-
Стохастические процессы с дискретным временем (DTSP): применение в биржевой аналитике
Стохастические процессы с дискретным временем (Discrete-Time Stochastic Process (DTSP)) представляют собой математический аппарат, который описывает эволюцию случайных величин в дискретные моменты времени. В отличие от непрерывных процессов, где изменения происходят постоянно, дискретные процессы фиксируют состояния системы в определенные интервалы — секунды,…
-
Анализ статистических свойств распределения: асимметрия, эксцесс и нормальность
Когда я впервые столкнулся с реальными рыночными данными, меня поразило, насколько они отличаются от теоретических предположений классической финансовой теории. Распределения доходностей акций демонстрировали толстые хвосты, асимметрию и эксцесс, которые полностью противоречили предположениям о нормальности. Именно тогда я понял, что глубокое понимание…
-
Как правильно выбирать активы в биржевой портфель: подход институциональных инвесторов
Меня всегда поражала пропасть между тем, что пишут в популярных статьях о выборе активов, и тем, как это действительно делают в серьезных фондах. Розничные инвесторы часто довольствуются поверхностным анализом финансовых коэффициентов или следуют рекомендациям аналитиков, в то время как профессиональные управляющие…
-
Лаговые переменные и их правильное использование. Избегаем data leakage в финансовых моделях
В трейдинге и количественном анализе существует ряд ошибок, которые могут полностью уничтожить потенциальную прибыльность модели. Одна из таких — неправильное использование лаговых переменных, она приводит к утечке данных (data leakage). Эта проблема особенно критична в финансовых моделях, где требуется быстрая реакция…
-
Библиотека yfinance и API Yahoo Finance: методы загрузки данных, фильтры, параметры
За годы работы с финансовыми данными я перепробовал десятки различных биржевых API. Однако когда речь заходит о быстром доступе к качественным историческим данным без лишних заморочек и долгих настроек, yfinance остается одним из самых надежных инструментов в арсенале квант-аналитика. Эта библиотека,…
-
Автокорреляция (ACF) и частичная автокорреляция (PACF) в биржевом анализе
Автокорреляция (ACF) и частичная автокорреляция (PACF) являются мощными инструментами для выявления скрытых паттернов в ценовых рядах. Многие трейдеры и аналитики ограничиваются поверхностным применением этих концепций, используя их лишь для идентификации параметров ARIMA-моделей. Однако реальная сила ACF и PACF раскрывается при их…
-
Foundation-модели для временных рядов
В последние годы я наблюдаю значительный прогресс исследований в области анализа временных рядов. В том числе в ML-моделях. То, что раньше требовало месяцев кропотливой работы, связанной с генерацией признаков и тонкой настройки специализированных моделей, теперь может быть решено с помощью Foundation-моделей…
-
Метод главных компонент (PCA) и факторный анализ (FA) данных
В современном мире анализа данных мы постоянно сталкиваемся с проблемой «проклятия размерности» — ситуацией, когда количество признаков в датасете становится настолько большим, что традиционные методы анализа начинают давать сбои. Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) и факторный анализ (Factor Analysis,…
-
Что такое Альфа-доходность и как ее получить?
Термин Альфа-доходность подразумевает генерацию прибыли независимо от движения рынка. Создать стратегию, генерирующую альфа-доходность — мечта большинства инвесторов и трейдеров, кто занимается биржевой торговлей. Определение и сущность альфа-доходности Альфа-доходность (Alpha) представляет собой избыточную доходность инвестиционного портфеля относительно ожидаемой доходности, рассчитанной на основе…
-
Этапы разработки биржевых торговых стратегий
Торговля на финансовых рынках — это не только про цифры, графики и миллионы. Это прежде всего искусство принятия решений, основанное на системном подходе, аналитике данных и глубоком понимании законов рынка. Заключать прибыльные сделки — не самое сложное. Многие трейдеры сталкиваются с…
Добро пожаловать на сайт Machine Learning Guru! Здесь вы найдете увлекательные статьи и полезные советы о data science, машинном обучении, нейронных сетях, финансовой и биржевой аналитике, веб-аналитике, прогнозировании данных, временных рядах и современных алгоритмах исскуственного интеллекта.
На сайте mlgu.ru представлены: гайды по исследованиям данных, примеры кода на Python, SQL и других языках программирования, примеры анализа данных и построения ML-моделей в различных сферах и проектах. Здесь вы также найдете обзоры новейших инструментов и библиотек data science и machine learning, а также сможете ознакомиться с лучшими практиками по оптимизации бизнес-процессов с помощью этих инструментов.