-
Statsmodels: анализ финансовых временных рядов
Библиотека Statsmodels предоставляет широкий спектр инструментов для работы с временными рядами, от базовых методов анализа до продвинутых эконометрических моделей. Она полезна не только для академических исследований, но и для практического применения в трейдинге, риск-менеджменте и финансовом планировании. Что такое Statsmodels? Statsmodels…
-
Обзор книги Forecasting Time Series Data with Prophet: Build, improve amd optimize time series forecasting
Книга «Forecasting Time Series Data with Prophet» Грега Рафферти посвящена применению библиотеки Prophet для прогнозирования временных рядов. Основная цель книги – демонстрация как можно эффективно использовать Prophet для построения, улучшения и оптимизации моделей прогнозирования, начиная с базовых моделей и переходя к…
-
Изучаем опционы на Netflix: комплексный анализ и стратегии
Стоимость акций Netflix, одного из мировых лидеров стриминговой индустрии, перешагнула отметку в $1000 и демонстрирует значительную волатильность, что делает этот актив привлекательным инструментом для опционной торговли. Как специалист в области анализа данных и количественных исследований, я решил провести исследование опционов на…
-
Опционы: базовые принципы и их использование
Среди разнообразия финансовых инструментов опционы занимают особое место, предоставляя инвесторам уникальные возможности для реализации разнообразных торговых стратегий. В этой статье я детально рассмотрю базовые принципы опционов и то, как их можно эффективно использовать на практике. Что такое опционы и почему они…
-
Сравнение временных финансовых рядов: методы, метрики и примеры на Python
Сравнение временных рядов биржевых активов помогает выявить у кого больше доходность и риск, как они связаны между собой — движутся ли синхронно, один ли опережает другой, и можно ли использовать эту связь для хеджирования, арбитража или прогнозирования. Понимание того, как правильно…
-
Корреляция и ковариация в финансах: анализ взаимосвязи между активами
Ковариация и корреляция — это статистические метрики, которые измеряют степень совместного изменения двух случайных величин. В контексте финансов эти величины чаще всего представляют собой доходности активов. Хотя эти концепции тесно связаны, между ними существуют важные различия, которые необходимо понимать для правильного…
-
Основы количественного анализа и моделирования финансовых рынков
В основе большинства успешных инвестиционных стратегий лежит холодный расчет. Не интуиция, не рыночные слухи, не индикаторы, а строгие формулы и алгоритмы, способные обработать потоки информации быстрее любого человека. Сегодня рынок движется не только деньгами, но и данными — огромными массивами цен,…
-
Обзор книги «Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение»
Книга Эйлин Нильсен «Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение» (2021, перевод на русский язык издательства «Диалектика») представляет собой практическое руководство по анализу и прогнозированию временных рядов, охватывающее как классические статистические методы, так и современные подходы, основанные на…
-
16 способов визуализации биржевых данных с помощью Matplotlib
Matplotlib — одна из самых мощных и гибких библиотек Python для визуализации, без импорта которой не обходится, пожалуй, ни одно исследование. В этой статье я поделюсь 16 интересными примерами визуализации биржевых данных с использованием исключительно библиотеки Matplotlib. Мы рассмотрим как базовые…
-
Что такое алгоритмическая торговля и как она работает?
За последние десятилетия традиционный трейдинг с бумажными ордерами и телефонными звонками превратился в высокотехнологичную индустрию, где миллионы транзакций выполняются алгоритмами за миллисекунды. Сегодня алгоритмическая торговля доминирует на биржах и трансформирует финансовые рынки, создавая новые возможности и вызовы для участников. В этой…
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.