-
Модели временной структуры процентных ставок: Hull-White, Cox-Ingersoll-Ross (CIR) и другие одно- и многофакторные модели
Временная структура процентных ставок представляет собой зависимость доходности от срока до погашения для инструментов с одинаковым кредитным риском. Эта кривая доходности содержит огромное количество информации о рыночных ожиданиях, денежно-кредитной политике и макроэкономических перспективах. Моделирование ее динамики позволяет не только оценивать справедливую…
-
Сколько зарабатывают кванты в США
Сфера количественных финансов продолжает активно развиваться благодаря новым технологиям и инновациям, в частности Machine Learning и AI. Спрос на квалифицированных специалистов в области квантовой аналитики и биржевой торговли остается высоким во всем мире, за лучшими спецами идет настоящая охота, хотя разумеется…
-
Греки опционов (Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho). Расчет и интерпретация чувствительности опционов к различным факторам
Опционные стратегии всегда связаны с множеством рисков и переменных, и именно поэтому трейдеры используют так называемые греки — показатели чувствительности опционной позиции к изменениям рынка и времени. Эти метрики позволяют глубже понять поведение опциона при колебаниях цены базового актива, изменении волатильности…
-
Базы данных для хранения торговых данных: PostgreSQL, Redis, TimescaleDB
Современные торговые системы требуют гибридного подхода к управлению данными. С одной стороны, нужно надежно хранить терабайты исторической информации для анализа и разработки стратегий. С другой — обеспечивать мгновенный доступ к актуальным котировкам и торговым сигналам. Именно поэтому в своих проектах я…
-
Формула Блэка-Шоулза: предположения модели, расчет справедливой стоимости опционов
В эпоху доминирования алгоритмической торговли, когда скорость биржевых сделок вышла на беспрецедентный уровень, понимание алгоритмов и математических основ ценообразования деривативов становится не просто академическим интересом, а практической необходимостью. Каждый раз, когда маркет-мейкер выставляет котировку на опцион, за этим стоят сложные вычисления,…
-
Продвинутый Python для финансов: декораторы, контекстные менеджеры и метаклассы
Сегодня я хочу поделиться опытом использования продвинутых возможностей Python — декораторов, контекстных менеджеров и метаклассов, которые позволяют надежно и гибко разрабатывать финансовый софт (торговые боты, риск-модели, системы бэктестинга, аналитические платформы) и внедрять в другие части кода. Осторожно: статья длинная, но после…
-
Критерий Келли: научный подход к выбору размера позиции в трейдинге
Критерий Келли — это математический подход к определению оптимального размера позиции в трейдинге, то есть сколько именно следует инвестировать в каждую сделку. Изначально разработанный для максимизации выигрыша в азартных играх, этот критерий сегодня широко применяется в инвестициях и алгоритмической торговле. В…
-
Stock Sell-Off или массовые сбросы акций: причины, кейсы, стратегии трейдинга
Анализируя биржевые данные уже более 10 лет я пришел к выводу, что в периоды массовых распродаж акций рынок ведет себя не хаотично, а вполне предсказуемо. В отличие от популярных взглядов финансовых аналитиков, которые любят рассуждать о «панике на рынках» и «эмоциональных…
-
Робастная оптимизация портфеля: методы улучшения диверсификации
В мире инвестиций неопределенность — это, пожалуй, единственная константа. За годы работы с количественными моделями и алгоритмами я не раз убеждался, что классические подходы к формированию инвестиционных портфелей часто разбиваются о реальность рынка. Причина проста: равное разделение активов снижает доходность, но…
-
Нейросети для прогнозирования последовательных данных
В мире, где объемы данных растут экспоненциально, способность точно прогнозировать будущие значения становится не просто конкурентным преимуществом, а необходимостью. Для решения этой задачи все больше компаний внедряют машинное обучение. И самым передовым подходом машинного обучения являются нейронные сети. Нейросети сегодня применяются…
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.