Algorithmisches Trading Strategien Kurs

Einführung in die algorithmischen Handelsstrategien, 2011-2013 Kursbeschreibung Dieser Kurs führt die Studierenden zum quantitativen Handel ein. Ein Trader beginnt normalerweise mit einer Intuition oder einer vagen Handelsidee. Mit Hilfe der Mathematik verwandelt sie die Intuition in ein quantitatives Handelsmodell für Analyse, Rückprobe und Verfeinerung. Wenn sich das quantitative Handelsmodell nach einer strengen statistischen Prüfung als rentabel erweist, implementiert der Händler das Modell auf einem Computersystem zur automatischen Ausführung. Kurz gesagt, der quantitative Handel ist der Prozess, in dem Ideen in mathematische Modelle umgewandelt und dann in Computerprogramme für den systematischen Handel kodiert werden. Es ist eine Wissenschaft, wo Mathematik und Informatik treffen. In diesem Kurs studieren Studenten Trading-Strategien aus der populären akademischen Literatur und lernen die grundlegenden Mathematik und IT-Aspekte dieser aufstrebenden Bereich. Durch die Arbeit an den Klassenprojekten werden sie praktische Erfahrungen sammeln. Nach erfolgreichem Abschluss dieses Kurses werden die Studenten die erforderlichen quantitativen, Computer-und Programmierkenntnisse in quantitativen Handel haben. Sie sind daher gut für eine Front-Office-Rolle in Hedgefonds oder Banken vorbereitet. Kurs-OutlineAlgorithmische Handelsstrategien Kursbeschreibung Systematic Quant-Fonds sind ein rasch steigender Teil des Hedgefonds und der Smart-Beta-Welt. Obwohl es einen hohen Fokus auf Hochfrequenz von Akademikern, Algo-Trading von mittlerem bis niedrigen Frequenz für über 350bn AUM und ist das höchste Wachstumsegment der HF-Welt. Dieser Kurs deckt die zugrundeliegenden Prinzipien des algorithmischen Handels ab, einschließlich Analysen von Trendfolgen-, Tragen-, Wert-, Mittelwert - und Relativwertstrategien. Wir werden die Grundlagen für die Strategie, die Standardstrategieentwürfe, die Vor - und Nachteile verschiedener Designoptionen und die Gewinne aus der Diversifizierung der Portfolio-Strategien diskutieren. Schließlich werden wir, da die Branche durch Überbeanspruchung und daraus resultierende schlechte Leistung geplagt wird, über p-hacking (oder 39financial charlatanism39) und verschiedene Strategien diskutieren, um dies zu vermeiden. Was bekomme ich von diesem Kurs Professionals - Verstehen Sie die Mechanismen der Standard-Implementierungen der einzelnen Asset-und Portfolio-basierte Risiko-Prämie Handelsstrategien. Erkennen Sie Vor-und Nachteile der verschiedenen Ansätze für das Entwerfen von Strategien und die gemeinsamen Fallstricke, die von algorithmischen Händlern. Seien Sie in der Lage, neue und verbesserte algorithmische Algorithmic Traders - Erkennen Sie die Gründe häufig verwendete Strategien Arbeit und wenn sie nicht. Verstehen Sie die statistischen Eigenschaften von Strategien und erkennen Sie die mathematisch bewiesenen aus der empirischen. Erwerben Sie ein Verständnis von Methoden, um Überbeugung zu verhindern. Academicsstudents - Gewinnen Sie Vertrautheit mit dem breiten Bereich der algorithmischen Handelsstrategien. Beherrschen Sie die zugrundeliegende Theorie und Mechanik hinter den gängigsten Strategien. Erlernen Sie das Verständnis der Prinzipien und Kontext notwendig für neue akademische Forschung in die große Anzahl von offenen Fragen in diesem Bereich. Voraussetzungen und Zielgruppe Was müssen die Kursteilnehmer wissen, bevor sie diesen Kurs absolvieren oder vor Beginn des Kurses abschließen: Unterricht ODE und PDE (math physics oder engineeringFourier expansion based) Einige stochastische Differentialgleichungen (SDEs), obwohl Einige werden im Kurs abgedeckt Statistik (gelehrt in einer Statistik, Ökonometrie, maschinelles Lernen oder Signalverarbeitung Kurs) Vertrautheit mit einigen Zeitreihen und Differenzgleichungen Finanzen. Vertrautheit mit Finanzprodukten: Futures, Equities, Bonds, Commodities Hilfreich, aber nicht notwendig: Black-Scholes OptionspreisWer sollte dieser Kurs nehmen Wer nicht in Physikalische Wissenschaften und Ingenieurwissenschaften Informatik mit einem festen Verständnis der Mathematik in Wirtschaftswissenschaften oder Finanzen mit einem Unternehmen Kenntnisse der Ökonometrie Curriculum Modul 1: Kursübersicht Vorlesung 47 P vs Q-Maßnahme Wir führen die Diskussion der Unterschiede zwischen der P-Maßnahme (physische Welt) und der Q-Maßnahme (für Preis - und Hedging-Derivate) fort. Während Q (wo die Kassakosten immer nach vorne oder nach vorne reichen39) ein interessantes Konstrukt ist, ist es nur das. Wir haben es zu verwenden, um Preis-und Hedge - (oder 39Risk manage39) Derivate. Realistisch, in unvollständigen Märkten, Q ist nicht wirklich einzigartig und ist nur ein nützliches Konstrukt. Realistisch gesehen, neigen die Kassakosten dazu, zu bleiben, und zufällige Wanderungen sind viel wahrscheinlicher als nach vorne realisiert. Wenn Spot Preise sind martingalesrandom Spaziergänge, ist dies ein vollkommen anständiger Grund für das Studium zu tragen. Vorlesung 48 Definition Carry Definition Carry - was ist es Warum kümmern wir uns darum Was ist eine positive Carry-Position und was ist eine negative Carry-Position Was ist mit Waren Lecture 49 Carry for Swaps (und ein wenig für Anleihen) Wir definieren Carry für Swaps , Etwas nicht so leicht verfügbar, und auch ein wenig für Anleihen. Anleihen sind jedoch insgesamt schwieriger, da Sie bonitätsspezifische Refinanzierungssätze kennen müssen (kurzfristige Repo-Raten), so dass wir überwiegend nach Swaps handeln. Vorlesung 50 Tragen Sie für Futures, FX, Equities und Derivate Wir beschreiben kurz den Carry für Futures (einschließlich Rohstoff und Eigenkapital) und FX sowie für den weniger gut abgedeckten Bereich der Derivate. Vorlesung 51 Carry - Zusammenfassung Wir fassen die Erforschung von Carry Vortrag 52 Wert Wir definieren Wert, seine Verwendung und wie er sich von Aktien unterscheidet (wo er gut definiert und regelmäßig verfolgt wird) zu festverzinslichen Wertpapieren und Rohstoffen. Der Wert ist mit seinen längerfristigen Mittelwert-Reversionseigenschaften naturlich orthogonal zum Impuls und Mittelwert-Reversion. Vorlesung 53 Portfolio-Strategien 1 - MVO Mean Varianz-Optimierung als Leitfaden für die Grundlagen der Portfoliostrategie Vorlesung 54 Portfolios - Gewichte testen Wir präsentieren Portfolio-Optimierung als Regression und beschreiben F-Tests für die statistische Signifikanz von Veränderungen im Portfolio-Gewicht. Vorlesung 55 Portfolio-Optimierung - Bedingte Portfolios und andere Performance-Maßnahmen Wir führen konditionale Portfolios und Optimierungen ein, um eine dynamische Reallokation zu ermöglichen. Durch die Verwendung von erweiterten Portfolios können wir dynamische Signale in der Portfoliooptimierung berücksichtigen. Schließlich sprechen wir über die Mängel der meisten MVO-Stil Portfolio-Optimierung und führen eine Reihe der Standard-Performance-Maßnahmen in Mess-und Allokationsprobleme verwendet. Resource 4 Folien als PDFSTATS242 - Algorithmischer Handel und quantitative Strategien Diese Einführung in die Finanzhandelsstrategien wird sich auf Aktien - und Aktienmärkte sowie den Einsatz statistischer Arbitragemethoden konzentrieren. Besonderes Augenmerk wird auf der Entwicklung, Automatisierung und Bewertung von Modellen liegen, die Markt - und Verhaltensmuster widerspiegeln. Dieser Kurs wird Balance zwischen Lernen und Praxis Theorie für die praktische Anwendung auf realistische Handels-und Strategie-Probleme. Instruktoren Themen beinhalten Methoden in Bezug auf Hochfrequenz-Daten und stilisierte Fakten über Asset-Rendite Dynamische Handelsplanung mit Feedback Momentum-Strategien Pairs Handel Session Time-Out Aus Sicherheitsgründen und den Schutz Ihrer persönlichen Informationen, wird Ihre Sitzung aufgrund eines Zeitraums von Inaktivität Time-out In Minute (n) und Sekunde (n). Klicken Sie auf "Meine Sitzung verlängern", um fortzufahren. Aus Sicherheitsgründen und dem Schutz Ihrer persönlichen Daten hat Ihre Sitzung nach einem Zeitraum der Inaktivität zeitlich abgestimmt. Sie werden zur Startseite weitergeleitet. Erweitere meine Sitzung OK