-
Buy или Sell: как бы решал эту задачу Бернулли?
В мире количественных финансов существует множество подходов к принятию торговых решений, но мало кто задумывается о том, как великие математики прошлого подошли бы к современным рыночным задачам. Сегодня я хочу рассмотреть фундаментальный вопрос: как Якоб Бернулли, один из основоположников теории вероятностей, решал бы классическую дилемму трейдера — покупать или продавать? Этот анализ не просто историческое…
-
Байесовская модель пространственно-временного ряда (Bayesian State-Space Time Series Model)
Когда я впервые столкнулся с байесовскими моделями пространственно-временных рядов в контексте разработки торговых алгоритмов, меня поразила их элегантность и мощь. В отличие от традиционных методов прогнозирования временных рядов, которые часто игнорируют неопределенность или делают слишком жесткие предположения о структуре данных, байесовские state-space модели предоставляют гибкий фреймворк для работы с динамическими системами в условиях неопределенности. Данная…
-
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, минуты, дни или любые другие заданные периоды. Практическое значение DTSP в количественном анализе трудно…
-
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 буквально за несколько часов. Эта технология не просто улучшает точность прогнозов — она полностью…
-
Вероятностные модели для прогнозирования цен биржевых активов
В этой статье я хочу поделиться своим подходом к использованию вероятностных моделей для прогнозирования цен активов. Мы разберем, почему традиционные методы часто подводят, какие подходы применяют профессионалы в хедж-фондах, и как вы можете использовать Python для реализации таких моделей. Моя цель — создать подробное руководство, которое будет полезно как для профессионалов в области data science,…
-
Модели ценообразования активов: CAPM и APT
В этой статье я предлагаю разобрать две фундаментальные модели ценообразования, которые значительно повлияли на современную финансовую теорию — Capital Asset Pricing Model (CAPM) и Arbitrage Pricing Theory (APT). Эти модели представляют собой краеугольные камни в понимании взаимосвязи между риском и доходностью, хотя в реальной торговой практике требуют существенных модификаций или даже альтернативных подходов, особенно в…
-
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 — это Python-библиотека, предоставляющая классы и функции для оценки различных статистических моделей, проведения статистических…
-
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, объемов, новостей, макроэкономических показетелей. И именно математические модели позволяют превращать этот хаос в упорядоченные…
-
Модели GARCH: моделирование волатильности
Модели GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) представляют собой мощный инструмент для анализа и прогнозирования волатильности. И хотя данные модели уже не новы (появились в конце 1980х гг), и не лишены недостатков и ограничений, многие финансовые институты и аналитики по-прежнему их широко применяют, а понимание внутреннего механизма этих моделей создает прочный фундамент для разработки более совершенных…
-
Что такое регрессионный анализ и как он работает?
Регрессионный анализ представляет собой статистический метод, позволяющий выявить и количественно описать связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это универсальный инструмент для моделирования и анализа данных, который помогает нам понять, как изменения в одних факторах влияют на другие. В этой статье я детально рассмотрю, что такое регрессионный анализ, как он работает, какие…