Математика для инвестора

  (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