-
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, FA) представляют собой два фундаментальных подхода к решению этой проблемы, каждый из которых имеет…
-
Сглаживание временных рядов полиномиальными регрессиями. Типы регрессий
Временные ряды реальных биржевых котировок представляют собой настоящий вызов для любого аналитика. Традиционные подходы к сглаживанию таких рядов часто дают посредственные результаты, особенно когда речь идет о нелинейных зависимостях и сложных паттернах поведения активов. Полиномиальные регрессии открывают совершенно иные возможности для понимания структуры данных и выявления скрытых закономерностей, которые ускользают от стандартных методов. Основная проблема…
-
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 Netflix, возможных стратегий торговли и поделиться с вами его результатами. Типы опционов на Netflix…
-
Расчет показателей доходности и риска биржевой торговли на Python
В данной статье я хочу поделиться опытом использования Python для расчета ключевых показателей доходности и риска биржевой торговли. Я рассмотрю как классические метрики, так и более продвинутые подходы, используемые в профессиональных инвестиционных компаниях и хедж-фондах. Основы анализа доходности и риска Прежде чем погружаться в технические детали и код, давайте выясним, что именно мы хотим измерять…
-
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…
-
Алгоритмы программирования. Что важно знать трейдеру и инвестору?
Работая с большими массивами данных и разрабатывая торговые системы, я неоднократно убеждался, что правильно подобранный алгоритм способен кардинально изменить результаты. Однако важно понимать: не все алгоритмические решения одинаково полезны в контексте финансовых рынков. Существует огромное количество подходов, от примитивных до чрезвычайно сложных, и ваша задача — выбрать те, которые действительно работают в условиях высокой неопределенности.…
-
Тренды временных рядов: Как вычислить их направление и силу?
Выявление тренда временного ряда является must have задачей для любого биржевого аналитика. Однако зачастую это непростая задача — многие временные ряды настолько нелинейны и/или зашумлены, что в них не то что нельзя понять направление и силу тренда, но в принципе невозможно обнаружить какую-либо тенденцию. В этой статье я подробно разберу современные методы выявления трендов, рассмотрю…
-
Анализ фьючерса на Brent с помощью Pandas, Sklearn, Hmmlearn
Фьючерсы на Brent являются международным эталоном для мировых цен на нефть, их мониторят нефтяные трейдеры во всем мире. Они представляют собой контракты, которые обязывают покупателя приобрести, а продавца продать определенное количество нефти в будущем по цене, согласованной сегодня. Профессиональный анализ фьючерсов на нефть Brent может дать значительное преимущество трейдерам и инвесторам, особенно если применять современные…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью SVM, SVR (опорных векторов)
Данные веб-аналитики являются многомерными. И хорошо бы чтобы модель машинного обучения учитывала это. SVM (Support Vector Machines) и SVR (Support Vector Regression) — это мощные алгоритмы машинного обучения, которые отлично подходят для работы с многомерными данными. Когда мы анализируем трафик и конверсии, мы имеем дело с множеством факторов: источники трафика, поведение пользователей на сайте, сезонность,…