Публикации по теме 'quantitative-finance'
Data Scientist поворачивает Quant (III) — Использует нейронные сети LSTM для прогнозирования завтрашней цены акций?
Коротко обо мне. По профессии я специалист по данным, и мой инвестиционный портфель превратился из отличного (благодаря 10-летнему бычьему рыночному ралли) в не очень. Для целей этих сообщений в блоге я наивен и предполагаю, что использование инструментов, которые я использую каждый день в своей работе, может помочь мне стать лучшим инвестором в будущем. Мой…
Управление инвестициями с помощью Python и машинного обучения Специализированная лекция Notes Part-V
В этой статье будет рассказано о первой неделе второго курса специализации. Более ранние части смотрите здесь . На этой неделе мы узнаем о факторном инвестировании, CAPM (модель оценки капитальных активов), французской модели Фамы и взвешенных индексах. Начнем с темы этой недели.
В курсе 1 мы пришли к выводу, что расчет ожидаемой доходности сложен и шумен. Что касается портфеля с максимальным коэффициентом Шарпа, небольшое изменение ожидаемой доходности приводит к резким изменениям в…
Управление инвестициями с помощью Python и машинного обучения Специализированная лекция Notes Part-I
Недавно я начал изучать курс «Управление портфелем» на Coursera через курс «Управление рисками» EDHEC. Это блестящий курс для тех, кто хотел бы играть роль в управлении инвестициями, требующую навыков программирования. Итак, в этой серии статей я документирую свои выводы из курса. В этом сообщении в блоге я расскажу о первых двух неделях курса 1.
1 НЕДЕЛЯ
На этой неделе мы рассмотрели темы годовой доходности, волатильности…
Эволюция статистического арбитража: появление альтернативных данных и более короткие периоды владения
Количественная торговля долгое время основывалась на статистическом арбитраже, который использует сложные математические модели для выявления и использования мимолетных ценовых различий между связанными финансовыми активами. За последнее десятилетие, как хедхантер, специализирующийся в этой области, я наблюдал значительные сдвиги в ландшафте торговли статистическими арбитражами, при этом на первый план выходят две заметные тенденции: растущее использование альтернативных данных и..
Представляем второе издание кулинарной книги Python for Finance
Представляем второе издание кулинарной книги Python for Finance
Что побудило меня написать второе издание и что вы можете ожидать от его прочтения
Почти через 3 года после публикации моей первой книги — Python for Finance Cookbook — вышло второе издание. Честно говоря, после выхода первого издания я уже и не надеялся когда-либо написать еще одну книгу. Но в итоге я передумал и вот.
В этой короткой статье я кратко объясню, почему я передумал, и немного расскажу о том, чего можно..
Упрощенное прогнозирование EUR/USD: руководство пользователя LSTM
LSTM, или долговременная краткосрочная память, представляет собой специализированный тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для распознавания закономерностей в последовательностях данных. В отличие от традиционных RNN, LSTM способен изучать долгосрочные зависимости благодаря своей уникальной архитектуре, которая включает ячейки памяти, управляемые механизмами, называемыми воротами. Эти ворота регулируют поток информации, гарантируя, что сеть сохраняет важные данные из..
Плечи гигантов: структуры данных
Ссылка 1: Ане, Т. и Х. Геман (2000): «Поток заказов, часы транзакций и нормальность доходности активов». ´ Финансовый журнал, Vol. 55, стр. 2259–2284.
Улыбки волатильности и другие наблюдаемые отклонения от модели Блэка и Шоулза, по-видимому, наиболее прямо противоречат предположению о нормальности доходности активов, что имеет очевидное значение для ценообразования и хеджирования производных инструментов. Кларк (1973) первым выдвинул идею о том, что календарное время не может быть..
