» Календарь |
« Май 2024 » | Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс | | | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
|
|
• скачать
С. Булашев "Статистика для трейдеров"
В последние годы значительно увеличилось количество людей,
сфера деятельности которых связана с работой на финансовых
рынках. Для этих специалистов необходимо хорошее знание основ теории вероятности и математической статистики, так как
результаты решения об инвестировании в различные финансовые инструменты (активы) всегда имеют ту или иную степень
неопределенности.
В этой книге сделана попытка систематизированно рассмотреть практические
методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная
книга может
представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть
специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в
условиях неопределенности. Изложение материала начинается с базовых
понятий, и постепенно переходит
к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе
инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество
практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых
стохастических переменных.
Данная книга состоит из 16-ти глав.
В 1-й главе рассмотрено понятие вероятности, случайного события,
случайной величины, дано определение закона распределения случайной
величины, а также изучены основные параметры
законов распределения, такие как показатели центра распределения,
показатели меры рассеяния, показатели формы распределения.
Во 2-й главе рассказано о наиболее употребительных законах
распределения случайных величин и основных параметрах этих
законов. Даны методы поиска функции распределения вероятности случайной
величины в случае неинтегрируемой плотности вероятности, а также
алгоритмы получения последовательностей случайных величин с произвольным
законом распределения, что необходимо при моделировании случайных
процессов.
В 3-й главе изучены специальные распределения вероятностей,
используемые для проверки статистических гипотез и при определении доверительных интервалов для случайных величин.
4-я глава посвящена методам оценки по эмпирической выборке
параметров распределения случайной величины, указаны формулы для оценки
центра распределения, дисперсии и показателей формы распределения, а
также практические приемы удаления аномальных значений (промахов) из
выборки.
В 5-й главе рассказано о методах проверки статистических гипотез и методах определения доверительных интервалов для
случайных величин.
6-я глава посвящена вопросу о том, как по эмпирической выборке
идентифицировать закон распределения случайной величины. Подробно
рассмотрена проблема группировки данных, то
есть расчет оптимального количества интервалов группировки и
оптимальной ширины интервала, а также построения по сгруппированным
данным гистограммы распределения таким образом, чтобы максимально
возможное сглаживание случайного
шума сочеталось с минимальным искажением от сглаживания
самого распределения.
В 7-й главе рассмотрено понятие линейной корреляционной связи между случайными величинами.
8-я глава посвящена изучению регрессионного анализа, то есть
методам расчета параметров математической модели, связывающей различные стохастические переменные.
В 9-й главе излагается метод аппроксимации эмпирической зависимости тригонометрическим рядом Фурье. Даны формулы,
позволяющие по реальной выборке вычислить коэффициенты
Фурье, амплитуду и фазу гармоник. Рассказано, как строится
амплитудно-частотная характеристика разложения, и как она
используется для выделения гармоник с максимальной амплитудой.
В 10-й главе рассмотрено применение регрессионного анализа
при изучении динамических (временных) рядов.
В 11-й главе рассказано о методах сглаживания динамических
рядов, базирующихся на расчете скользящих средних. Рассмотрены различные
типы скользящих средних и даны их сравнительные характеристики.
В 12-й главе изучены методы адаптивного моделирования динамических рядов, которые основаны на экспоненциальном
сглаживании (экспоненциальной скользящей средней). Преимуществом этих методов является учет временной ценности
данных и, следовательно, постоянное адаптирование к изменяющимся уровням динамического ряда, что имеет решающее
значение при моделировании и прогнозировании волатильных
рядов.
13-я глава посвящена механическим торговым системам, то есть
алгоритмам, которые формализуют правила открытия и закрытия позиций в
биржевой торговле. Подробно рассмотрены отчеты о работе торговой системы
и даны практические рекомендации о том, как по величине, разбросу и
устойчивости показателей системы сделать вывод о ее качестве.
14-я глава является продолжением предыдущей. В ней изучены
алгоритмы вычисления доли участвующего в конкретной сделке
капитала, которые максимизируют показатели динамики торгового счета.
В 15-й главе рассматриваются вопросы, связанные с оптимизацией
портфеля активов. Изучается влияние корреляции между
отдельными парами активов на общий риск портфеля, при этом
в качестве меры риска принимается дисперсия (или среднеквадратичное
отклонение). Рассказано о том, что такое эффективная
диверсификация и как общий риск портфеля, составленного из
произвольного количества активов, можно разделить на несистематический
(диверсифицируемый) риск и рыночный (не диверсифицируемый) риск.
Поставлена задача по оптимизации
портфеля с учетом ограничений на состав и веса активов в
портфеле (лимитов), и приведен алгоритм поиска решений этой
задачи методом Монте-Карло.
16-я глава посвящена изучению квантильных мер риска портфеля из произвольного количества активов и управления риском
портфеля на основе их анализа.
|
|
» Статистика |
Онлайн всего: 1 Гостей: 1 Пользователей: 0
|
|