Школа алготрейдинга узнай все о торговых роботах [финам]

• Технологический блок: основы биржевых и финансовых протоколов; инфраструктура прямого доступа и телекоммуникационные решения, используемые в DMA-системах (Direct Market Access – прямой доступ к рынку).
• Блок торгового ПО и программирования: проектирование и создание основных элементов алгоритмических программ обработки биржевой информации, выставление заявок, контроль рисков и учет торгового портфеля.
• Блок финансовой математики: основы современной финансовой инженерии и количественный анализ рынка.
• Блок алгоритмической торговли: основы создания торговых алгоритмов.
• Блок мастер-классов: в рамках данного блока вы изучите лекции известных алготрейдеров и получите эксклюзивные советы по созданию торговых систем.

Полная программа курса
1. Технологический блок (10 часов)
1.1. Оборудование для торговых систем и требования, предъявляемые к нему
1.2–1.3. Способы подключения к торговым площадкам, их особенности, сетевые решения, размещение оборудования на коллокации Московской биржи и других площадок, вопросы безопасности и надежности
1.4. Способы минимизации latency до торговых систем бирж. Как построить самую быструю инфраструктуру для торговли
1.5. Нативные протоколы Московской биржи Plaza II и TEAP и международные стандарты обмена финансовой информацией (FIX и TEAP)
2. Блок торгового ПО и программирования (28 часов)
2.1. Основы языка Python: стандартные конструкции и типы данных
2.2. Стандартная библиотека Python. Импорт данных из файлов. Инструменты, используемые для получения маркет-даты из различных источников
2.3. Использование основных возможностей языка Python. Работа с источниками биржевых данных на примере API Yahoo Finance, Google Finance и Quandl
2.4. Математические библиотеки NumPy и SciPy. Инструменты анализа временных рядов и потоков заявок
2.5. Визуализация данных с помощью библиотеки Matplotlib. Построение графиков цен и индикаторов. Использование библиотек Highcharts и Highstock для построения интерактивных диаграмм
2.6. Использование основных аналитических инструментов языка Python. Различные виды графиков на финансовых рынках
2.7. Построение простейших индикаторов на Python, используемых для принятия решений о входе в позицию
2.8. Написание простейших торговых стратегий
2.9. Вступление. Программа TSLab
– «Идеология» программы
– Знакомство с программой
2.10. Алгоритм
– Что такое позиции, заявки, сделки
– Знакомство с редактором визуального конструирования
– Инструменты
2.11. Редактор визуального конструирования алгоритмов
– Логика визуального редактора
– Создаем робота
2.12. Оптимизация и тестирование
– Настройка исторических данных
– Что такое проскальзывание. Его учет в лаборатории
– Результаты оптимизации
2.13. Запуск робота в реальную торговлю
– Что такое агент
– Настройки агента
2.14. Специфика визуального редактора
– Примеры с «обновляемым значением»
– Изучаем синтаксис блоков формул
3. Блок финансовой математики (20 часов)
3.1. Основы финансовой математики. Процент, сложный процент, непрерывное начисление процентов, дисконтирование и вычисление будущей стоимости
3.2–3.3. Случайный характер движения цен биржевых активов. Дисперсия и математическое ожидание. Модели случайных процессов. Модели ARIMA и GARCH
3.4. Биномиальная модель движения цены биржевого актива. Лемма Ито. Уравнение диффузии
3.5–3.6. Модели ценообразования опционов (различия ценообразования опционов американского и европейского типа; различия опционов на акции, на фьючерсы и на валюты; опционы маржируемые и классические; влияние дивидендов и процентов. Модели Блэка и Блэка — Шоулза, модели стохастической волатильности)
3.7–3.8. Корреляции на рынке. Коинтеграция. Арбитраж, парный трейдинг и баскет-трейдинг
3.9. Метрики риска и эффективности управления портфелем (теория арбитражного ценообразования APT, современная теория портфеля MPT, модель CAPM, коэффициенты Шарпа и Сортино)
3.10. Риски и управление торговым капиталом. Понятия Мартингейла. Понятия VAR и CVAR
4. Блок алгоритмической торговли (12 часов)
4.1. Основы арбитражных стратегий. Виды арбитража. Линейный арбитраж: фьючерсы и спот-рынок
4.2. Метод главных компонент в алгоритмической торговле
4.3. Принципы оптимизации портфеля алгоритмических стратегий
4.4. Основы микроструктуры рынка: поток заявок и книга заявок, поток сделок как производная потока заявок
4.5. Работа маркет-мейкера (ММ). Отбор торговых инструментов для работы MM и определение потенциальной прибыльности работы ММ
4.6. Предикторы в HFT-торговле. Поиск, анализ, отбор. Определение справедливой цены торгуемого инструмента
5. Блок семинаров и мастер-классов (14 часов)
5.1. Теория принятия решений, исследование операций в задачах управления финансовыми системами. Формализованные модели при построении алгоритмов в торговых системах (обзор, теория и практика)
5.2. Использование вейвлетов в алгоритмической торговле
5.3. Нелинейный арбитраж на опционном рынке. Пут-колл-паритет и синтетические инструменты
5.4. Работа с опционами. «Улыбка» волатильности и прогнозирование с помощью «улыбки» цены базисного актива на экспирацию
5.5. Управление позицией с помощью опционных техник при торговле базисным активом
5.6. Способы отбора стратегий при алгоритмической торговле
5.7. Использование открытой платформы Quanteon для бэк-теста алгоритмических стратегий

Нажмите для раскрытия…

Вы обретёте самые актуальные прикладные знания об алгоритмическом трейдинге.
В записях лекций участвовали научные сотрудники ВЦ РАН и кафедры «Исследования операций» факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М. В. Ломоносова, специалисты по написанию торговых стратегий и кодированию, ведущие российские алготрейдеры.