требованиям количественного (квантового) трейдинга. В какой среде торговые алгоритмы отрабатывают максимально полно, эффективно и оптимально. Плюсы и минусы Microsoft Windows, Apple Mac OS X и Ubuntu/Linux для алготрейдинга. Толкование ряда ключевых терминов. Адаптированный перевод статьи “Best Operating System For Quant Trading?” Предисловие переводчика   Материал продолжает серию публикаций ресурса Quantstart по инструментарию, стратегиям, математической и программной компоненте систематического (алгоритмического) трейдинга. В этом цикле смотрите также: О самообразовании для тех, кто хочет стать количественным разработчиком Тактическое распределение активов (TAA). Систематический подход Систематический трейдинг. Простые или сложные торговые стратегии - что лучше? Основы математики для алготрейдера, версия Quantstart. Скаляр

(Фрагмент одной из моих статей, размещенных ранее на сторонних ресурсах) Критерий Келли и личность его автора Джона Ларри Келли младшего. Понятие, математический смысл и порядок применения критерия при формировании инвестиционного портфеля. Исторический фон создания и использования критерия Келли в азартных играх и инвестициях. Введение. Манхэттен 18.03.1965 Скорее всего, полицейская сводка боро Манхэттен в четверг 18 марта 1965 года была, в целом вполне обычной. Такое-то количество убийств, краж и ограблений, а также несчастных случаев с летальным исходом. Цепкий взгляд остановился бы на одном, не очень стандартном случае. Смерть прямо на тротуаре Манхэттена полного сил 41-летнего мужчины. Причина - инсульт. Согласно Википедии , “инсу́льт (латинское  insultus “наскок, нападение, удар”), устаревшее апопле́кси́я (древнегреческое ἀποπληξία “паралич”) - острое нарушение кровоснабжения головного мозга, характеризующееся внезапным (в течение нескольких минут, часов) появлением очаговой и/ил

(Фрагмент одной из моих статей, размещенных ранее на сторонних ресурсах) Понятие, экономический смысл и принципы расчета показателей эффективности (соотношения доходность/риск)  инвестиционного портфеля - коэффициентов Шарпа, Сортино и Трейнора. Их сравнительная характеристика. Проиллюстрировано на динамике конкретных акций по итогам 2020 года. Достижение требуемой доходности инвестпортфеля при меньшем уровне риска - одна из важнейших составляющих мастерства трейдера. Для оценки действенности таких усилий разработан ряд факторов, ключевыми из которых являются коэффициенты Шарпа, Трейнора и Сортино. Их применение позволяет сравнить профессионализм управляющих активами, а также проанализировать отдельные инструменты в разрезе “доходность/риск”. Выбор акций Для лучшего уяснения того, что представляют собой упомянутые показатели, как их посчитать и “пощупать”, используем их в исследовании акций, лидеров двух рейтингов 2020 года. Полную версию текста смотрите здесь Другие блоги автора: Циви