Quantitative trading - страница 22

Новый комментарий
 

Micro-Alphas: Финансовая геология | Конференция по алго-трейдингу



Micro-Alphas: Финансовая геология | Конференция по алго-трейдингу

Во время своей презентации д-р Томас Старке углубился в концепцию «микро-альфа», которую он назвал финансовой геологией. Он начал с обсуждения того, как торговый ландшафт эволюционировал от традиционных открытых финансовых рынков до торговли на основе экрана и, в последнее время, до алгоритмов. Чтобы проиллюстрировать эту трансформацию, он провел аналогию с временами золотой лихорадки, когда люди в поисках богатства добывали золотые самородки в реках.

Доктор Старк подчеркнул, что торговля становится все более сложной с появлением передовых инструментов, таких как анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Он объяснил, что простые технические индикаторы, такие как скользящие средние, уже не так эффективны, и профессиональная торговля сместилась в сторону использования количественных стратегий. Было представлено традиционное определение альфы, которое представляет доходность, не коррелированную с рынком, с эталонным сравнением с S&P 500 или Spy ETF.

Спикер рассказал о проблемах, с которыми сталкиваются альфа-стратегии на современных рынках. Они отметили, что увеличение числа игроков, в том числе высокочастотных трейдеров, повысило эффективность и случайность рынка, что усложнило извлечение прибыли и снизило эффективность прогнозирующих индикаторов.

Затем была представлена концепция микроальфа, и докладчик продемонстрировал, как можно использовать машинное обучение для создания этих небольших специализированных стратегий генерации альфа. Комбинируя несколько слабых предикторов с использованием ансамблевых методов, таких как бэггинг или бутстрап-агрегирование, можно создать более сильные предикторы с уменьшенной дисперсией и меньшим риском переобучения. Докладчик проиллюстрировал эту концепцию, используя торговый сигнал пересечения скользящих средних в качестве слабого предиктора в стратегии микроальфа. Благодаря тестированию на исторических данных и разделению результатов на обучающие и тестовые наборы можно разработать более прибыльные торговые стратегии.

Доктор Старк подчеркнул важность тестирования и оптимизации торговых стратегий, чтобы избежать переобучения. Вместо того, чтобы просто выбрать лучший набор параметров, спикер предложил построить доступные параметры и найти корреляции между выбранным тестом и метрикой. Обсуждалась устойчивость к переоснащению в стратегиях микроальфа, а использование агрегации посредством бэггинга было выделено как метод объединения слабых альфа-каналов. Спикер представил стратегию клиента как пример того, как сочетание альфа-каналов может улучшить результаты.

Кроме того, спикер представил концепцию «финансовой геологии» или «альфа-добычи», когда микроальфа по отдельности ничем не примечательны, но их можно комбинировать для создания более надежной и эффективной торговой стратегии. Они подчеркнули важность широты охвата, которая относится к количеству используемых активов или торговых стратегий и их взаимосвязи. В то время как масштабирование навыков является сложной задачей, увеличение широты может привести к более высокому коэффициенту информации и повышению производительности.

Затем обсуждение перешло к важности взвешивания и иерархии портфеля для оптимизации производительности. Были объяснены различные схемы взвешивания, такие как равные веса, тангенциальные портфели для управляющих активами со значительными клиентскими активами и оптимальное f для терпимых к риску розничных трейдеров.

Обсуждались производство сигналов и их нормализация для изменения позиций с течением времени, а также необходимость понимания и минимизации транзакционных издержек. Спикер рассказал, как длинная стратегия может быть преобразована в квазикороткую путем масштабирования. Они также упомянули о существовании эффекта дня недели в стратегиях, когда размеры позиций варьируются в зависимости от дня недели, что может привести к разработке новых стратегий. Торговые алгоритмы были подчеркнуты как средство минимизации транзакционных издержек, и в качестве примера был продемонстрирован алгоритм цены прибытия.

Докладчик представил модель alumgram I'm go Chris, модель кривой исполнения, которая помогает определить наиболее близкое к наилучшему исполнение транзакций. Добиваясь исполнения лучше, чем средняя цена, трейдеры могут снизить транзакционные издержки и извлечь выгоду из меньших преимуществ, добавляя в свои модели больше микроальфа. В качестве примера была представлена стратегия ESG, демонстрирующая ее устойчивость в нестабильных рыночных условиях.

Доктор Старке ответил на вопрос о переоснащении и объяснил, что измерить и полностью устранить переоснащение сложно. Он предложил добавить больше альф и запускать тесты для каждого добавления, наблюдая, улучшается ли соотношение магазинов или нет. Однако он предостерег от возможности выбора вишни и подчеркнул важность сведения к минимуму переобучения, даже если его нельзя полностью избежать. Он призвал аудиторию задать любые дополнительные вопросы, которые могут у них возникнуть, в опросе, который они получат после сеанса.

Ближе к концу сессии спикер объявил 15-минутный перерыв перед следующей сессией на пробу по определению режима между быками и медведями, что должно было упростить работу. Они также упомянули, что Лорен Бёрнер из Токио, Япония, присоединится к сессии. Спикер поблагодарил Томаса Пола за участие в первой сессии и выразил надежду на скорую встречу с ним.

Доктор Томас Старке предоставил ценную информацию о концепции «микро-альфа» и финансовой геологии. Он обсудил эволюцию торговли от традиционных рынков к стратегиям, основанным на алгоритмах, проблемы, с которыми сталкиваются альфа-стратегии в сегодняшних рыночных условиях, и потенциал машинного обучения для создания микроальфа. Подчеркивалась важность тестирования, оптимизации стратегий и предотвращения переобучения, а также значение взвешивания портфеля, управления транзакционными издержками и использования торговых алгоритмов. Спикер также представил модель alumgram I'm go Chris для лучшего исполнения и анонсировал выпуск курса Quantra по микро-альфам. Сессия закончилась призывом к дальнейшим вопросам и перерывом перед следующей сессией.

  • 00:00:00 Доктор Томас Старк обсуждает концепцию «микроальфа» и называет ее финансовой геологией. Он объясняет, что область торговли сместилась с открытых финансовых рынков на торговлю на экране, а теперь и на алгоритмы. Он проводит аналогию с временами золотой лихорадки, когда люди добывали золотые самородки в реках, пытаясь разбогатеть. Раздел заканчивается тем, что доктор Старк представляет себя и делится своей контактной информацией, включая его LinkedIn, электронную почту, канал YouTube и дескриптор Twitter.

  • 00:05:00 Спикер использует аналогию с извлечением золотой пыли из тонн горной породы, чтобы объяснить, как торговля стала более сложной с использованием тяжелой техники, такой как анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Они отмечают, что простые технические индикаторы, такие как скользящие средние, уже не эффективны, а профессиональный трейдинг в значительной степени сместился в сторону использования количественных стратегий. Затем спикер определяет общепринятое определение альфы как корреляцию между доходностью рынка и доходностью стратегии с эталонным сравнением с S&P 500 или Spy ETF. Они объясняют, что микроальфа — это небольшие специализированные стратегии генерации альфа-каналов, которые можно использовать для дополнения или замены традиционных альфа-стратегий.

  • 00:10:00 Спикер объясняет понятие «альфа» — термин, используемый в управлении активами для обозначения доходности, не коррелирующей с рынком. Докладчик также отмечает, что идиосинкразическая доходность отражает мастерство трейдеров или управляющих активами и рассчитывается, когда кривая кормления пересекает нулевую линию на оси Y. В то время как альфа-системы раньше были более простыми, они стали слабее из-за увеличения количества игроков на финансовых рынках, включая высокочастотных трейдеров, которые делают рынки более эффективными и случайными. Эта повышенная случайность означает, что извлекать прибыль с рынка становится труднее, а прогностические индикаторы становятся менее эффективными.

  • 00:15:00 Спикер обсуждает концепцию «микроальфа» и то, как их можно генерировать с помощью машинного обучения. Взяв несколько слабых предикторов и объединив их с помощью ансамблевых методов, таких как бэггинг или агрегация начальной загрузки, можно создать более сильный предиктор с меньшей дисперсией и меньшим риском переобучения. Докладчик демонстрирует, как это может работать, на примере торгового сигнала пересечения скользящих средних и как его можно использовать в качестве слабого предиктора в стратегии микроальфа. Выполняя бэктесты для широкого диапазона наборов параметров и разделяя результаты на обучающий и тестовый наборы, можно создавать более прибыльные торговые стратегии.

  • 00:20:00 Спикер обсуждает важность тестирования и оптимизации торговых стратегий, чтобы избежать переобучения. Они объясняют, что простой выбор наилучшего набора параметров может привести к переоснащению, и вместо этого предлагают построить график доступных параметров и найти корреляцию между выбранным тестом и метрикой. Затем они обсуждают важность устойчивости к переоснащению в стратегиях микро-альфа и то, как агрегация посредством бэггинга может помочь объединить слабые альфа-каналы. Они представляют стратегию, которую они недавно разработали для клиента, в качестве примера того, как сочетание Альф может улучшить результаты.

  • 00:25:00 Спикер обсуждает «микроальфа», небольшие, ничем не примечательные торговые стратегии, которые относительно надежны и могут быть объединены для создания более надежной и эффективной стратегии. Процесс объединения этих микроальфа называется «альфа-добыча» или «финансовая геология», при котором маленькие частицы золотой пыли объединяются для создания цельного золотого слитка. Спикер подчеркивает важность широты, которая относится к тому, сколько активов или торговых стратегий используется и насколько они коррелированы. В то время как навыки трудно масштабировать, широту можно легко увеличить, что приведет к более высокому коэффициенту информации и лучшей эффективности торговой стратегии.

  • 00:30:00 Спикер обсуждает понятие «дыхания» в трейдинге и то, как увеличение количества активов и стратегий может привести к повышению производительности. Они упоминают различные торговые стили, такие как высокий информационный коэффициент и низкое дыхание Уоррена Баффета, по сравнению с такими компаниями, как технологии эпохи Возрождения, с огромным мастерством и огромным дыханием. Докладчик описывает различные стратегии, в том числе технические индикаторы, статистические аномалии, автокорреляцию, распознавание образов и сигналы машинного обучения, а также сигналы, основанные на времени. Кроме того, они объясняют, как взвешивание и иерархия играют решающую роль в управлении портфелем для оптимизации производительности.

  • 00:35:00 Спикер обсуждает различные типы весов, которые можно использовать для взвешивания портфелей стратегий или активов. Спикер упоминает, что равные веса — довольно хороший способ взвешивания портфелей, даже если они могут показаться тривиальными. Также обсуждается касательный портфель, который используется для получения наилучшей доходности с поправкой на риск для комбинированного портфеля. Спикер также упоминает оптимальное f, еще одну схему взвешивания, используемую для увеличения прибыли, но с максимальной волатильностью. Спикер советует управляющим активами, управляющим большим количеством клиентских активов, работать с тангенциальными портфелями или аналогичными портфельными схемами, а для розничных трейдеров, достаточно толерантных к риску, может подойти оптимальное f.

  • 00:40:00 Докладчик обсуждает производство сигналов и то, как они нормализуются для создания изменения положения во времени, что может привести к сильным колебаниям. Спикер также подчеркивает важность понимания транзакционных издержек и правильного выполнения сделок для минимизации таких издержек. Далее спикер объясняет, как длинную стратегию можно преобразовать в квазикороткую за счет масштабирования. Кроме того, спикер указывает на эффект рабочего дня в стратегиях, когда размеры позиций различаются в разные дни недели, и предполагает, что это можно использовать для разработки новой стратегии. Наконец, спикер подчеркивает важность использования торговых алгоритмов для минимизации транзакционных издержек и демонстрирует, как для этой цели работает алгоритм «Цена прибытия».

  • 00:45:00 Докладчик обсуждает появление особой модели кривой исполнения, называемой моделью alumgram I'm go Chris, которую можно использовать для определения исполнения транзакций, близкого к лучшему. Достигая исполнения, которое лучше, чем средняя цена, трейдеры могут сэкономить на транзакционных издержках и использовать меньшие преимущества, тем самым добавляя в свои модели больше микро-альфа. Спикер приводит в качестве примера стратегию ESG, где волатильные рыночные условия не оказали существенного влияния на ее эффективность. Спикер также объявляет о выпуске курса Quantra по микро-альфам, который охватывает широкий спектр тем, от проектирования бэктестов до создания торговой платформы.

  • 00:50:00 Доктора Старке спрашивают о переподгонке и о том, как он измеряет и устанавливает критерии приемлемости для уровня подгонки. Он объясняет, что нет хорошей меры для переоснащения, и может быть трудно полностью свести его к минимуму. Доктор Скотт предлагает добавить больше Альф и проводить тесты для каждого добавления, чтобы увидеть, улучшится ли соотношение магазинов или нет, но предупреждает, что возможен выбор вишни. Он также советует сознательно минимизировать переобучение, насколько это возможно, поскольку ничто из того, что делается, не может полностью избежать некоторого уровня переобучения. Наконец, он предлагает, чтобы аудитория могла задать любые дополнительные вопросы, которые у них могут возникнуть, в опросе, который они получат после сеанса.

  • 00:55:00 Спикер объявляет 15-минутный перерыв перед следующей сессией на пробу определения режима между быками и медведями, что упрощает работу. Лорен Бернер из Токио, Япония, присоединится к сессии. Спикер благодарит Томаса Пола за участие в первой сессии и надеется вскоре увидеть его снова.
 

Введение в систематическую торговлю опционами | Бесплатный вебинар



Введение в систематическую торговлю опционами | Бесплатный вебинар

Акшай Чаудхари, количественный аналитик Continuum, представил содержательную презентацию о значении систематической торговли опционами. Он начал с того, что проиллюстрировал ловушки торговли, основанной на интуиции и эмоциях, рассказав о неудачном опыте трейдера, который понес значительные убытки. Акшай подчеркнул необходимость четкого торгового плана, строгой логической схемы и применения стоп-лоссов для снижения риска.

Спикер подробно рассказал о системном подходе к торговле опционами, объяснив его многоэтапный процесс. Он начинается с получения данных об опционах, которые можно получить у поставщиков или из бесплатных источников, таких как Yahoo Finance или Google Finance. Затем данные упорядочиваются и сохраняются в CSV-файлах или базах данных в зависимости от их размера. Следующий шаг включает в себя просмотр данных на основе определенных параметров, создание подмножества всего набора данных. После этого определяется опционная стратегия и устанавливаются правила входа и выхода. Стратегия проходит тестирование на истории, оценивая ее эффективность на основе таких показателей, как максимальная просадка, коэффициент Шарпа и дисперсия. Наконец, стратегия оптимизируется путем настройки параметров для максимизации прибыли или минимизации риска, и она тестируется на перспективу или торгуется на бумаге, чтобы подтвердить ее эффективность в условиях реального рынка.

Далее был объяснен процесс систематической торговли опционами, подчеркнута важность извлечения и очистки данных, создания скринеров для определения подходящих опционов, определения четких правил торговли для входа и выхода, проведения тестирования на истории для оценки производительности, оптимизации стратегий, если это необходимо, и их форвардного тестирования в рыночные условия в режиме реального времени. Докладчик представил в качестве примера стратегию «короткая бабочка» с использованием технических индикаторов для входа и выхода из сделок. Они продемонстрировали код для импорта данных, расчета индикаторов, генерации сигналов и тестирования стратегии на истории.

В видео-презентации были продемонстрированы результаты тестирования простой стратегии. Стратегия основывалась на конкретных условиях входа и выхода, а результаты тестирования на истории иллюстрировали чистую прибыль и совокупные прибыли и убытки. Спикер упомянул более сложные стратегии, такие как «железные кондоры», и подчеркнул важность форвардного тестирования стратегий с помощью бумажных торговых сценариев перед их развертыванием на реальном рынке. Также обсуждались плюсы и минусы систематической торговли опционами, в том числе получение данных из надежных источников, учет транзакционных издержек и проскальзываний, поддержание резервов капитала и внедрение мер стоп-лосса для эффективного управления рисками.

Особое внимание уделялось управлению рисками в торговле опционами с упором на такие стратегии, как стоп-лосс и хеджирование. Были выделены четыре ключевых момента торговли опционами: тестирование и оптимизация стратегий, использование соответствующих методов определения размера позиции и управления рисками, поддержание простоты в торговой системе и соблюдение установленного плана. И наоборот, трейдерам посоветовали избегать усложнения системы, вмешательства в стратегию, чрезмерного использования одной стратегии и торговли неликвидными опционами. Спикер также продвигал всеобъемлющий курс под названием «Систематическая торговля опционами», охватывающий различные аспекты систематической торговли и торговых стратегий.

В контексте получения исторических данных о цепочке опционов были изучены альтернативы Yahoo Finance. Были рекомендованы брокерские платформы, такие как TD Ameritrade или E-Trade, поскольку они обеспечивают доступ к историческим данным цепочки опционов. Сторонние поставщики данных, такие как OptionMetrics или IvyDB, также были упомянуты в качестве источников исторических данных об опционах, хотя и за плату. Было подчеркнуто, что необходимо провести тщательное исследование для выбора надежного поставщика данных, отвечающего индивидуальным потребностям.

Докладчик подчеркнул важность поставщиков данных для данных в режиме реального времени в торговле опционами, подчеркнув необходимость надежных источников данных. Они ответили на вопрос о содержании курса, заверив зрителей, что файлы для тестирования вариантов бабочки будут предоставлены. Курс охватывал такие стратегии, как стратегия бабочки, стратегия железного кондора и спреды. Было уточнено, что курс охватывает уровни от базового до продвинутого и предназначен для лиц с базовым пониманием вариантов. Технический анализ упоминался как выходной инструмент, знания о котором полезны, но не являются обязательным условием.

Спикер ответил на различные вопросы аудитории, касающиеся пересечения исполнительной программы в алгоритмической торговле и торговле опционами, доступности данных для тестирования на истории в Python и критериев признания опционов неликвидными. Python был рекомендован в качестве предпочтительного языка программирования для тестирования на исторических данных с использованием библиотек для технических индикаторов и машинного обучения. Однако было отмечено, что можно использовать и другие языки, такие как Java. Спикер упомянул BlueShift как еще один вариант для тестирования на истории, поскольку он предоставляет интерфейс Python.

Была подчеркнута важность передовых стратегий тестирования перед масштабированием. Было рекомендовано провести форвардное тестирование на срок от нескольких месяцев до года, чтобы убедиться, что стратегия хорошо работает на реальном рынке, прежде чем увеличивать капитал или вносить какие-либо коррективы. Уверенность в эффективности системы имеет решающее значение перед развертыванием ее в больших масштабах. Продолжительность форвардного тестирования может варьироваться в зависимости от частоты торговли и конкретной используемой стратегии. Спикер подчеркнул необходимость тщательного бэктестинга и торговли на бумаге перед форвард-тестированием, постепенного наращивания капитала при мониторинге производительности системы.

Спикер рекомендовал тестировать стратегии систематической торговли опционами в течение как минимум трех-четырех месяцев, чтобы охватить различные рыночные сценарии и оценить эффективность в различных условиях. Были рассмотрены несколько вопросов аудитории, в том числе вопросы об автоматизации стратегии спроса и предложения и о том, охватывает ли курс стратегии, основанные на поверхности IV (подразумеваемая волатильность). Спикер также дал краткое объяснение календарных спредов и посоветовал заинтересованным учащимся связаться с консультантами курсов, чтобы определить курс, наиболее подходящий для их целей, например, стать трейдером.

Обсуждалась возможность использования алгоритма для определения свинговых или разворотных свечей. Спикер объяснил, что осуществимость зависит от разработки логических правил, основанных на конкретных параметрах или свойствах свечей, таких как модели свечей, такие как модель молота. Что касается выбора между C++ и Python для торговли, было высказано предположение, что Python подходит для более длительных таймфреймов, а C++ больше подходит для торговли с малой задержкой и высокой частотой. Новичкам, интересующимся алгоритмической торговлей опционами, спикер рекомендовал изучить количественные подходы в треке торговли фьючерсами и опционами. Они также подчеркнули актуальность автоматической торговли с использованием Python и Interactive Brokers.

Спикер завершил вебинар, попросив участников заполнить анкету, чтобы оставить отзыв и убедиться, что все их вопросы были рассмотрены. Они напомнили зрителям об эксклюзивной скидке, доступной только для участников вебинара, и предложили просмотреть страницу курса и воспользоваться бесплатным предварительным просмотром перед регистрацией. Зрителям было предложено связаться с консультантами курса для получения дополнительной информации и индивидуального пути обучения. Спикер выразил благодарность за поддержку аудитории и призвал их оставить отзыв для будущих вебинаров.

  • 00:00:00 Акшай Чаудхари, количественный аналитик Continuum, обсуждает необходимость систематической торговли опционами. Он приводит пример трейдера, который торгует на основе интуиции и эмоций, что приводит к значительным убыткам. Акшай подчеркивает важность наличия торгового плана, строгой логики торговли и применения стоп-лоссов. Он также объясняет, что систематическая торговля опционами включает в себя больше, чем просто правила входа и выхода.

  • 00:05:00 Спикер рассказал о системном подходе к торговле опционами, который включает в себя получение данных, их проверку по определенным параметрам, их тестирование на истории и, наконец, тестирование на будущее. Первым шагом является получение данных об опциях, которые можно получить у поставщиков или из бесплатных источников, таких как Yahoo Finance или Google Finance. После получения данных их можно сохранить в файлах CSV или базах данных в зависимости от размера. Следующим шагом является скрининг данных на основе определенных параметров, который является подмножеством всего набора данных. Следующий шаг включает в себя определение опционной стратегии, ее тестирование и определение правил входа и выхода. Стратегию можно протестировать и оценить на основе максимальной просадки, коэффициента Шарпа и дисперсии. Наконец, стратегия должна быть оптимизирована путем настройки параметров, чтобы максимизировать прибыль или минимизировать риск, и ее следует протестировать на перспективу или торговать на бумаге, чтобы убедиться в ее эффективности.

  • 00:10:00 Докладчик объясняет систематический процесс торговли опционами, который включает в себя извлечение и очистку данных, создание скринера для поиска подмножества опционов, определение правил торговли для входа и выхода, тестирование стратегии, оценку ее эффективности, оптимизацию, если необходимо, и форвардное тестирование на реальном рынке. В них также представлен обзор стратегии «бабочка на продажу назад», в которой для входа и выхода из сделок используются технические индикаторы, а также демонстрируется код для импорта данных, расчета индикаторов, генерации сигналов входа и выхода и тестирования стратегии на исторических данных.

  • 00:15:00 В видео представлены результаты тестирования на исторических данных, полученные с помощью простой стратегии в блокноте. Стратегия основана на условиях входа и выхода для систематической торговли, а результаты тестирования показывают чистую прибыль и совокупные прибыли и убытки. В видео упоминаются более сложные стратегии, такие как железные кондоры, и необходимость тестирования стратегий с использованием бумажных торговых сценариев перед их развертыванием на реальном рынке. Затем видео переходит к обсуждению того, что можно и чего нельзя делать при систематической торговле опционами, включая получение данных из надежного источника, учет транзакционных издержек и проскальзываний, поддержание резервов капитала и внедрение мер стоп-лосса для управления рисками.

  • 00:20:00 Спикер подчеркивает важность управления рисками в торговле опционами с использованием таких стратегий, как стоп-лосс и хеджирование. Четыре основных правила торговли опционами включают тестирование и оптимизацию стратегий, использование соответствующего размера позиции и управление рисками, сохранение простоты торговой системы и соблюдение плана. С другой стороны, трейдеры должны избегать усложнения системы, вмешательства в стратегию, чрезмерной ставки на одну стратегию и торговли ликвидными опционами. Спикер продолжает продвигать всеобъемлющий курс под названием «Систематическая торговля опционами», который охватывает различные аспекты систематической торговли и торговых стратегий.

  • 00:25:00 Если вы ищете альтернативу Yahoo Finance для исторических данных цепочки опционов, есть несколько доступных вариантов. Одним из них является использование брокерских платформ, таких как TD Ameritrade или E-Trade, которые предоставляют доступ к историческим данным цепочки опционов. Другой вариант — использовать сторонних поставщиков данных, таких как OptionMetrics или IvyDB, которые предоставляют исторические данные об опционах за определенную плату. Важно провести исследование и выбрать надежного поставщика данных, который соответствует вашим потребностям.

  • 00:30:00 Докладчик обсуждает важность поставщиков данных для данных в режиме реального времени в торговле опционами и подчеркивает необходимость доверия к источникам данных. Затем они отвечают на вопрос о содержании курса, заявляя, что будут предоставлены файлы для тестирования опционов «бабочка» и что курс охватывает такие стратегии, как стратегия «бабочка», стратегия «железный кондор» и спреды. Кроме того, спикер упоминает, что курс охватывает все, от базового до продвинутого уровня, что делает его доступным для тех, кто имеет базовое представление о вариантах. Наконец, они поясняют, что технический анализ используется в качестве инструмента выхода, и хотя иметь практические знания о нем полезно, это не является обязательным требованием.

  • 00:35:00 Спикер отвечает на различные вопросы, связанные с курсом систематической торговли опционами. Курс подходит для новичков, которые имеют базовые знания о торговле опционами. Данные, используемые в курсе, в основном относятся к вариантам Nifty 50, поскольку это курс, ориентированный на Индию, но концепции могут быть применены и к вариантам в США, как только данные будут доступны. Спикер также дает советы начинающим трейдерам, заинтересованным в присоединении к HFT-фирмам, подчеркивая важность навыков программирования.

  • 00:40:00 Спикер отвечает на вопросы зрителей, связанные с пересечением исполнительной программы в алготрейдинге с торговлей опционами и наличием данных для тестирования на истории в Python. Они также предоставляют критерии для рассмотрения опционов как неликвидных, такие как низкий открытый интерес и высокий спред между спросом и предложением. Спикер предполагает, что Python является предпочтительным языком программирования для тестирования на истории и использования библиотек для технических индикаторов и машинного обучения, но также могут использоваться другие языки, такие как Java. Они также упоминают, что BlueShift, который имеет интерфейс Python, является еще одним вариантом для тестирования на истории.

  • 00:45:00 Перед тем, как увеличивать капитал или вносить какие-либо изменения, протестируйте его в течение нескольких месяцев или года, чтобы убедиться, что он хорошо работает на реальном рынке. Важно быть уверенным в своей системе, прежде чем развертывать ее в больших масштабах. Кроме того, временные рамки для форвард-тестирования также могут зависеть от частоты сделок и конкретной используемой стратегии. В целом, перед форвардным тестированием важно провести тщательное тестирование на истории и торговлю на бумаге, а затем постепенно увеличивать капитал, наблюдая за производительностью системы.

  • 00:50:00 Спикер рекомендует тестировать стратегии систематической торговли опционами в течение как минимум трех-четырех месяцев, чтобы охватить различные рыночные сценарии и определить, как стратегия работает в каждом из них. Затем они отвечают на несколько вопросов аудитории, в том числе об автоматизации стратегии спроса и предложения и о том, охватывает ли курс стратегии, основанные на поверхности IV. Они также дают краткое объяснение календарных спредов и предлагают заинтересованным учащимся связаться с консультантами курсов, чтобы определить, какой курс лучше всего подходит для их целей, например, стать количественным трейдером.

  • 00:55:00 Спикер обсуждает возможность использования алгоритма для определения свинговых или разворотных свечей. Он объясняет, что возможность сделать это зависит от того, насколько хорошо развита логика, основанная на определенных параметрах или свойствах свечи, таких как паттерны свечей, такие как паттерн молот. Что касается использования C++ или Python для торговли, выбор зависит от торгового таймфрейма. Python достаточно для торговли на более длительных таймфреймах, тогда как C++ лучше подходит для торговли с малой задержкой и высокой частотой. Для новичков, интересующихся алгоритмической торговлей опционами, спикер предлагает количественные подходы к торговле фьючерсами и опционами, а также подчеркивает актуальность автоматической торговли с использованием Python и Interactive Brokers.

  • 01:00:00 Спикер завершает вебинар и предлагает участникам пройти опрос, чтобы оставить отзыв и получить ответы на все свои вопросы. Он напоминает зрителям об эксклюзивной скидке, предоставляемой только участникам вебинара, и предлагает просмотреть страницу курса и воспользоваться бесплатным предварительным просмотром, прежде чем принять решение о регистрации. Он также предлагает зрителям связаться с консультантами курса для получения дополнительной информации и индивидуального пути обучения. Наконец, он благодарит спикера и аудиторию за их поддержку и призывает их оставить отзыв для будущих вебинаров.
 

конкурентные преимущества в алгоритмическом трейдинге | Курс алгоритмической торговли



конкурентные преимущества в алгоритмическом трейдинге | Курс алгоритмической торговли

Во время вебинара Нитеш Ханделвал, соучредитель и генеральный директор Quantum City, рассказал о важности конкурентных преимуществ в алгоритмической торговле. Он начал с определения того, что такое преимущество, и привел примеры различных торговых стратегий. Хандельвал подчеркнул, что конкурентные преимущества имеют решающее значение для процветания торговых предприятий по мере того, как они становятся все более успешными. В ходе сессии зрители получили всестороннее представление о широких преимуществах, которые могут приобрести торговые предприятия, и о конкретных преимуществах, относящихся к различным типам стратегий.

Ханделвал представил QuantInsti, свою миссию по созданию экосистемы, которая обеспечивает и расширяет возможности систематической торговли и инвестиций по всему миру. Он рассказал о нескольких инициативах, включая их ведущую программу сертификации под названием Quantra, исследовательскую и торговую платформу Blue Shift, а также корпоративное партнерство в 20 странах. Рассказывая об этих инициативах, спикер продемонстрировал приверженность QuantInsti своей миссии.

Далее спикер обсудил конкурентное преимущество с точки зрения бизнеса, определив его как преимущество, которое компания имеет перед своими конкурентами. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, он упомянул такие известные компании, как Apple, Google, Tesla, JP Morgan и Goldman Sachs, предложив аудитории подумать, в чем может заключаться их конкурентное преимущество.

Затем Хандельвал углубился в конкурентные преимущества, особенно в алгоритмической торговле. Он обозначил различные источники конкурентных преимуществ, включая запатентованные технологии, права интеллектуальной собственности, уникальные продукты или услуги, передовые технологии, сильную корпоративную культуру и доступ к определенным ресурсам или экосистемам. В контексте алгоритмической торговли он пояснил, что она предполагает размещение ордеров на основе определенной логики или условий, которые могут быть автоматизированы или управляться вручную. Использование алгоритмов в трейдинге обеспечивает конкурентное преимущество, обеспечивая более быструю обработку данных, эффективные возможности поиска и улучшенные пользовательские интерфейсы или потоки. Спикер привел RenTech в качестве примера компании, которая приобрела значительные преимущества благодаря своей интеллектуальной собственности и системам в области алгоритмической торговли.

Затем обсуждение перешло к классификации торговых стратегий. Ханделвал в целом классифицировал инвестиции или торговые стили как количественные, технические или фундаментальные. Далее он классифицировал основное торговое представление или фактор как тренд, возврат к среднему или основанный на событиях. Далее он объяснил 15 ключевых сегрегаций и конкурентных преимуществ в мире трейдинга, охватывающих такие стратегии, как импульсная торговля, статистический арбитраж, стоимостное инвестирование, торговля на прорывах, кэрри-трейдинг и системы, основанные на событиях. Спикер подчеркнул, что некоторые из этих систем в высокой степени автоматизированы, в то время как другие предполагают более дискреционное принятие решений.

Обращая внимание на важность скорости как конкурентного преимущества в алгоритмической торговле, Ханделвал подчеркнул необходимость сокращения задержки во всех аспектах торговли, включая задержку передачи или сети. Он объяснил, что для достижения более низкой задержки требуется совместное размещение или размещение систем рядом с биржей в центрах обработки данных, чтобы минимизировать время, необходимое для передачи данных. После оптимизации задержки передачи можно внести дополнительные улучшения в аппаратную и программную инфраструктуру системы алгоритмической торговли, чтобы сократить время, необходимое для того, чтобы данные достигли биржи. Спикер подчеркнул, что чем быстрее торговая система, тем значительнее альфа, что имеет решающее значение для фирм, занимающихся высокочастотным трейдингом.

Обсуждение распространилось на другие конкурентные преимущества в алгоритмической торговле, такие как качество данных и доступ к альтернативным источникам данных, таким как спутниковые снимки для оценки спроса. Хандельвал подчеркнул важность стратегической инфраструктуры, которая эффективно преобразовывает идеи в реализуемые действия. Он также упомянул преимущества обширных исследовательских возможностей, передовых моделей ценообразования и доступа к различным рынкам через брокеров или прайм-брокеров. На протяжении всей презентации спикер подчеркивал важность наличия уникального конкурентного преимущества для достижения успеха в алгоритмической торговле.

Одной из затронутых тем была концепция «последнего взгляда» в торговле на рынке Форекс, когда маркет-мейкер имеет последнее слово в принятии сделки после того, как покупатель и продавец договорятся о цене. Этот привилегированный доступ служит значительным преимуществом в торговле. Кроме того, Ханделвал подчеркнул важность бесперебойной работы бэк-офиса и надлежащего управления рисками в качестве вычислительного преимущества, поскольку они помогают трейдерам избежать значительных потерь. Он также подчеркнул преимущество наличия доступа к средствам без немедленной оплаты, что обеспечивает гибкость в торговле.

Кроме того, спикер обсудил конкурентные преимущества, которые финансовые учреждения и трейдеры могут иметь в алгоритмической торговле. Он назвал низкую стоимость финансирования и оперативный доступ к торговым центрам главным преимуществом, которым пользуются банки. Еще одним преимуществом является налоговая структура, которая эффективно снижает налог на прирост капитала до нуля. Доступ к информации, новостям и нормативным изменениям также служит важным преимуществом. Наконец, интеллектуальная собственность, в том числе уникальные стратегии, усовершенствования аппаратного и программного обеспечения, а также проприетарные процессы, дает трейдерам существенное преимущество перед конкурентами.

Продолжая обсуждение, Ханделвал выделил девять конкурентных преимуществ, которые могут способствовать успеху и быстрому росту трейдеров. Эти преимущества включают технологические ноу-хау, патенты, навыки, специализированные команды и непрерывность. Обладание одним или несколькими из этих преимуществ может стать прочной основой для процветания трейдеров на рынке. Затем докладчик обрисовал соответствующие преимущества для конкретных стратегий, таких как парная торговля и высокочастотный маркетмейкинг, включая такие факторы, как скорость, рыночные данные, инфраструктура стратегии, управление рисками в бэк-офисе, стоимость финансирования и интеллектуальная собственность.

Спикер подчеркнул важность выявления и приобретения конкретных преимуществ, которые имеют отношение к собственной торговой стратегии. Понимание типов преимуществ, соответствующих выбранной стратегии, имеет решающее значение, поскольку позволяет трейдерам сосредоточиться на получении и использовании правильных преимуществ. Хандельвал также подчеркнул важность эффективного управления рисками и упомянул об использовании собственных инструментов управления рисками.

Спикер предложил начать с ресурсов регулирующего органа, таких как часто задаваемые вопросы или раздел часто задаваемых вопросов, которые могут предоставить ценную информацию. Наконец, Хандельвал призвал зрителей рассмотреть программу EPAT для тех, кто заинтересован в создании собственного отдела алгоритмической торговли или в карьере в количественном трейдинге.

Во время сессии вопросов и ответов спикер ответил на различные вопросы аудитории по темам, начиная от правил и заканчивая конкретными торговыми стратегиями, такими как стратегия короткой гаммы. Он подчеркнул важность микроструктуры рынка и представил доктора Роберта Кисселя, нового преподавателя с большим опытом работы в этой области. Ханделвал также ответил на вопрос о применении науки о данных в торговле, подчеркнув, что наука о данных имеет множество применений, помимо машинного обучения или анализа данных. Он рекомендовал иметь базовое представление о статистике и финансовых рынках, чтобы в полной мере использовать потенциал науки о данных в торговле.

Кроме того, спикер обсудил варианты использования машинного обучения в алгоритмическом трейдинге, включая прогнозирование рыночных тенденций, управление рисками и определение режимов для определения подходящих стратегий. Он признал, что автоматизация может в некоторой степени помочь преодолеть психологические аспекты трейдинга, но в конечном счете именно системный подход, с автоматизацией или без, ведет к успеху. Хандельвал посоветовал тем, кто не разбирается в программировании, начать с бесплатных ресурсов, чтобы изучить программирование и оценить уровень своего интереса, прежде чем полностью посвятить себя алгоритмической торговле.

В последнем сегменте Хандельвал сосредоточился на инструментах программирования, используемых в алгоритмической торговле. Он подчеркнул, что создание программного обеспечения для подключения к обмену и декодированию данных обычно выполняется на C++ или даже непосредственно на оборудовании. Тем не менее, для разработки стратегии часто используется Python, за исключением случаев, когда основное внимание уделяется высокочастотной торговле, требующей обработки ордеров за микросекунды. Спикер призвал участников присылать по электронной почте свои оставшиеся без ответа вопросы из-за нехватки времени.

Нитеш Ханделвал представил содержательную презентацию о концепции конкурентных преимуществ в алгоритмической торговле. Он дал исчерпывающее представление о различных типах преимуществ, торговых стратегиях и важности получения соответствующих преимуществ для достижения успеха на динамичном торговом рынке.

  • 00:00:00 Нитеш Ханделвал, соучредитель и генеральный директор Quantum City, обсуждает важность конкурентных преимуществ в алгоритмической торговле. Он определяет, что такое преимущество, и приводит примеры различных типов торговых стратегий. Ханделвал подчеркивает актуальность конкурентных преимуществ для торговых предприятий, поскольку они становятся все более успешными. На этом занятии зрители получат представление о широких преимуществах, которые приобретают торговые предприятия, и о соответствующих преимуществах для различных типов стратегий.

  • 00:05:00 Спикер рассказывает о концепции конкурентного преимущества в алгоритмической торговле и о том, как важно иметь соответствующие преимущества для успеха на рынке трейдинга. Спикер рассказывает о своей организации QuantInsti, миссией которой является создание экосистемы, позволяющей и расширяющей возможности мира для систематической торговли и инвестиций. У них есть несколько инициатив, ориентированных на эту миссию, в том числе ведущая программа сертификации Quantra, исследовательская и торговая платформа Blue Shift, а также корпоративные партнерства в 20 странах. Затем они обсуждают конкурентное преимущество с точки зрения бизнеса, определяя его как тот факт, что компания имеет преимущество перед своими конкурентами, и приводят примеры, такие как Apple, Google, Tesla, JP Morgan и Goldman Sachs, и просят аудиторию поделиться своими мыслями. в чем может заключаться их конкурентное преимущество.

  • 00:10:00 Спикер обсуждает конкурентные преимущества в алготрейдинге. Конкурентные преимущества могут исходить от наличия запатентованной технологии или прав на интеллектуальную собственность, уникального продукта или услуги, высокотехнологичных технологий, хорошей корпоративной культуры и доступа к определенным ресурсам или экосистемам. В частности, для алгоритмической торговли это включает размещение ордеров на основе определенной логики или условий, которые могут быть автоматизированы или управляться вручную. Использование алгоритмов в трейдинге — это то, что определяет алгоритмическую торговлю, и это может дать трейдерам конкурентное преимущество, позволяя им быстрее обрабатывать данные, эффективно искать и иметь лучшие пользовательские интерфейсы или потоки. RenTech выделяется как пример компании, которая приобрела значительные преимущества благодаря своей интеллектуальной собственности и системам в области алгоритмической торговли.

  • 00:15:00 Спикер объясняет различные стратегии, используемые в мире трейдинга, и их классификацию. Спикер в широком смысле классифицирует стиль инвестирования или торговли как количественный, технический или фундаментальный, а основное торговое представление или фактор — как тренд, возврат к среднему или основанный на событиях. Затем спикер объясняет 15 ключевых сегрегаций и конкурентных преимуществ в мире трейдинга, таких как моментум, статистический арбитраж, стоимостное инвестирование, прорыв, перенос и системы, основанные на событиях. Спикер также упоминает, что некоторые из этих систем сильно автоматизированы, а другие носят более дискреционный характер.

  • 00:20:00 Спикер рассуждает о важности скорости как конкурентного преимущества в алготрейдинге. Цель состоит в том, чтобы уменьшить задержку во всех аспектах торговли, включая задержку передачи или сети. Это означает сокращение времени, необходимого для перемещения данных из одной точки в другую, за счет размещения систем в центрах обработки данных, расположенных рядом с биржей. После уменьшения задержки на этапе передачи можно внести дополнительные улучшения в аппаратную и программную инфраструктуру системы алгоритмической торговли, чтобы сократить время, необходимое для того, чтобы данные достигли биржи. Спикер подчеркивает, что чем быстрее торговая система, тем значительнее альфа, что критично для фирм, занимающихся высокочастотным трейдингом.

  • 00:25:00 Спикер обсуждает различные конкурентные преимущества в алгоритмической торговле, в том числе качество данных и доступ к альтернативным источникам данных, таким как спутниковые снимки для оценки спроса. Кроме того, наличие стратегической инфраструктуры, которая эффективно преобразует идеи в реализуемые действия, имеет решающее значение для успеха. Другие преимущества включают возможность проводить обширные исследования, использовать передовые модели ценообразования и доступ к различным рынкам через брокеров или прайм-брокеров. В целом спикер подчеркивает важность наличия уникального конкурентного преимущества для достижения успеха в алгоритмической торговле.

  • 00:30:00 Спикер обсуждает концепцию «последнего взгляда» в торговле на рынке Форекс, когда маркет-мейкер имеет последнее слово о том, принимать ли сделку после того, как покупатель и продавец договорились о цене. Этот привилегированный доступ может быть значительным преимуществом в торговле. Кроме того, наличие бесперебойного бэк-офиса и надлежащего управления рисками также считается вычислительным преимуществом, поскольку помогает трейдерам избежать больших потерь. Наконец, возможность иметь доступ к деньгам на разлив без необходимости платить за них, если в этом нет необходимости, является значительным преимуществом в трейдинге.

  • 00:35:00 Спикер обсуждает различные конкурентные преимущества, которые финансовые институты и трейдеры могут иметь в алготрейдинге. Первым преимуществом является низкая стоимость финансирования и оперативный доступ к торговым столам, которыми пользуются банки. Во-вторых, налоговая структура фактически сводит налог на прирост капитала к нулю. Третье преимущество — это доступ к информации и новостям, а также к нормативным изменениям. Четвертое преимущество — это интеллектуальная собственность, такая как уникальные стратегии, усовершенствования аппаратного и программного обеспечения и проприетарные процессы. Эти преимущества сложно превзойти, и они дают трейдерам значительное преимущество перед конкурентами.

  • 00:40:00 Спикер обсуждает конкурентные преимущества в алгоритмическом трейдинге и то, как они могут быть значительным преимуществом для трейдеров. Он упоминает девять конкурентных преимуществ, в том числе технологические ноу-хау, патенты, навыки, преданную команду и непрерывность. Наличие одного или нескольких таких ребер может стать хорошим началом для
    трейдерам процветать и расти с головокружительной скоростью. Затем он описывает соответствующие преимущества для конкретной стратегии, такой как парная торговля и высокочастотный маркетмейкинг, включая скорость, рыночные данные, инфраструктуру стратегии, риск бэк-офиса, стоимость финансирования и интеллектуальную собственность.

  • 00:45:00 Спикер подчеркивает важность выявления и приобретения конкретных преимуществ, имеющих отношение к собственной торговой стратегии. Типы преимуществ различаются в зависимости от используемой стратегии, поэтому важно понимать, что важно и как получить эти преимущества. Спикер также упоминает о важности управления рисками и отмечает, что они используют собственные инструменты управления рисками. Говоря о проблемах регулирования, спикер предлагает начать с регулирующего органа и их часто задаваемых вопросов или раздела часто задаваемых вопросов. Наконец, спикер призывает зрителей рассмотреть программу EPAT для тех, кто заинтересован в открытии собственного отдела алго-трейдинга или в карьере в количественном трейдинге.

  • 00:50:00 Спикер обсуждает вопросы аудитории по различным темам, связанным с алгоритмическим трейдингом. Вопросы варьируются от правил до стратегии короткой гаммы и создания бизнеса алгоритмической торговли. Докладчик также подчеркивает важность микроструктуры рынка и упоминает нового преподавателя, доктора Роберта Кисселя, который имеет более чем 25-летний опыт работы в этой области. Спикер также затронул вопрос о применении науки о данных в торговле, заявив, что наука о данных имеет множество применений и касается не только использования машинного обучения или анализа данных. Чтобы получить максимальную отдачу от программы, рекомендуется базовое понимание статистики и финансовых рынков.

  • 00:55:00 Спикер обсуждает различные варианты использования машинного обучения в алгоритмической торговле, включая прогнозирование рыночных тенденций, управление рисками и определение режимов, чтобы понять, какие стратегии использовать. Они также касаются автоматизации и того, как она в определенной степени помогает преодолеть психологические аспекты торговли, но системный подход с автоматизацией или без нее — это то, что в конечном итоге приводит к успеху. Спикер советует тем, кто плохо разбирается в программировании, не прыгать сразу в алгоритмическую торговлю, а вместо этого начать с бесплатных ресурсов для изучения программирования и проверки уровня своего интереса, прежде чем заняться этой областью.

  • 01:00:00 Нитеш Ханделвал обсуждает инструменты программирования, используемые в алгоритмической торговле, и подчеркивает, что создание программного обеспечения для подключения к бирже для декодирования данных обычно выполняется на C++ или даже непосредственно на оборудовании. Однако, с точки зрения стратегии, Python можно использовать, если только речь не идет о высокочастотной торговле, требующей обработки ордеров всего за несколько микросекунд. Хандельвал также призывает участников присылать свои вопросы на свой адрес электронной почты, если они остались без ответа из-за ограниченного времени.
 

Спросите меня о чем угодно: анализ настроений и альтернативные данные в трейдинге



Спросите меня о чем угодно: анализ настроений и альтернативные данные в трейдинге

Вебинар начался с того, что ведущий представил трех участников дискуссии, которые являются частью факультета «Сертификат анализа настроений и альтернативных данных для финансов» (CSAF). CSAF — это всеобъемлющий курс, разработанный для профессионалов финансовой индустрии и охватывающий различные аспекты торговли, принятия инвестиционных решений и аналитики новостей. В число участников дискуссии входили профессор Кристина Альвануди-Шорн, профессор Гаутам Митра и доктор Пит Блэк, каждый из которых обладал выдающимся опытом и знаниями в области финансов. На сессии также была представлена информация о CSAF и ее преимуществах, а также краткое введение в Unicom, Opturisk Systems и Contingency.

После представления ведущие объяснили формат сеанса «спроси меня о чем угодно» (AMA). Они упомянули, что вопросы, полученные из разных стран, были объединены и отсортированы по четырем категориям: анализ настроений, альтернативные данные, возможности карьерного роста и другие вопросы. Хотя они стремились ответить на все вопросы, они признали, что нехватка времени может помешать ответить на все вопросы.

Первый набор вопросов касался анализа настроений и торговли. Выступающие сослались на статью профессора Питера Тетлока 2007 года, которая положила начало этой области. Они обсудили концепцию анализа настроений в трейдинге, объяснив, как настроениям можно присвоить положительные или отрицательные значения, прежде чем они повлияют на цены активов на рынке. Они сослались на справочники по аналитике новостей и финансам, а также по анализу настроений в области финансов как на ценные ресурсы для тех, кто интересуется этой темой. Также была подчеркнута важность анализа не только слов, но и семантики подачи информации, как подчеркнул профессор Стивен Пуллман из Оксфорда. Профессор Кристина Альвануди-Шорн ответила на конкретные вопросы, связанные с внедрением анализа настроений и его широкими применениями в финансовой отрасли, такими как распределение активов, оптимизация портфеля и анализ кредитных рисков.

Затем докладчики обсудили использование Python и методов машинного обучения для анализа настроений и прогнозирования движений рынка. Они упомянули, что Python широко используется из-за наличия в нем известных пакетов для анализа настроений и приложений для финансового рынка. Они также коснулись получения настроений на основе данных с фиксированным и открытым процентом и того, как настроения рынка влияют на ценообразование опционов. Они отметили, что временная задержка между рыночными объявлениями и обработкой данных дает трейдерам преимущество в информировании их торговых стратегий.

Переходя к теме альтернативных данных, докладчики объяснили, как их можно использовать для прогнозирования доходов компании в гораздо более короткие сроки по сравнению с традиционными источниками данных. Альтернативные данные включают в себя различные источники, в том числе данные электронной почты и кредитных карт, а также снимки со спутников и беспилотных летательных аппаратов и данные о геолокации с мобильных телефонов. Они подчеркнули, что анализ настроений также можно применять к альтернативным данным из социальных сетей, предоставляя информацию о положительных или отрицательных взглядах трейдеров на отдельные акции. Цель состоит в том, чтобы использовать альтернативные данные для прогнозирования будущих доходов или доходов для принятия выгодных инвестиционных решений.

В лекции «Основы альтернативных данных» докладчики упомянули предстоящий пример использования квитанций электронной торговли для прогнозирования доходов от продуктов и производителей, продаваемых на Amazon. Они сослались на интересное исследование, проведенное коллегой, который использовал квитанции от Walmart и компании по производству пиццы для прогнозирования изменений в их продажах. Они также обсудили другие тематические исследования, например, исследование с использованием терабайта данных новостей из открытого источника от Google под названием GDELT. Были перечислены различные источники альтернативных данных, что свидетельствует о быстром росте брокерских услуг.

В дальнейшем докладчики обсудили вопросы соответствия и этики данных, связанные с получением и использованием альтернативных данных в торговле. Они подчеркнули важность соблюдения конфиденциальности данных и обеспечения того, чтобы личная информация (PII) не присутствовала в полученных данных. Были также подчеркнуты этические аспекты стратегий сбора данных. Что касается анализа настроений, они сравнили его с алхимией, где цель состоит в том, чтобы найти выигрышные стратегии с использованием альтернативных данных, предупреждая при этом о необходимости оценки ценности погони.

Затем были изучены возможности карьерного роста на финансовом рынке, особенно для лиц с продвинутыми навыками программирования и программных технологий. Докладчик упомянул о проблемах преобразования количественных моделей машинного обучения и моделей искусственного интеллекта в приложения с выгодной реализацией. Они предложили профессионалам, уже работающим в финансовой отрасли с традиционными квалификациями, такими как CFA или FRM, изучить новые области на развивающемся финансовом рынке, где крупные игроки, такие как поставщики информации, открывают новые возможности. Спикер также посоветовал не ставить перед исследованиями слишком амбициозные цели, чтобы не получить ощутимых результатов.

Обсуждалась корреляция между талантами ИИ и машинного обучения в хедж-фондах и их доходностью. Ссылаясь на исследовательский документ из Университета штата Джорджия, было отмечено, что хедж-фонды с искусственным интеллектом старшего или младшего уровня и навыками машинного обучения могут зарабатывать примерно 2,8% годовой альфы, что делает это отличной карьерной возможностью для людей, способных получать дополнительную прибыль. Выступавшие рассказали о различных карьерных возможностях, доступных в альтернативных инвестициях с использованием ИИ, таких как выбор акций или помощь банкам в выдаче кредитных карт и ипотечных кредитов. Они упомянули такие программы, как CAIA Charter и Financial Data Professional, которые обеспечивают обучение методам искусственного интеллекта и машинного обучения, а также этике данных для финансовых рынков, и призвали студентов занимать должности в области науки о данных, открывающиеся в отрасли.

Профессор Кристина Альвануди-Шорн подчеркнула важность понимания набора данных и данных о настроениях, а также того, как интерпретировать результаты алгоритмов машинного обучения при выборе финансовой карьеры. Она отметила, что наука о данных не ограничивается финансами, ее можно найти практически в каждой компании. Тем не менее, она подчеркнула обилие открытых вакансий в области финансов, особенно в отношении анализа настроений и альтернативных данных. Для тех, кто интересуется алгоритмической торговлей со знанием Python и навыками прогнозирования, она упомянула о наличии книг, которые помогут им начать работу. Курс, который она обсуждала, включал девять базовых лекций, три из которых были посвящены альтернативным данным, и 12 лекций по примерам использования, представленных отраслевыми практиками.

Спикеры затронули вопрос, что лучше для трейдинга — AFL или Python. AFL, что означает Amy Broker Formula Language, был разработан бывшим журналистом и предлагает язык для быстрого внедрения технического анализа. Признавая полезность AFL, они рекомендовали Python для более глубокого анализа и реализации стратегии. Они также подчеркнули важность использования различных инструментов и методов для совершения обоснованных сделок и управления рисками. Хотя никакая серебряная пуля не гарантирует успеха в торговле, даже незначительное улучшение вероятности может привести к значительной прибыли.

Профессор и его коллеги обсудили важность использования как рыночных данных, так и данных о настроениях при построении торговых моделей. Рыночные данные отражают реальность торговых или инвестиционных портфелей, а данные о настроениях, собранные из таких источников, как микроблоги и поисковые запросы Google, предоставляют дополнительную информацию для прогнозирования движений рынка. Они предложили использовать квантовые модели или модели машинного обучения ИИ для прогнозирования, но подчеркнули важность ансамблей или систем голосования для достижения консенсуса. Спикеры выразили энтузиазм по поводу работы над проектами по анализу настроений и обучения по этой теме посредством вебинаров. Они призвали участников присылать вопросы по электронной почте для будущих ответов.

По завершении вебинара участники получили ценную информацию об анализе настроений, альтернативных данных, карьерных возможностях и взаимодействии между ИИ, машинным обучением и финансами. Экспертные знания и опыт участников дискуссии предоставили всесторонний обзор области, предоставив аудитории более глубокое понимание того, как анализ настроений и альтернативные данные могут повлиять на принятие решений в финансовой отрасли.

  • 00:00:00 Ведущий вебинара представляет трех участников дискуссии, которые являются частью факультета «Сертификат анализа настроений и альтернативных данных для финансов» (CSAF), и приглашает их на сеанс AMA. CSAF — это всеобъемлющий курс, разработанный для профессионалов, работающих в финансовой сфере, который охватывает различные аспекты торговли, принятия инвестиционных решений и аналитики новостей. Тремя участниками дискуссии являются профессор Кристина Альвануди-Шорн, профессор Гаутам Митра и доктор Пит Блэк, каждый из которых обладает выдающимся опытом и знаниями в области финансов. Сессия также включает информацию о CSAF и его преимуществах, а также краткое введение в Unicom, Opturisk Systems и Contingency.

  • 00:05:00 Ведущие представляются и объясняют формат сессии «спроси меня о чем угодно». Вопросы, полученные из разных стран, были объединены и отсортированы по четырем категориям: анализ настроений, альтернативные данные, карьерные возможности и другие вопросы. Они постараются ответить на все вопросы, но могут не успеть ответить на все за отведенное время. Рассмотрен первый набор вопросов об анализе настроений и трейдинге, и докладчики ссылаются на статью профессора Питера Тетлока 2007 года, которая положила начало этой области.

  • 00:10:00 Спикер обсуждает концепцию анализа настроений в трейдинге и то, как настроениям можно придавать положительные или отрицательные значения до изменения цен на активы на рынке. Спикер ссылается на справочники по аналитике новостей и финансам, а также на ответы на вопросы о финансах как на полезные ресурсы для тех, кто интересуется анализом настроений. Спикер также упоминает о важности не только анализа слов, но и семантики подачи информации, на что указывает профессор Стивен Пуллман из Оксфорда. Затем спикер передает слово своей коллеге Кристине, чтобы она ответила на некоторые вопросы, касающиеся реализации анализа настроений и его широкого применения в финансовой отрасли, включая распределение активов, оптимизацию портфеля и анализ кредитных рисков.

  • 00:15:00 Спикер обсуждает использование Python и методов машинного обучения для проведения анализа настроений и прогнозирования движений рынка. Они упоминают, что Python является широко используемым языком, поскольку он предлагает известные пакеты для анализа настроений и приложений для финансового рынка. Спикер также коснется возможности определения настроений на основе данных о фиксированных и открытых процентных ставках и того, как настроения рынка влияют на ценообразование опционов. Они отмечают, что задержка между рыночными объявлениями и обработкой данных является преимуществом, которое трейдеры могут использовать для информирования своих торговых стратегий.

  • 00:20:00 Спикеры переходят к обсуждению альтернативных данных и того, как их можно использовать для прогнозирования доходов компаний в гораздо более короткие сроки, чем традиционные данные. К альтернативным источникам данных относятся такие данные, как электронная почта и данные кредитных карт, а также снимки со спутников и беспилотников, а также данные о геолокации с мобильных телефонов. Анализ настроений также можно применять к альтернативным данным из социальных сетей, помогая получить представление о положительных или отрицательных взглядах трейдеров на отдельные акции. Цель состоит в том, чтобы использовать альтернативные данные для прогнозирования будущих доходов или доходов, чтобы принимать выгодные инвестиционные решения.

  • 00:25:00 Спикер рассказывает о предстоящем примере использования в лекции «Основы альтернативных данных», где Кристина и спикер обсудят использование квитанций электронной торговли для прогнозирования доходов от продуктов и производителей, продаваемых на Amazon. Спикер упоминает интересное исследование, проведенное одним из их коллег, который использовал квитанции от Walmart и пиццерии для прогнозирования изменений в своих продажах. Они также упоминают другие тематические исследования, в том числе исследование о терабайте новостных данных с открытым исходным кодом, предоставленных Google, под названием GDELT. Докладчик заканчивает перечислением различных источников альтернативных данных, отмечая, что посредничество с данными стало быстро растущим бизнесом.

  • 00:30:00 Спикеры обсуждают альтернативные данные в трейдинге. Они упоминают о важности не только получения данных из различных источников, но и учета вопросов соответствия при получении и доставке этих данных. Они подчеркивают иногда упускаемый из виду аспект этики данных, заключающийся в обеспечении того, чтобы личная информация (PII) не присутствовала в полученных данных, и чтобы стратегия сбора этих данных была полностью понята. Спикеры также коснулись анализа настроений и идеи о том, что это похоже на алхимию, стремление найти выигрышную стратегию с помощью полученных альтернативных данных, подчеркнув при этом важность понимания того, стоит ли оно того.

  • 00:35:00 Спикер обсуждает возможности карьерного роста на финансовом рынке, особенно для тех, кто обладает продвинутыми навыками программирования и программных технологий. Он упоминает о проблемах, связанных с превращением моделей машинного обучения на основе квантовых вычислений и искусственного интеллекта в приложения с выгодной реализацией. Для тех, кто уже работает в финансовой индустрии с традиционными квалификациями, такими как CFA или FRM, он предлагает изучить новые области на развивающемся финансовом рынке с крупными игроками, такими как поставщики информации, предлагающие новые возможности. Спикер также предостерегает от слишком амбициозных целей исследования, чтобы не остаться ни с чем.

  • 00:40:00 Спикеры обсуждают взаимосвязь между искусственным интеллектом и машинным обучением в хедж-фондах и их доходность. Согласно исследовательскому документу Университета штата Джорджия, обладая навыками искусственного интеллекта и машинного обучения более высокого или младшего уровня в хедж-фонде, можно заработать около 2,8% годовой альфы, что может стать отличной карьерной возможностью для тех, кто может предложить дополнительную прибыль хеджированию. фонд. Выступающие также рассказывают о различных карьерных возможностях, доступных в альтернативных инвестициях с использованием ИИ, таких как выбор акций или помощь банкам в оформлении кредитных карт и ипотечных кредитов. Они упоминают такие программы, как CAIA Charter и Financial Data Professional, которые проводят обучение по методам искусственного интеллекта и машинного обучения, а также этике данных для финансовых рынков, и советуют студентам заниматься наукой о данных, открывающимися в отрасли.

  • 00:45:00 Кристина подчеркивает важность понимания набора данных и данных о настроениях, а также того, как читать результаты алгоритмов машинного обучения, когда вы начинаете карьеру в сфере финансов. Она отмечает, что область науки о данных не ограничивается финансами, ее можно найти практически в каждой компании. Тем не менее, в сфере финансов открыто много вакансий, особенно в отношении анализа настроений и альтернативных данных. Что касается тех, кто интересуется алгоритмической торговлей и знает Python и умеет прогнозировать время, есть книги, которые помогут начать работу. Курс, который она обсуждает, включает девять базовых лекций, три из которых посвящены альтернативным данным, и 12 лекций по примерам использования, представленных отраслевыми практиками.

  • 00:50:00 Спикеры обсуждают вопрос, что лучше для трейдинга AFL или Python. AFL расшифровывается как Amy Broker Formula Language, который был разработан бывшим журналистом популярного новостного канала. Это язык для быстрого внедрения технического анализа, и хотя он может быть полезен, использование Python может обеспечить более глубокий уровень анализа и реализации стратегии. Выступающие рекомендуют Python, а также обсуждают, насколько важно использовать различные инструменты и методы для совершения обоснованных сделок и управления рисками. Хотя серебряной пули для успеха в торговле не существует, даже небольшое улучшение вероятности может привести к значительной прибыли.

  • 00:55:00 Профессор и его коллеги обсуждают важность использования как рыночных данных, так и данных о настроениях при построении торговых моделей. Рыночные данные показывают реальность торговых портфелей или инвестиционных портфелей, в то время как данные о настроениях, собранные из таких источников, как микроблоги и поиск Google, предоставляют дополнительную информацию для прогнозирования движений рынка. Чтобы делать прогнозы, они предлагают использовать квантовые модели или модели машинного обучения ИИ, но подчеркивают важность ансамблей или системы голосования для достижения консенсуса. Они также упоминают о том, что им нравится работать над проектами по анализу настроений и проводить обучение по этой теме посредством вебинаров. Наконец, они призывают участников присылать вопросы по электронной почте для получения ответов в будущем.
 

Торговля волатильностью: торговля индексом страха VIX



Торговля волатильностью: торговля индексом страха VIX

Сессия началась с того, что ведущий и приглашенный докладчик представили программу вебинара, целью которой было улучшить понимание участниками волатильности на финансовых рынках. Они начали с определения волатильности и ее связи с VIX, также известным как «индекс страха». Докладчик подробно рассказал о различных типах VIX и деривативов на основе VIX, проливая свет на их значение в трейдинге. Сессия также включала практический подход к торговле VIX и завершилась сессией вопросов и ответов для ответов на любые вопросы аудитории.

Чтобы проиллюстрировать концепцию волатильности, ведущий использовал Tesla в качестве примера акций с высокой волатильностью, объясняя, как их ежедневная доходность колеблется от -20% до +20%. Такой уровень волатильности делает его рискованным активом. Ведущий подчеркнул, что просто взгляд на график цены актива не дает четкого представления о его волатильности. Вместо этого именно ежедневная доходность дает лучшее представление о волатильности актива.

В видео дополнительно исследуется применение волатильности за пределами торговли опционами и ее полезность при принятии решений о покупке активов в целом. Спикер классифицировал волатильность на основе величины колебаний актива, от высокой до низкой волатильности. Было проведено сравнение между Tesla и S&P 500, при этом S&P 500 имеет значительно более низкую волатильность. Были обсуждены различные методы измерения волатильности, в том числе стандартное отклонение и бета, которые обеспечивают исторические значения волатильности. Было введено понятие подразумеваемой волатильности, представляющее рыночное ожидание будущих движений актива без указания направления этих движений.

Затем вебинар был посвящен объяснению расчета VIX, или индекса волатильности, и его использованию подразумеваемой волатильности от различных типов индексных опционов для оценки потенциала резких изменений. VIX обычно называют «индексом страха», и его график строится по отношению к S&P 500. Хотя VIX обычно стремится оставаться на низком уровне, неожиданные события могут привести к его скачку, что приведет к усилению страха на рынке. Фактический расчет VIX проводится CBOE, предоставляя трейдерам цифры, необходимые им для отслеживания движения VIX и его связи с базовым индексом. В целом, VIX служит важным инструментом для трейдеров, стремящихся снизить риск на рынке.

Спикер далее обсудил взаимосвязь между VIX и S&P 500, подчеркнув, что VIX отражает ожидания рынка волатильности в будущем индекса и то, как он реагирует в периоды неопределенности, когда S&P 500 испытывает снижение. Спикер привел такие примеры, как торговая война между США и Китаем и пандемия COVID-19, чтобы проиллюстрировать корреляцию между VIX и S&P 500. В то время как VIX стремится оставаться низким, неожиданные события могут привести к резкому увеличению волатильности. Однако по мере того, как трейдеры обрабатывают новую информацию и уменьшается неопределенность, снижается и волатильность.

Понятие индекса страха или VIX было введено как мера страха трейдеров перед негативными новостями, влияющими на рынок. Было подчеркнуто, что VIX не ограничивается S&P 500, но может применяться к другим географическим областям, таким как Австралийская фондовая биржа, акции еврозоны и индекс Hang Seng, а также к другим классам активов, таким как товары и валюты. Потребность в VIX возникает из-за того, что трейдеры могут ожидать волатильности рынка, но это не единственный фактор, определяющий торговые решения, поскольку греки опционов также играют свою роль. Таким образом, VIX служит для трейдеров инструментом для торговли опционами на основе волатильности рынка. Хотя сам VIX не имеет торгового инструмента, производные инструменты, такие как фьючерсы и опционы, позволяют оценивать будущую волатильность, облегчая торговые стратегии.

Были обсуждены различные типы фьючерсов VIX, доступные для торговли, в том числе стандартные фьючерсы, фьючерсы на ближайший месяц, следующий месяц, экспирации на дальний месяц и недельные фьючерсы. В видео подчеркивается, что, хотя фьючерсы на VIX могут быть дорогими, существуют мини-фьючерсы, доступные за одну десятую стоимости, что обеспечивает более доступный вариант для трейдеров. Кроме того, в качестве альтернативы торговле фьючерсами на VIX были введены VIX ETF (биржевые фонды). Эти ETF получают свою ценность от фьючерсов VIX и предлагают различные варианты в зависимости от предпочтений трейдеров. Краткосрочные ETF VIX, такие как VIXY, отслеживают фьючерсы на ближайший месяц и следующий месяц, в то время как среднесрочные ETF VIX, такие как VIXM, отслеживают среднесрочные фьючерсы. Обратные ETF VIX, такие как SVXY, также упоминались, поскольку они движутся в направлении, противоположном фьючерсам VIX, увеличиваясь в цене, когда фьючерсы падают. Трейдеры могут выбирать из этих различных типов фьючерсов и ETF на VIX в зависимости от их взглядов на рынок и торговых стратегий.

Далее в видео были рассмотрены другие производные инструменты на основе VIX, в том числе VIX ETF и VIX ETN (облигации, торгуемые на бирже). Было объяснено, что VIX ETF имеют в основе фьючерсы VIX, что обеспечивает подверженность волатильности на рынке. С другой стороны, VIX ETN были выделены как не имеющие базового актива. Спикер упомянул популярную VXX в качестве примера VIX ETN. Было подчеркнуто, что торговля деривативами на основе VIX сопряжена с рисками, и трейдерам крайне важно понимать эти риски, прежде чем приступать к такой торговой деятельности. Прежде чем торговать с реальным капиталом, было рекомендовано тестирование и тестирование стратегий в среде бумажной торговли. ETN, в частности, несут риск эмитента, а это означает, что, если компания, выпускающая ETN, не выполнит свои обязательства, капитал инвесторов может оказаться под угрозой. Кроме того, было отмечено, что фьючерсы на VIX имеют эффект контанго, который вводит определенные риски и соображения для трейдеров.

Спикер подробно остановился на теме конвергенции фьючерсов VIX по мере приближения срока их истечения. Они объяснили, что по мере приближения даты экспирации цены фьючерсов на VIX имеют тенденцию сходиться. Было подчеркнуто, что для трейдеров, участвующих в торговле фьючерсами VIX, крайне важно быть на правильной стороне сделки до этого сближения. Затем в видео представлена простая стратегия на основе VIX, которая включает использование VIX для хеджирования портфеля в периоды спада путем открытия длинных позиций по фьючерсам VIX. Эта стратегия была протестирована и показала, что в период с 2011 по 2021 год она дает в три раза более высокую доходность в сочетании с портфелем S&P 500. Была подчеркнута важность проверки идей на исторических данных и их применения в среде бумажной торговли как средства обрести уверенность перед их реализацией. в реальных торговых сценариях.

На вебинаре участники поделились информацией о разработанном ими курсе под названием «Стратегии торговли волатильностью для начинающих». Курс направлен на обучение трейдеров различным методам измерения волатильности, включая ATR (средний истинный диапазон), стандартное отклонение, VIX и бета-версию. Они подчеркивали важность оснащения себя правильными инструментами и знаниями для торговли, не опасаясь волатильности. Организаторы упомянули, что курс в настоящее время доступен со скидкой 67% в течение ограниченного времени. Кроме того, участникам вебинара была предложена дополнительная скидка 10% на курс по коду купона VTS10. Ведущие также воспользовались возможностью, чтобы ответить на некоторые вопросы аудитории, в том числе на вопросы об акценте на рынке США при анализе VIX и о том, действует ли VIX как опережающий или запаздывающий индикатор ценовых движений.

Докладчик далее объяснил почти мгновенную реакцию VIX на S&P 500. Хотя конкретный диапазон VIX не обсуждался, было отмечено, что 30-дневная волатильность рассчитывается в годовом исчислении и находится в диапазоне от 0 до 100. Докладчик подчеркнул различные фазы VIX, такие как фаза от низкой до средней в диапазоне от 10 до 20 и средняя фаза от 20 до 25. Докладчик признал, что стадность, или склонность участников рынка действовать коллективно, может повлиять на VIX. В видео также упоминается наличие фьючерсных опционов на VIX в Индии, хотя ликвидность этих опционов ограничена из-за высоких требований к капиталу.

Во время сеанса вопросов и ответов в видео были рассмотрены несколько вопросов, связанных с волатильностью торговли и VIX. Один вопрос касался возможности торговли деривативами на основе VIX, находясь в Индии. В ответе указывалось, что, хотя это новая практика, некоторые торговые платформы позволяют торговать деривативами на основе VIX в Индии. Другой вопрос вызвал идею включения настроения новостей в качестве дополнительного параметра в модели ценообразования опционов. Спикер объяснил, что VIX принадлежит к другому классу активов и не использует те же модели, что и другие варианты. Однако в видео признается, что анализ настроений может сыграть роль в понимании динамики рынка. Кроме того, в видео кратко упоминаются UVIX и SVIX как базовые активы, которые можно рассматривать аналогично другим активам при рассмотрении торговых стратегий.

Затем обсуждение перешло к правилам комбинированной портфельной стратегии, о которых говорилось ранее в видео. Спикер объяснил критерии правил входа и выхода в этой стратегии. Правило входа фокусируется на поведении S&P 500, где, если он снижается, трейдеры могут резервировать капитал для открытия длинных позиций по VIX. Было отмечено, что VIX обычно растет, когда S&P 500 падает. С другой стороны, правило выхода учитывает поведение S&P 500, чтобы определить, вышел ли он из медвежьего рынка и хорошо ли работает экономика в целом, что указывает на бычий рынок. Трейдерам было рекомендовано оценить состояние рынка, прежде чем принимать решения о входе или выходе из сделок.

На вебинаре подробно рассказали о торговле волатильностью, уделив особое внимание VIX как ключевому индикатору. Он охватывал такие темы, как понимание волатильности, измерение и классификация волатильности, расчет VIX, различные типы деривативов на основе VIX и стратегии торговли волатильностью. Организаторы также предложили курс по стратегиям торговли волатильностью для начинающих, призывая трейдеров вооружиться необходимыми знаниями и инструментами, чтобы уверенно ориентироваться на рынке. Вебинар завершился интерактивной сессией вопросов и ответов, в ходе которой были рассмотрены различные вопросы аудитории и дана дополнительная ясность по обсуждаемым темам.

  • 00:00:00 Ведущий и приглашенный докладчик представляют повестку дня сессии, начиная с определения и понимания волатильности на финансовых рынках. Спикер продолжает объяснять, почему VIX называют «индексом страха», и различные типы VIX и производные на его основе. Сессия также включает в себя практический подход к торговле VIX, прежде чем закончиться сессией вопросов и ответов. Ведущий описывает, как люди связывают волатильность с нестабильными химическими веществами или жидкостями, и объясняет, как это применимо к торговле.

  • 00:05:00 Tesla — хороший пример акций с высокой волатильностью, дневная доходность которых колеблется от -20% до +20%. Это резкое колебание делает управление активом рискованным. Однако, глядя только на его ценовой график, нельзя получить четкого представления о том, насколько волатильным является актив. Ежедневная доходность дает лучшее представление о волатильности актива.

  • 00:10:00 В видео обсуждается использование волатильности не только в торговле опционами, а также то, как она может быть полезна при принятии решений о покупке актива в целом. В видео объясняется, что волатильность можно классифицировать в зависимости от того, насколько сильно колеблется актив, от высокой до низкой волатильности. S&P 500 используется для сравнения с Tesla, поскольку его волатильность значительно ниже. В видео обсуждаются методы, используемые для измерения волатильности, включая стандартное отклонение и бета-версию, которые обеспечивают исторические значения волатильности. Также вводится понятие подразумеваемой волатильности, которое представляет собой рыночное ожидание того, насколько актив будет двигаться в будущем, но не дает представления о том, в каком направлении будет это движение.

  • 00:15:00 Четкое понимание того, как рассчитывается VIX, или индекс волатильности, и как он использует подразумеваемую волатильность различных типов индексных опционов, чтобы дать представление о том, насколько резкими могут быть изменения. VIX часто называют «индексом страха», и он отображается на графике по отношению к S&P 500. Обычно VIX старается оставаться на низком уровне, но неожиданные события могут привести к его росту, отсюда и аспект страха. Тяжелую работу по расчету VIX выполняет CBOE, которая предоставляет цифры трейдерам, позволяя им сосредоточиться на движении VIX и его связи с базовым индексом. В целом, VIX — важный инструмент для трейдеров, стремящихся снизить рыночный риск.

  • 00:20:00 Спикер обсуждает взаимосвязь между VIX, также известным как индекс страха, и S&P 500. Они объясняют, что VIX — это рыночное ожидание того, насколько волатильным будет индекс в будущем и как он реагирует, когда S&P 500 снижается из-за неопределенности. Спикер использует несколько примеров, таких как торговая война между США и Китаем и пандемия COVID-19, чтобы продемонстрировать взаимосвязь между ними. Они поясняют, что VIX пытается оставаться низким, но может резко вырасти из-за неожиданных событий, что приведет к повышенной волатильности. Однако по мере того, как трейдеры обрабатывают новую информацию, уровень неопределенности снижается, как и волатильность.

  • 00:25:00 Понятие индекса страха или VIX вводится как мера того, насколько трейдеры опасаются негативных новостей, влияющих на рынок. VIX применим не только к S&P 500, но также может применяться к другим географическим областям, таким как Австралийская фондовая биржа, акции еврозоны и индекс Hang Seng, и даже к другим классам активов, таким как товары и валюты. Потребность в VIX возникает потому, что трейдеры могут ожидать волатильности рынка, но это не будет единственным фактором, определяющим торговые решения, поскольку греки также учитывают опционы. Таким образом, VIX служит для трейдеров инструментом для торговли опционами на основе волатильности рынка, и, хотя у VIX нет торгового инструмента, у него есть производные инструменты, которые позволяют оценивать будущую волатильность для облегчения торговли. К таким производным относятся фьючерсы и опционы.

  • 00:30:00 Докладчик объясняет различные типы фьючерсов VIX, доступные для торговли, включая стандартные, ближайший месяц, следующий месяц и дальний месяц, а также еженедельные истечения. Хотя фьючерсы VIX могут быть дорогими, мини-фьючерсы доступны за одну десятую стоимости. Кроме того, в качестве альтернативы можно использовать VIX ETF, получая свою стоимость от фьючерсов VIX. Краткосрочные ETF VIX, такие как VIXY, отслеживают фьючерсы на ближайший месяц и следующий месяц, в то время как среднесрочные ETF VIX, такие как VIXM, отслеживают среднесрочные фьючерсы. Спикер также упоминает обратные VIX ETF, такие как SVXY, которые полностью обратны фьючерсам VIX и растут в цене, когда фьючерсы падают. В конечном счете, трейдеры могут использовать эти различные типы фьючерсов и ETF VIX в зависимости от своего взгляда на рынок.

  • 00:35:00 Обсуждаются различные типы деривативов на основе VIX, включая ETF VIX и биржевые ноты VIX (ETN). VIX ETF имеют в основе фьючерсы VIX, в то время как VIX ETN не имеют основы. VXX является примером популярной VIX ETN. Однако важно отметить, что существуют риски с деривативами на основе VIX, и важно понимать их перед торговлей. Перед торговлей с реальным капиталом рекомендуется тестировать и тестировать стратегии на истории. ETN сопряжены с риском эмитента, а это означает, что если компания, выпускающая ETN, не может сдержать свое обещание, на карту поставлен капитал инвестора. Кроме того, фьючерсы на VIX имеют эффект контанго, что может привести к рискам.

  • 00:40:00 Спикер обсуждает конвергенцию цен фьючерсов VIX по мере приближения даты их истечения и важность быть на правильной стороне сделки перед торговлей фьючерсами VIX. Затем они объясняют простую стратегию на основе VIX, включающую использование VIX для хеджирования портфеля в периоды спада путем открытия длинных позиций по фьючерсам VIX. Эта стратегия была протестирована в ходе курса по торговле волатильностью и привела к увеличению доходности в три раза в период с 2011 по 2021 год при использовании комбинированного портфеля фьючерсов S&P 500 и VIX. Спикер подчеркивает необходимость протестировать идеи на истории и опробовать их в среде бумажной торговли, прежде чем торговать вслепую.

  • 00:45:00 Ведущие вебинара обсуждают разработанный ими курс под названием «Стратегии торговли волатильностью для начинающих», посвященный обучению трейдеров тому, как измерять волатильность с использованием различных методов, таких как ATR, стандартное отклонение, VIX и бета. Они подчеркивают важность наличия правильных инструментов и знаний для торговли, не опасаясь волатильности. Курс доступен со скидкой 67% в течение ограниченного времени, а участники вебинара получают дополнительную скидку 10% с кодом купона VTS10. Ведущие также отвечают на некоторые вопросы аудитории, в том числе о том, почему они фокусируются на рынке США при анализе VIX и является ли VIX опережающим или запаздывающим индикатором ценовых движений.

  • 00:50:00 Спикер поясняет, что VIX имеет почти мгновенную реакцию на S&P 500. Диапазон VIX не обсуждается, так как 30-дневная волатильность приведена в годовом исчислении и показана, но он составляет от 0 до 100. VIX имеет тенденцию иметь различную фазу от 10 до 20, которая является фазой от низкой до средней, и от 20 до 25, которая является средней фазой. Кроме того, стадность может повлиять на VIX, и есть опционы на фьючерсы на VIX в Индии, но в них не так много ликвидности из-за высоких требований к капиталу.

  • 00:55:00 В видео обсуждаются различные вопросы, связанные с торговлей волатильностью и VIX. Один вопрос касается возможности торговли деривативами на основе VIX, находясь в Индии, и ответ предполагает, что некоторые торговые платформы допускают это, хотя это все еще новая практика. Другой вопрос заключается в том, можно ли включить отношение к новостям в качестве дополнительного параметра в модели ценообразования опционов. В ответе отмечается, что VIX представляет собой другой класс активов и не использует те же модели, что и другие варианты. Кроме того, в видео обсуждаются базовые активы UVIX и SVIX и предлагается рассматривать их так же, как и другие активы, которые следует рассматривать для торговых стратегий. Наконец, вопрос касается правил комбинированной портфельной стратегии, которая включает в себя резервирование части капитала и реинвестирование по мере снижения S&P 500.

  • 01:00:00 Спикер объясняет критерии правил входа и выхода в комбинированной портфельной стратегии. Правило входа основано на поведении S&P 500; если он снижается, трейдер может зарезервировать капитал, чтобы открыть длинную позицию по VIX. VIX обычно растет, когда S&P 500 падает. Правило выхода, с другой стороны, смотрит на поведение S&P 500, чтобы определить, вышел ли он из медвежьего рынка и в порядке ли экономика (указывает на бычий рынок). Спикер также отвечает на вопрос о том, следует ли VIX за S&P 500 или наоборот, объясняя, что VIX получает свое значение от S&P 500 и обычно следует за ним, но трейдеры могут принимать решения на основе уровней VIX, которые могут повлиять на индекс.
 

Большие данные и будущее розничных инвестиций


Большие данные и будущее розничных инвестиций

Финансовые рынки ежедневно генерируют огромное количество данных. На этом вебинаре спикер обсудит важность работы с ним в контексте инвестирования и трейдинга. Он также расскажет, как мы можем использовать его для различных стилей инвестирования. В процессе он расскажет, как вы можете развивать знания и навыки, необходимые для процветания и процветания в этой области.

00:00 - Введение

04:00 - Отказ от ответственности

05:44 - Повестка дня

11:04 - Данные

14:31 - Большие данные

20:01 - Рассвет аналитики данных

23:29 - Текущая торговая и инвестиционная ситуация

23:36 - Классический подход к анализу данных

27:43 - Современный анализ данных

31:29 - Зачем и как используют аналитику на финансовых рынках

37:00 - Типы данных

43:58 - Проблемы для розничных инвесторов

52:38 - Вопросы и ответы

 

Торговля парами в Бразилии и короткие стрэддлы на рынках США [Проекты алготрейдинга]



Торговля парами в Бразилии и короткие стрэддлы на рынках США [Проекты алготрейдинга]

Вебинар начинается с того, что ведущий представляет доктора Луиса Гуидаса, выпускника EPAT, который представляет свой проект парной торговли на бразильских фондовых рынках. Доктор Гуидас — опытный разработчик программного обеспечения в индустрии платежных карт и преподаватель, преподающий компиляторы и языки программирования в Федеральном университете Флуминенсе. Он много работал над криптографическими алгоритмами, безопасными протоколами связи и безопасными электронными транзакциями. После завершения программы EPAT в июле 2021 года он в настоящее время возглавляет отдел количественного анализа в oCam Brazil.

Доктор Гуидас начинает с введения концепции статистического арбитража, который предполагает использование статистических моделей для поиска пар активов, нейтрализующих риск друг друга. Он объясняет, как можно использовать коинтегрированные пары для создания стационарных временных рядов с постоянным средним значением и дисперсией. Чтобы проиллюстрировать это, он использует пример двух ETF, которые отслеживают один и тот же индекс, которые почти идеально коинтегрированы и создают горизонтальный спред с постоянным средним значением и дисперсией. Он упоминает, что этот процесс включает в себя период обучения и период тестирования для проверки стратегии на исторических данных.

Затем доктор Гуидас углубляется в процесс торговли парами и в то, как они используют торговую стратегию полосы Боллинджера. Они выбирают тикеры и сектора, находят количественные пары и рассчитывают коэффициент хеджирования для создания своего спреда. Для каждой пары они рассчитывают спред и используют торговую стратегию возврата к среднему, покупая, когда спред ниже среднего, и продавая, когда он выше среднего. Он также обсуждает использование стоп-лосса в алгоритмах возврата к среднему и подчеркивает, что чем дальше цена отклоняется от среднего, тем выше вероятность ее возвращения к среднему.

Докладчик представляет стратегию, называемую временем остановки, которая включает в себя выход из сделки по спреду через определенное количество дней, если она не закрывается, что помогает предотвратить убытки. Они представляют собой пример стратегии «Полосы Боллинджера» для парной торговли в Бразилии, демонстрируя ее прибыльность в течение одного года. Однако из-за ограниченности данных они упоминают предвзятость, которая может возникнуть из-за использования только компаний, существующих в текущий период времени. Чтобы решить эту проблему, они включили еще один период обучения с 2018 по 2020 год, что привело к увеличению количества пар из-за появления новых компаний и секторов.

Доктор Гуидас делится своим опытом парной торговли в Бразилии и обсуждает свою методологию. Они упрощают анализ спреда и определяют идеальную продолжительность периода простой скользящей средней, исследуя период полураспада спреда. Они также подчеркивают проблемы, с которыми приходится сталкиваться при торговле на бразильском фондовом рынке, особенно его ликвидность, которая ограничивает количество жизнеспособных пар после анализа 100 ведущих компаний. Докладчик приводит показатели производительности, но признает необходимость улучшения и предлагает такие подходы, как настройка гиперпараметров, проверки стационарности и слияние небольших секторов. Они рекомендуют читать литературу по теме, особенно упоминая книги доктора Чанга и доктора Хиппиша.

Во время сеанса вопросов и ответов д-р Грейс отвечает на вопросы аудитории относительно стратегий, представленных в видео. Она объясняет, что период полос Боллинджера — это гиперпараметр, который можно динамически устанавливать на основе проверки сетки периодов полураспада спреда. Когда ее спросили об использовании полос Боллинджера для стрэддлов и стрэнглов, она предложила обратиться за советом к экспертам по деривативам, поскольку это структурированные операции. Доктор Грейс также обращается к проблеме сделок, не возвращающихся к среднему, и предлагает делать ряды без возврата к среднему путем вычисления их первого момента. Другой вопрос касается корреляции между Indice Futuro VINFUT и BOVA11, в связи с чем она рекомендует изучить взаимосвязь между ними для принятия торговых решений.

После этого д-р Льюис Элтон делится своим опытом работы с программой EPAD Quantum Trading и тем, как она оправдала его ожидания в понимании того, почему технический анализ не всегда работает в трейдинге. Он подчеркивает важность изучения и прохождения курсов для получения знаний и советует не пытаться воссоздать знания человечества в одиночку. На вебинаре также объявляется о запуске их первого контркурса на португальском языке по импульсной торговле.

Сиддхарт Бхатия берет слово, чтобы обсудить короткие стрэддлы на рынках США. Он объясняет, что короткий стрэдл включает в себя продажу колла и вложения в равных количествах по деньгам и получение прибыли, если базовый актив движется меньше, чем уровень проданного страйка. Хотя эта стратегия рекламируется как прибыльная торговая стратегия, Бхатия предупреждает, что потенциальные убытки могут быть намного больше, чем прибыль, особенно в периоды волатильности рынка. Он ссылается на случаи, когда фирмы разорялись в такие периоды, как пандемия COVID, из-за коротких стрэддл-сделок.

Спикер делится собственным опытом тестирования стратегии торговли короткими стрэддлами с использованием механического подхода. Они продали 100 единиц стрэддла «при деньгах» в начале каждого периода DTE (дни до экспирации) и удерживали позиции до истечения срока, не применяя стоп-лоссы или нюансированные точки входа и выхода. Они провели ретроспективное тестирование с использованием двух наборов данных, один из которых был дельта-хеджированным, а другой — нехеджированным, и использовали две разные версии с 7 DTE и 60 DTE, чтобы охватить разные периоды времени. Они получили необходимые данные для обратного тестирования через RATS API и обработали их с помощью Python pandas, чтобы получить цены покупки и продажи. Тем не менее, спикер подчеркивает сложность создания фрейма данных, поскольку каждая строка требует индивидуального внимания для обеспечения точности.

Спикер переходит к обсуждению результатов тестирования стратегий торговли коротким стрэдлом на бразильском и американском рынках. Они показывают, что стратегия показала плохие результаты на обоих рынках, что привело к значительным просадкам и низкому коэффициенту Шарпа. Хотя дельта-хеджирование помогло уменьшить стандартное отклонение P&L (прибылей и убытков), оно не превращало убыточные сделки в прибыльные. Спикер отмечает, что стоп-лосс-приказы имеют решающее значение в этом типе торговли, и упоминает научные статьи, предлагающие использовать фильтры входа на основе индекса VIX и временной структуры фьючерсов VIX. Стратегия короткого стрэдла считается прибыльной, но рискованной, требующей эффективного управления убытками с помощью различных методов.

Во время сессии вопросов и ответов спикер отвечает на несколько вопросов зрителей. Один вопрос касается того, почему позиции по стратегии не хеджируются в конце дня. Спикер объясняет, что обычной практикой является хеджирование один раз в день при закрытии рынка, поскольку это помогает снизить стандартное отклонение прибылей и убытков и свести к минимуму долгосрочную волатильность. Однако они подчеркивают, что методы хеджирования подлежат тестированию и исследованиям. Спикер также затрагивает такие темы, как расчет среднегодового темпа роста (CAGR), транзакционные издержки и преимущества удержания позиций в течение семи-десяти дней вместо ежедневных продаж в стратегии короткого стрэдла. Кроме того, они подчеркивают важность предыдущего опыта ручной и неалгоритмической торговли, поскольку он готовит трейдеров к волатильности рынка и принятию краткосрочных потерь.

Спикеры продолжают отвечать на вопросы аудитории, отвечая на вопросы, связанные с торговлей парами в Бразилии и короткими стрэддлами на рынках США. Один из слушателей спрашивает, следует ли открывать стрэддл, если VIX около 20, на что спикер советует не делать этого, отмечая, что это обычно приводит к убыткам, и предлагает продавать индекс, если VIX выше 20. Другой вопрос касается согласование противоположных стратегий входа, когда VIX выше 30. Рекомендуется всегда открывать короткую позицию и игнорировать предложение бэквордации. Спикеры также получают вопросы о рекомендациях книг, причем один из спикеров настоятельно рекомендует три книги Юн Синклер.

Затем спикер делится своим опытом работы с программой ePAD в Quantum City, подчеркивая, как она помогла заполнить пробелы в их знаниях о кодировании и концепциях алгоритмической торговли. Они подчеркивают важность изучения и изучения рынков. Спикер призывает новичков открывать демо-счета и набираться опыта приема убытков на рынке, подчеркивая, что овладение навыком требует более глубокого изучения и прохождения большего количества курсов. Они подчеркивают, что программа ePAD от Quantum City является отличной отправной точкой для тех, кто хочет улучшить свое понимание рынков. Спикер повторяет совет доктора Луиса Гуидаса относительно важности изучения и постоянного изучения рынка.

Поскольку вебинар подходит к концу, ведущие выражают благодарность доктору Луису за то, что он поделился своими ценными знаниями о парной торговле в Бразилии. Они также выражают признательность аудитории за активное участие в вебинаре и за предложения по будущим темам. Хозяева признают трудности, связанные с запуском курса португальского языка, но выражают свое волнение по поводу многочисленных событий, происходящих в их сообществе. Они призывают аудиторию делиться своими отзывами с помощью опроса, что позволяет им собрать ценный вклад и идеи для будущих сессий.

С теплой признательностью ведущие попрощались с доктором Луисом и аудиторией, выразив свой энтузиазм в отношении предстоящих вебинаров и свое стремление предоставить ценные знания и идеи торговому сообществу. Они с нетерпением ждут возможности изучить новые темы, поделиться опытом и создать благоприятную среду обучения для всех участников.

На вебинаре был представлен всесторонний обзор парной торговли на бразильских фондовых рынках и проблем, связанных со стратегиями торговли короткими стрэддлами на рынках США. Спикеры поделились своим опытом, стратегиями и идеями, поощряя непрерывное обучение и исследования, чтобы эффективно ориентироваться в динамичной среде торговли.

  • 00:00:00 Ведущий представляет доктора Луиса Гуидаса, выпускника EPAT, который представляет свой проект по парной торговле на бразильских фондовых рынках. Д-р Гуидас имеет большой опыт разработки программного обеспечения, особенно в индустрии платежных карт. Он также является преподавателем, который преподает компиляторы и языки программирования в Федеральном университете Флуминенсе. Доктор Гуидас использовал новаторский подход к решению проблем в своей карьере разработчика программного обеспечения и много работал над криптографическими алгоритмами, безопасными коммуникационными протоколами и безопасными электронными транзакциями. В настоящее время он возглавляет отдел количественного анализа в oCam Brazil после завершения программы EPAT в июле 2021 года.

  • 00:05:00 Спикер вводит понятие статистического арбитража, который представляет собой разновидность торговли, при которой трейдер использует статистические модели для поиска пар активов, нейтрализующих риск друг друга. Докладчик объясняет, как можно использовать коинтегрированные пары для получения стационарных временных рядов с постоянным средним значением и дисперсией. Они используют пример двух ETF, которые отслеживают один и тот же индекс, которые почти идеально коинтегрированы и дают горизонтальный спред, который имеет постоянное среднее значение и дисперсию. Спикер объясняет, что этот процесс включает в себя период обучения и период тестирования и используется для проверки стратегии на истории.

  • 00:10:00 Спикер объясняет процесс парной торговли и то, как они используют торговую стратегию полосы Боллинджера. Они выбирают тикеры и секторы и находят количественные пары, чтобы получить коэффициент хеджирования, который можно объединить для формирования спреда. Для каждой пары они рассчитывают спред и используют торговую стратегию с возвратом к среднему, которая включает покупку, когда спред ниже среднего, и продажу, когда он выше среднего. Спикер также обсуждает использование стоп-лосса в алгоритмах возврата к среднему и почему это не может быть хорошим подходом, поскольку чем дальше цена уходит от среднего, тем выше вероятность того, что она вернется к среднему.

  • 00:15:00 Спикер обсуждает стратегию под названием стоп-тайм, которая предполагает выход из сделки по спреду через определенное количество дней, если она не закрывается, что может помочь в предотвращении убытков. Они также поделились примером стратегии «Полосы Боллинджера» для парной торговли в Бразилии и рассказали, как она приносит достойную прибыль при годовой сделке. Однако из-за ограниченности данных спикеру пришлось использовать компании, существовавшие в текущий период времени, что могло привести к необъективности результатов их бэктеста. Поэтому они также использовали другой период обучения с 2018 по 2020 год со свежими данными, что привело к увеличению количества пар из-за появления новых компаний и секторов.

  • 00:20:00 Спикер рассказывает о своем опыте парной торговли в Бразилии и рассказывает об их методологии. Они говорят об использовании упрощенного подхода к анализу спреда и периода полураспада сделки для определения идеальной длины периода простой скользящей средней. Они также освещают проблемы, с которыми приходится сталкиваться при торговле на бразильском фондовом рынке из-за его ликвидности, объясняя, почему после анализа 100 ведущих компаний выжило лишь несколько пар. Докладчик делится некоторыми показателями производительности, но признает, что всегда есть возможности для улучшения, и предлагает в качестве возможных подходов настройку гиперпараметров, проверки стационарности и слияние небольших секторов. Они рекомендуют читать литературу по этой теме, особенно книги доктора Чанга и доктора Хиппиша.

  • 00:25:00 Ведущий отвечает на несколько вопросов аудитории о стратегиях, представленных в ролике. Когда ее спросили о периоде полос Боллинджера, она объяснила, что это гиперпараметр, который можно установить динамически на основе проверки сетки периодов полураспада спреда. Отвечая на вопрос, можно ли использовать полосы Боллинджера для стрэдлов и стрэнглов, она отмечает, что это структурированные операции с деривативами, и предполагает, что работа с экспертами по деривативам может дать лучшее понимание. Она также объясняет, что, когда сделки больше не являются возвратными, она закрывает позицию и предлагает вместо парной торговли невозвратные серии сделать возвратными, рассчитав их первый момент. Наконец, когда ее спросили о корреляции между Indice Futuro VINFUT и BOVA11, она рекомендует
    изучение взаимосвязи между ними и использование этой информации для принятия торговых решений.

  • 00:30:00 Ведущий рассказывает о своем опыте работы с программой EPAD Quantum Trading и о том, как она оправдала его ожидания в понимании того, почему технический анализ не всегда работает в трейдинге. Он рекомендует учиться и проходить курсы, чтобы получить знания, и не быть достаточно высокомерным, чтобы пытаться воссоздать знания человечества в одиночку. На вебинаре также объявляется о запуске их первого контркурса на португальском языке по импульсной торговле.

  • 00:35:00 Сиддхарт Бхатия обсуждает короткие стрэддлы на рынках США. Короткие стрэддлы включают в себя продажу колла и вложения равными суммами на деньгах и получение прибыли, если базовый актив движется меньше, чем уровень продаваемой стены. Стратегия доказала свою прибыльность и продается как стратегия доходной торговли, но Бхатия предупреждает, что убытки намного превышают прибыль, особенно во время волатильности рынка. Он предупреждает, что короткие стрэддлы могут привести к огромным убыткам, и упоминает фирмы, которые разорились в такие времена, как пандемия COVID.

  • 00:40:00 Спикер рассказывает о короткой стрэддл-сделке и своем опыте тестирования ее на исторических данных с использованием механической стратегии, когда они продавали 100 единиц на денежном стрэддле в начале каждого периода DTE и удерживали до истечения срока действия без стоп-лоссов или нюансов входа. или выходит. Они использовали два набора, один с дельта-хеджированием, а другой — без хеджирования, и две разные версии с 7 DTE и 60 DTE для выборки разных периодов. Они использовали API RATS для извлечения данных для тестирования на истории и использовали Python pandas для обработки данных, чтобы получить цены покупки и продажи. Настоящей задачей проекта было создание фрейма данных, поскольку каждая строка требовала отдельного внимания, чтобы обеспечить правильность данных. После тестирования на истории они получили результаты, и видно, что недельный DT без хеджирования дельты вызывал большие просадки.

  • 00:45:00 Спикер рассказывает о результатах тестирования стратегий торговли короткими стрэддлами на рынках Бразилии и США. Стратегия показала плохие результаты на обоих рынках, со значительной просадкой и низким коэффициентом резкости. Дельта-хеджирование помогло уменьшить стандартное отклонение прибыли и убытков, но не сделало убыточную сделку прибыльной. Спикер отмечает, что стоп-лоссы являются обязательными для данного вида торговли, а также упоминает научные работы, предлагающие использовать фильтры входа на основе индекса VIX и временной структуры фьючерсов VIX. Стратегия считается прибыльной, но рискованной, требующей управления убытками различными методами.

  • 00:50:00 Спикер отвечает на несколько вопросов зрителей, в том числе, почему позиции по стратегии не хеджируются в конце дня. Он объясняет, что самый простой и распространенный способ хеджирования — делать это один раз в день при закрытии, потому что это помогает уменьшить стандартное отклонение прибылей и убытков и свести к минимуму волатильность в долгосрочной перспективе. Однако он упоминает, что методы хеджирования подлежат тестированию и исследованию. Спикер также упоминает расчет CAGR, транзакционных издержек и преимущества удержания позиций в течение семи-десяти дней вместо их ежедневной продажи в стратегии короткого стрэдла. Кроме того, он подчеркивает важность наличия предыдущего опыта ручной торговли и торговли без алгоритмов, поскольку это готовит трейдеров к волатильности рынка и принятию краткосрочных убытков.

  • 00:55:00 Спикеры отвечают на дополнительные вопросы аудитории о торговле парами в Бразилии и коротких стрэддлах на рынках США. Один слушатель спросил, могут ли они открыть длинную позицию, если VIX составляет около 20, на что он ответил, что обычно это приводит к убыткам, и лучше открывать короткую позицию по индексу, если микс выше 20. Другой вопрос был о том, как согласовать противоположные стратегии входа при входе в сделки, когда VIX выше 30. Рекомендация здесь заключалась в том, чтобы всегда открывать короткую позицию и игнорировать предложение бэквордации. Спикеры также получили вопросы о рекомендациях книг, причем три книги Юн Синклер были настоятельно рекомендованы одним из спикеров.

  • 01:00:00 Докладчик рассказывает о своем опыте работы с программой ePAD от Quantum City и о том, как она помогла ему заполнить пробелы в знаниях о кодировании и концепциях алгоритмической торговли. Он подчеркивает важность изучения и изучения рынков и советует новичкам открывать демо-счета и приобретать опыт приема убытков на рынке. Он также упоминает, что для овладения навыком требуется углубляться и проходить больше курсов, и что программа ePAD в Quantum City — отличное место для начала. Спикер повторяет совет доктора Луиса Жида о важности изучения и изучения рынков.

  • 01:05:00 Ведущие благодарят доктора Луиса за то, что он поделился своим опытом парной торговли в Бразилии, а также поблагодарили аудиторию за участие и предложение будущих тем для вебинаров. Хозяева говорят о том, что им сложно начать курс португальского языка, но рады тому, что в их сообществе происходит много интересного. Они поощряют аудиторию делиться своими отзывами с помощью опроса, предлагая темы для будущих сессий. Ведущие выражают свою признательность и прощаются с доктором Луисом и публикой.
 

Сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов - CSAF ™ [БЕСПЛАТНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СЕССИЯ]



Сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов - CSAF ™ [БЕСПЛАТНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СЕССИЯ]

Организаторы вебинара начинают с представления программы «Сертификат анализа настроений и альтернативных данных для финансов» (CSAF). Они подчеркивают, что программой руководят два опытных преподавателя, профессор Гаутам Митра и профессор Кристина Элвин Сэйер. Программа рассчитана на пять месяцев и включает в себя серию лекций, направленных на предоставление как фундаментальной теории, так и практических примеров использования, представленных приглашенными лекторами, профессионалами в финансовой отрасли.

Ведущие предоставляют обзор модулей программы, начиная с первых двух модулей, посвященных основам настроений и данным о настроениях. Модули 3 и 4 посвящены альтернативным источникам данных и их актуальности для финансового прогнозирования и моделирования, включая спутниковые данные и данные электронной почты, а также текстовый анализ. Курс также охватывает основы моделирования, различные финансовые модели и применение данных о настроениях в таких областях, как управление рисками, оптимизация портфеля и автоматическая торговля. Кроме того, есть модуль, специально посвященный альтернативным данным, в котором подчеркивается роль ИИ, машинного обучения и количественных моделей в анализе настроений.

Чтобы еще больше обогатить вебинар, представлены два специальных гостя, Амит Арора и Абхиджит Десаи, которые являются выпускниками CSAF. Они делятся своим опытом прохождения предыдущей версии курса под названием EPAT NSA. Амит объясняет, как практическая ориентация курса помогла ему развить свои собственные торговые идеи, заставив его посвятить больше времени реальной торговле, которая дала лучшие, чем ожидалось, результаты. Абхиджит подчеркивает важность целеустремленности, самоотверженности и любопытства для получения максимальной отдачи от курса.

Вебинар также включает в себя обсуждения с различными людьми, которые испытали на себе участие в программе CSAF. Они делятся своими проблемами и успехами в понимании и применении анализа настроений и альтернативных данных в своих торговых стратегиях. Спикеры отвечают на вопросы аудитории, охватывая такие темы, как сочетание настроений и торговли волатильностью, значение альтернативных данных, важность сертификации в инвестировании и торговле, включение анализа настроений в торговые стратегии и уведомление о новостях в режиме реального времени. трейдинг.

На протяжении всего вебинара спикеры подчеркивают важность структурированного обучения с помощью сертификационных курсов, таких как CSAF, для выработки комплексной точки зрения и подхода. Они подчеркивают важность понимания финансовых рынков и моделей для эффективного применения анализа настроений и альтернативных данных. Выступающие также подчеркивают практическое применение знаний, использование количественных схем и ценность тематических исследований для демонстрации использования данных о настроениях.

Ведущие выражают благодарность аудитории за участие в вебинаре и активное информирование о программе CSAF. Они призывают зрителей оставлять свои отзывы и вопросы через опрос и благодарят спикеров и друг друга за их вклад в успех вебинара. Хозяева выражают свое удовольствие от обмена знаниями и свою приверженность созданию учебной среды для всех участников.

  • 00:00:00 Ведущие вебинара представляют программу CSAF, что означает «Сертификат анализа настроений и альтернативных данных для финансов». Программу возглавляют два опытных преподавателя: профессор Гаутам Митра и профессор Кристина Элвин Сэйер. Программа CSAF предлагает лекции продолжительностью более пяти месяцев, охватывающие как базовые лекции для представления теории, так и лекции по практическим примерам, которые читают приглашенные лекторы, являющиеся профессионалами в финансовой отрасли. Ведущие также упоминают, что в конце вебинара будет проведена сессия вопросов и ответов, и представят двух специальных гостей, Амита Арора и Абхиджита Десаи, которые поделятся своим опытом в качестве выпускников CSAF.

  • 00:05:00 Спикер описывает программу «Сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов» и ее модули, которые направлены на обучение участников настроениям, их различным типам и использованию альтернативных данных. Модули проводятся ведущими преподавателями и приглашенными преподавателями, такими как Антонио Герни и Classifying Ironing, которые делятся своими практическими знаниями в области финансов и анализа настроений. Программа также включает девять базовых лекций, которые помогают более подробно объяснить концепции. Лекции сопровождаются конспектами лекций, а в конце программы сдается экзамен.

  • 00:10:00 Кристина представляет обзор программы «Сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов» (CSAF), выделяя ключевые модули курса. Первые два модуля посвящены обучению основам настроений и данных о настроениях. Переходя к модулям 3 и 4, курс изучает альтернативные источники данных и их актуальность для финансового прогнозирования и моделирования, включая спутниковые данные и данные электронной почты, а также анализ текста. Курс также охватывает основы и основы моделирования, различные финансовые модели и способы применения данных о настроениях для управления рисками, оптимизации портфеля и автоматической торговли. Наконец, курс включает модуль по альтернативным данным и подчеркивает роль ИИ, машинного обучения и количественных моделей в анализе настроений.

  • 00:15:00 Выпускник по имени Амит делится своим опытом прохождения предыдущей версии курса под названием EPAT NSA. Он присоединился к курсу из интереса и не ждал от него многого, но практическая направленность курса помогла ему развить собственные торговые идеи. После окончания курса он отошел от активного консультирования по управлению изменениями и больше времени уделял разработке собственных идей. В течение последних трех месяцев он посвящал большую часть своего времени реальной торговле, и результаты оказались лучше, чем ожидалось. Другой выпускник по имени Авируп также делится своим опытом и подчеркивает важность целеустремленности, преданности делу и любопытства для получения максимальной отдачи от курса.

  • 00:20:00 Различные люди обсуждают свой опыт прохождения курса «Сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов» (CSAF). Один человек объясняет, что искал что-то сложное с точки зрения алгоритмической торговли и обнаружил, что данные о настроениях и новости трудно анализировать и различать, какие знания полезны для зарабатывания денег. Однако курс помог им понять Python и разработать собственные модели. Язык, используемый для модулей машинного обучения, в основном Python, а некоторые люди также используют R. Вебинар также был записан и будет доступен зарегистрированным участникам, которые не смогли присутствовать.

  • 00:25:00 Спикеры обсуждают учебник для начинающих, который представляет собой набор тематических областей, необходимых для того, чтобы иметь опыт применения анализа настроений или некоторых данных в торговле. Он включает информацию об органах власти в отношении прогнозирования аномалий или о том, как проводить измерение производительности. У праймера нет установленной продолжительности, так как он дается студентам до начала курса. Каждый модуль, с другой стороны, имеет продолжительность около трех часов субботней лекции, что подтверждается конспектами лекций. Лекции по вариантам использования различаются по продолжительности от одного до двух часов и включают сеансы вопросов и ответов с приглашенными преподавателями. В ответ на вопрос зрителя о том, необходим ли анализ настроений для торговли, спикеры объясняют, что анализ настроений может помочь в поиске источников альфы или получении прибыли от инвестиций, даже если эффективность рынка в конечном итоге поглощает все настроения и новости.

  • 00:30:00 Спикеры обсуждают, как анализ настроений предоставляет ценные данные для принятия торговых решений благодаря его способности быстро и количественно анализировать новости, влияющие на рыночную активность. Они отмечают, что анализ настроений становится все более важным с обилием данных, доступных из таких источников, как Twitter и другие социальные сети. Выступающие также затронули вопрос о том, какие источники данных обычно используются для анализа настроений, и отметили, что распространенными источниками являются новостные агентства и платформы социальных сетей, но для использования этих данных требуется разрешение поставщиков. Они также затрагивают тему использования графиков Вейдера для анализа настроений.

  • 00:35:00 Спикеры обсуждают анализ настроений и обработку естественного языка в отношении финансового анализа. Они объясняют, как данные о настроениях, которые уже были проанализированы и рассчитаны поставщиками настроений, могут использоваться в количественных целях для оптимизации портфелей и принятия решений о распределении активов. Они также упоминают крупных игроков отрасли, таких как Bloomberg и Graffiti, которые предоставляют такие данные. Выступающие предостерегают от использования обработки естественного языка исключительно в торговых целях и подчеркивают важность понимания финансовых рынков для эффективного использования анализа данных. Отвечая на вопрос о карьере в области анализа данных или искусственного интеллекта, спикеры подчеркивают необходимость глубокого понимания финансовых рынков и моделей для эффективного применения анализа данных.

  • 00:40:00 Спикеры отвечают на вопросы зрителей. Первый вопрос касается сочетания настроений и торговли волатильностью, и, хотя он напрямую не рассматривается в курсе, инструкторы предоставляют инструменты и методы для достижения этого. Они упоминают, что торговля, связанная с этим индексом или его эквивалентом на других рынках, является важной темой, но она находится в области передовых исследований. Следующий вопрос касается того, что подразумевается под альтернативными данными, которые, как объясняют выступающие, представляют собой новую область роста на рынке, ссылаясь на данные, предоставленные участниками рынка, которые влияют на рынок, такие как данные настроений или данные новостей. Они добавляют, что спутниковые данные, почтовые ящики и заказы от таких компаний, как Amazon или поставщики пиццы, — все это примеры альтернативных данных.

  • 00:45:00 Спикеры обсуждают важность сертификации в инвестировании и трейдинге. Несмотря на ценность обучения из всех источников, структурированное обучение с помощью сертификационных курсов необходимо для развития точки зрения и подхода, которые не может обеспечить неструктурированное обучение. Однако не всегда на сам сертификат полагаются торговые компании. Они также затрагивают вопрос о важности ежедневных политических новостей и других новостей в торговле. Хотя технические знания важны, быть в курсе текущих событий может дать трейдерам лучшее понимание рыночных тенденций и помочь им принимать более обоснованные решения.

  • 00:50:00 Спикеры обсуждают включение анализа настроений в торговые стратегии. Они объясняют, что, хотя технический анализ и торговля хорошо известны, в различных стратегиях также учитывается влияние новостей и настроений. Информированные трейдеры берут новости и анализируют их, прежде чем совершать сделки по своему усмотрению, в то время как шумовые трейдеры немедленно реагируют на новости. Они также предполагают, что объединение различных моделей и информации, включая анализ настроений, может привести к более обоснованным решениям. Когда дело доходит до индивидуальных настроений, у поставщика настроений может быть пул людей, имеющих отношение к рынку, и часто бывает полезно отфильтровать профессионалов финансового рынка для анализа настроений в социальных сетях.

  • 00:55:00 Спикеры обращаются к тому, охватывает ли курс уведомление о новостях и пресс-релизах в режиме реального времени, что важно при автоматической или систематической торговле. Они объясняют, что хотя появление новостей имеет решающее значение для анализа настроений и может быстро повлиять на прибыль, они не могут доминировать в торговой стратегии. Курс прикладной и практический, но фундаментальная теория также важна для обеспечения структурированного способа представления информации. Выступающие подчеркивают использование количественных рамок и интересных тематических исследований, чтобы подчеркнуть использование данных о настроениях.

  • 01:00:00 Спикеры обсуждают, как академическая строгость может применяться к трейдингу и чем курс CSAF отличается от курса EPAT. Курс EPAT охватывает машинное обучение и навыки Python, но курс CSAF добавляет дополнительные знания в области анализа настроений и альтернативных данных в контексте вариантов использования и тематических исследований. Выступающие также отвечают на последний вопрос о том, как курс CSAF может быть полезен для тех, кто уже прошел курс EPAT, при этом Амит и Абхиджит подчеркивают, что курс CSAF основан на фундаменте, предоставленном курсом EPAT, и предоставляет дополнительные знания и навыки для развития прибыльных торговые идеи. Сессия заканчивается напоминанием о необходимости задать любые дополнительные вопросы в опросе и благодарностью спикерам за уделенное время.

  • 01:05:00 Спикеры выражают благодарность аудитории за посещение информационной сессии о программе «Сертификат анализа настроений и альтернативных данных для финансов» (CSAF). Они призывают зрителей высказывать свои вопросы и опасения по поводу программы и благодарят всех за участие. Спикеры заканчивают видео, благодаря друг друга за успех, и выражают свое удовольствие от обмена знаниями с другими.
 

Как настроить автоматическую торговлю



Как настроить автоматическую торговлю

В ходе презентации спикер подробно рассказывает о преимуществах автоматической торговли и причинах необходимости автоматизации. Они подчеркивают, что автоматическая торговля позволяет трейдерам одновременно обрабатывать большее количество активов и совершать сделки на основе заранее определенных правил. Такой подход помогает снизить риск ошибок и исключает торговлю, основанную на эмоциях. Спикер подчеркивает, что автоматизация упрощает процесс, автоматически размещая заказы после выполнения заданных правил, исключая любые временные задержки. Кроме того, они объясняют, что автоматизация высвобождает время и ресурсы трейдеров, позволяя им сосредоточиться на разработке лучших торговых стратегий.

Спикер обращается к распространенному заблуждению об автоматизации, полностью заменяющей вмешательство человека. Они подчеркивают важность регулярного анализа производительности сложных автоматизированных торговых систем, чтобы при необходимости вносить коррективы в торговую стратегию. Они подчеркивают, что автоматизация позволяет трейдерам исследовать другие задачи или активы, которые они, возможно, не пытались выполнять вручную. Затем презентация переходит к обсуждению трех основных шагов в торговле: сбор данных, анализ (который может быть основан на правилах или по усмотрению) и исполнение сделки.

Чтобы автоматизировать часть торгового процесса, спикер рекомендует использовать данные и кодирование для извлечения исторических данных по предпочтительным активам. Они упоминают, что Google Finance интегрировал свой API в Google Sheets, что позволяет пользователям легко извлекать данные, указывая такие параметры, как символ тикера, даты начала и окончания и тип данных. Эти собранные данные можно использовать для создания ценовых графиков, выполнения расчетов (например, создания пользовательских индикаторов или расчета процентных изменений) и автоматизации процесса сбора данных, оптимизации торговых стратегий.

Демонстрация в видео демонстрирует процесс тестирования торговой стратегии с использованием индикатора индекса относительной силы (RSI) на прошлых данных. Значение RSI в диапазоне от 0 до 100 определяет предпринятое действие. Если значение RSI меньше 30, что указывает на то, что актив перепродан, он становится привлекательным для покупателей, побуждая их покупать актив. Значение от 30 до 70 указывает на отсутствие действий, а значение выше 70 указывает на то, что актив перекуплен, что приводит к его распродаже. Докладчик подтверждает эффективность этих правил, автоматизируя ретроспективное тестирование на основе прошлых данных с использованием визуального программирования на наборе данных по акциям США.

Докладчик представляет платформу Blue Shift для автоматической торговли, которая предлагает такие функции, как тестирование на истории, бумажная торговля и торговля в реальном времени. Они подчеркивают, что платформа предоставляет возможности визуального программирования, не требующие знания программирования. Спикер демонстрирует настройку торговой стратегии с использованием индикатора RSI и объясняет условия открытия длинных и коротких позиций. Наконец, они представляют результаты ретроспективного тестирования, которые показывают доходность 14%, коэффициент Шарпа 1,22 и максимальную просадку минус 13%. В целом, Blue Shift хвалят как удобную платформу для создания и тестирования автоматических торговых стратегий.

Спикер переходит к обсуждению процесса реализации стратегии автоматической торговли в реальной торговле. Они рекомендуют начинать с торговли на бумаге, в которой используются данные в реальном времени, а не реальные деньги, чтобы наблюдать за эффективностью стратегии в текущих рыночных условиях. Докладчик проводит аудиторию через этапы настройки бумажной торговли и перехода к реальной торговле, включая выбор брокера, определение распределения капитала и подтверждение заказов. Они подчеркивают важность регулярного мониторинга эффективности стратегии и внесения необходимых корректировок. Спикер также упоминает, что предыдущие сессии, посвященные реальной торговле с использованием других платформ, доступны на их канале YouTube.

Хотя не все брокеры предлагают API для автоматической торговли, спикер выделяет Interactive Brokers как платформу, доступную в большинстве регионов и обеспечивающую поддержку API. Они упоминают, что использование моста IBridge Py с Interactive Brokers позволяет автоматизировать торговлю из любой точки мира, включая Сингапур. Спикер отмечает, что хотя получение данных по акциям NSE возможно, важно найти соответствующий тикер и использовать Yahoo Finance для доступа к необходимым историческим данным.

Докладчик объясняет, что минутные данные не являются широко доступными бесплатно, и указывает, что требования к данным становятся более жесткими на этом уровне. Для получения минутных данных спикер предлагает открыть счет у такого брокера, как Interactive Brokers. Однако они упоминают, что в зависимости от географии и выбранного брокера может потребоваться комиссия. Докладчик кратко упоминает функцию частоты торговли и предлагает аудитории ознакомиться с документацией Blue Shift для получения дополнительной информации о создании торговой стратегии. Они также подчеркивают важность установки уровней стоп-лосса при разработке торговой стратегии.

Далее спикер обсуждает важность установки соответствующих уровней стоп-лосса для различных типов активов. Они рекомендуют использовать разные значения стоп-лосса в зависимости от волатильности активов, с более высокими стоп-лоссами для активов, которые подвержены значительным колебаниям цен, таких как Tesla. Спикер также отмечает, что определение идеальных значений альфы и беты зависит от целей трейдера и желаемого таймфрейма для достижения определенного процента прибыли. Кроме того, они отвечают на вопросы, касающиеся автоматизации торговли на индийских рынках, мониторинга стратегий и создания опционных стратегий с использованием платформы. Наконец, спикер подчеркивает важность сохранения бдительности во время неожиданных рыночных событий и принятия решения о том, следует ли приостановить торговлю или продолжить, исходя из способности стратегии противостоять волатильности.

Спикер далее подробно рассказывает об автоматизации в торговле и о том, как она работает. Они объясняют, что автоматизация доступна для индийских рынков через платформу Blueshift, которая облегчает тестирование стратегий и торговлю в реальном времени благодаря партнерству с различными брокерами. Подчеркивая важность наличия предопределенных правил в торговле, спикер подчеркивает ценность проверки этих правил с помощью тестирования на истории и торговли на бумаге, которая использует виртуальные деньги для оценки эффективности стратегии в текущих рыночных условиях. Спикер также упоминает, что машинное обучение может применяться в трейдинге и поддерживается Blueshift для разработки торговых стратегий.

Говоря о возможности автоматической торговли на мобильных устройствах, спикер признает, что, хотя мобильные платформы могут быть не такими многофункциональными, как веб-платформы, автоматическая торговля на мобильных телефонах может стать более распространенной по мере перехода отрасли к облачным решениям. . Они предлагают новичкам начинать с малого и постепенно расширять свои знания, узнавая больше и устанавливая торговое правило или стратегию. Спикер подчеркивает, что Blue Shift, платформа для обучения, тестирования и торговли, абсолютно бесплатна и может использоваться для экспериментов с торговыми стратегиями. Они также отвечают на вопросы, касающиеся функций платформы, и упоминают о планах по добавлению дополнительных брокеров в будущем. Наконец, спикер отвечает на вопрос об автоматической торговле биткойнами на любой платформе.

Что касается поддержки брокерами автоматической торговли, спикер уточняет, что не все брокеры предлагают эту функцию, и пользователям следует проверить, поддерживает ли ее выбранная платформа. Они объясняют, что отрасль все больше смещается в сторону автоматической торговли, при этом большинство ордеров исполняется с помощью автоматизированных торговых систем. С точки зрения объединения машинного обучения, нейронных сетей и ИИ для алгоритмической торговли спикер описывает процесс обучения и тестирования данных модели машинного обучения и использования прогнозируемых результатов для алгоритмической торговли. Наконец, они отвечают на вопрос работающего профессионала, отмечая, что автоматическая торговля может помочь профессионалам в управлении торговой деятельностью, сводя к минимуму время, проводимое за экраном, что позволяет им сосредоточиться на требованиях своей работы.

Спикер повторяет, что автоматизация торговой стратегии возможна для работающих профессионалов, но крайне важно периодически проверять производительность автоматизированной системы, поскольку рыночные условия могут меняться. Они предполагают, что, хотя можно создать торговую стратегию без изучения Python или любого другого языка программирования с использованием различных платформ, для продвинутых стратегий может потребоваться владение Python или другими языками программирования. Спикер заверяет аудиторию, что изучение Python не так сложно, как может показаться, и может дать дополнительное преимущество. Они подчеркивают важность регулярной оценки эффективности для соответствующей модификации стратегии.

Наконец, спикер предлагает аудитории заполнить анкету для ответов на любые оставшиеся вопросы и призывает их воспользоваться ограниченным по времени предложением, предоставляющим скидку 70% и дополнительную скидку 25% для зачисления на все курсы. Они выражают благодарность за полученную поддержку и заверяют аудиторию в своей приверженности организации большего количества вебинаров в будущем. Спикер запрашивает предложения по потенциальным темам для планирования более эффективных сессий, отвечающих интересам и потребностям аудитории. Завершая презентацию, спикер тепло поздравляет с праздником Холи и выражает признательность всем присутствующим за участие в сессии.

  • 00:00:00 Спикер рассказывает о преимуществах автоматической торговли и о том, зачем она нужна. Благодаря автоматизации трейдеры могут параллельно управлять большим количеством активов и совершать сделки на основе заранее определенных правил, снижая риск ошибок и избегая торговли, основанной на эмоциях. Процесс упрощается, так как система размещает заказ автоматически, как только правила соблюдены, без каких-либо временных задержек. Кроме того, спикер объясняет, что автоматизация может высвободить время и ресурсы для трейдеров, чтобы они могли сосредоточиться на разработке лучших торговых стратегий.

  • 00:05:00 Спикер обсуждает ошибочное представление об автоматизации, полностью исключающей вмешательство человека, и подчеркивает важность регулярного анализа работы сложных автоматизированных торговых систем для корректировки торговой стратегии при необходимости. Использование автоматизации позволяет трейдерам сосредоточиться на других задачах или активах, которые в противном случае они не стали бы выполнять вручную. Затем спикер переходит к обсуждению трех этапов торговли, начиная со сбора данных, за которым следует анализ, который может быть либо основанным на правилах, либо дискреционным, и, наконец, выполнение сделок.

  • 00:10:00 Если вы хотите автоматизировать часть своего торгового процесса, вы можете использовать данные и кодирование для получения исторических данных о ваших любимых активах. Google Finance интегрировал свой API в Google Sheets, упрощая получение данных, просто вводя такие параметры, как символ тикера, даты начала и окончания и тип данных. Затем эти данные можно использовать для создания ценовых графиков или выполнения расчетов, таких как создание собственных индикаторов или расчет процентных изменений. С помощью этого инструмента трейдеры могут автоматизировать процесс сбора данных и оптимизировать свои торговые стратегии.

  • 00:15:00 Видео демонстрирует, как протестировать или опробовать торговую стратегию с помощью индикатора индекса относительной силы (RSI) на прошлых данных. Значение RSI находится в диапазоне от 0 до 100, и в зависимости от его значения предпринимаются разные действия. Если значение RSI меньше 30, это означает, что актив продается многими людьми, что делает цену привлекательной для покупателей, поэтому они покупают актив. Если значение RSI находится в диапазоне от 30 до 70, никаких действий не предпринимается, а если значение RSI больше 70, это означает, что люди купили актив, подтолкнув уровень цены вверх, поэтому самое время выйти из сделки по продажа актива. Затем эффективность этих правил проверяется путем автоматического обратного тестирования на прошлых данных с использованием визуального программирования на наборе данных по акциям США.

  • 00:20:00 Спикер обсуждает использование платформы Blue Shift для автоматической торговли, которая позволяет пользователям тестировать на исторических данных, торговать на бумаге и запускать работу. Платформа предлагает визуальное программирование, которое не требует кодирования. Спикер демонстрирует настройку торговой стратегии с использованием индикатора RSI и объясняет условия покупки и продажи. Наконец, он показывает результаты ретроспективного тестирования, которые предлагают доходность 14 процентов, коэффициент Шарпа 1,22 и максимальную просадку минус 13. В целом, Blue Shift — это удобная платформа для создания и тестирования автоматических торговых стратегий.

  • 00:25:00 Спикер обсуждает процесс запуска автоматической торговой стратегии. Он рекомендует начать с торговли на бумаге, используя данные в реальном времени, а не реальные деньги, чтобы увидеть, как стратегия работает в текущих рыночных условиях. Спикер рассказывает о процессе настройки бумажной торговли, а затем запуска ее в реальном времени, включая выбор брокера, установку капитала и подтверждение ордеров. Он подчеркивает важность регулярного мониторинга эффективности стратегии и корректировки по мере необходимости. Спикер также упоминает, что на его канале YouTube доступны предыдущие сеансы, посвященные торговле в реальном времени с использованием других платформ.

  • 00:30:00 Хотя не все брокеры предлагают API, Interactive Brokers — это платформа, которая доступна практически везде и предлагает API для автоматической торговли. Мост IBridge Py можно использовать с Interactive Brokers для автоматизации сделок из любой точки мира, включая Сингапур. Важно отметить, что получение данных по акциям NSE также возможно, но необходимо найти соответствующий символ тикера и использовать Yahoo Finance для получения необходимых исторических данных.

  • 00:35:00 Докладчик объясняет, почему минутные данные не являются широко доступными бесплатно и что требования к данным становятся высокими на этом уровне. Он предлагает открыть счет у брокера, такого как Interactive Brokers, для получения минутных данных, но упоминает, что может потребоваться комиссия в зависимости от вашего географического положения и выбранного брокера. Докладчик кратко касается функции частоты торговли и рекомендует документацию Blue Shift для получения дополнительной информации о создании торговой стратегии. Они также поясняют, что Blue Shift можно использовать для визуального программирования или кодирования и что уровни стоп-лосса следует устанавливать при создании торговой стратегии.

  • 00:40:00 Спикер рассуждает о важности установки соответствующих стоп-лоссов для разных видов активов. Он рекомендует использовать разные стоп-лоссы для разных активов в зависимости от их волатильности, с более высокими стоп-лоссами для активов с высокой скоростью колебаний, таких как Tesla. Спикер также отмечает, что идеальные значения альфы и беты зависят от целей трейдера и временных рамок, на которых он хочет получить определенный процент прибыли. Кроме того, спикер отвечает на вопросы об автоматизации торговли на индийских рынках, мониторинге стратегий и возможности создания опционных стратегий с помощью платформы. Наконец, спикер подчеркивает важность сохранения бдительности в случае непредвиденных рыночных событий и принятия решения о том, следует ли полностью прекратить торговлю или продолжить, исходя из способности стратегии противостоять волатильности.

  • 00:45:00 Спикер рассказывает об автоматизации в трейдинге и о том, как она работает. Они объясняют, что автоматизация доступна для индийских рынков через платформу Blueshift, которая позволяет пользователям тестировать стратегии на истории и платить за сделку или торговать в реальном времени через партнерские отношения с различными брокерами. Спикер подчеркивает важность наличия определенных правил в торговле и возможности проверить их с помощью тестирования на истории и торговли на бумаге, при которой используются виртуальные деньги, чтобы увидеть, как стратегия работает на текущем рынке. Спикер также упоминает, что машинное обучение может применяться в трейдинге и поддерживается Blueshift для торговых стратегий.

  • 00:50:00 Спикер обсуждает возможность использования автоматической торговли на мобильном телефоне, отмечая, что хотя мобильные платформы не так многофункциональны, как веб-платформы, автоматическая торговля скоро может прийти на мобильные телефоны, так как все движется к тому, чтобы быть более облачным. Спикер предполагает, что новички могут начать с малого и наращивать свой путь, узнавая больше и имея торговое правило или стратегию. Спикер также упоминает, что Blue Shift, платформа для обучения, тестирования и торговли, совершенно бесплатна и может использоваться для опробования торговых стратегий. Кроме того, они отвечают на вопросы о платформе и отмечают, что в будущем будет добавлено больше брокеров. Наконец, спикер отвечает на вопрос об использовании любой платформы для автоматической торговли биткойнами.

  • 00:55:00 Спикер затрагивает вопрос о том, поддерживается ли автоматическая торговля всеми брокерами, и уточняет, что не все брокеры предлагают поддержку автоматической торговли, и пользователям необходимо будет проверить, поддерживает ли ее используемая платформа. Спикер отмечает, что индустрия во многом движется в сторону автоматической торговли, при этом большая часть ордеров выставляется с помощью автоматизированных торговых систем. Что касается объединения машинного обучения, нейронных сетей и ИИ для алго-трейдинга, то этот процесс включает в себя обучение и тестирование данных модели машинного обучения с использованием прогнозируемых результатов для алго-трейдинга. Наконец, спикер отвечает на вопрос работающего профессионала и отмечает, что автоматическая торговля может использоваться, чтобы помочь им сосредоточиться на требованиях своей работы, заботясь о торговой деятельности и сводя к минимуму время, проводимое за экраном.

  • 01:00:00 Цель автоматизировать вашу торговую стратегию, это под силу даже работающим профессионалам. Однако важно периодически проверять производительность автоматизированной системы, потому что сценарий может измениться, и то, что работало раньше, может не работать сейчас. Хотя можно создать торговую стратегию без изучения Python или любого другого языка программирования с использованием различных платформ, если вы хотите отрегулировать или опробовать более продвинутые стратегии, вам, возможно, придется изучить Python или другие языки программирования. Изучение Python может быть дополнительным преимуществом, и вы обнаружите, что это не так сложно, как думают люди. В любом случае периодический обзор эффективности необходим для соответствующей модификации стратегии.

  • 01:05:00 Спикер напоминает аудитории о необходимости заполнить анкету для ответов на вопросы, оставшиеся без ответа, и призывает их воспользоваться ограниченным по времени предложением со скидкой 70% и дополнительной скидкой 25% при регистрации на все курсы. Они выражают благодарность за поддержку и планируют продолжить вебинары, запрашивая предложения по будущим темам для планирования более эффективных сессий. Спикер заканчивает тем, что желает всем счастливых праздников и благодарит аудиторию за посещение сессии.
 

Количественный анализ данных криптовалют



Количественный анализ данных криптовалют

На этой информативной сессии, посвященной количественному анализу данных для криптовалют, спикер Удиша Алук представляет себя в качестве исследователя квантов в Quant Institute, специализирующегося на блокчейне, биткойнах, Ethereum и Ripple. Она подчеркивает важность проведения комплексной проверки перед инвестированием в криптовалюты и излагает повестку дня сессии.

Докладчик начинает с обзора криптовалют, подчеркивая, что они представляют собой цифровые или виртуальные валюты, защищенные криптографией и не имеющие физической формы. Она объясняет, что криптовалюты обеспечивают безопасность с помощью криптографии, работают децентрализованно с использованием технологии блокчейн и устраняют риск двойного расходования средств.

Затем спикер углубляется в основные темы, которые будут затронуты на сессии. Она упоминает, что на сессии будут рассмотрены основные криптовалюты, обсуждено, где можно получить данные о криптовалютах, и предоставлено представление о торговле на рынке криптовалют. Спикер подчеркивает, что основное внимание будет уделено анализу данных по топовым криптовалютам.

Двигаясь вперед, спикер представляет Quantinsti, компанию, занимающуюся количественным трейдингом, и ее предложения. Она рассказывает о программе профессиональной сертификации по алгоритмической торговле (EPAT), сертификате по анализу настроений и альтернативным данным для финансов (CSAF) и курсах для самостоятельного обучения, доступных в рамках Quantra. Кроме того, спикер представляет BlueShift, облачную платформу для разработки стратегий, исследований, тестирования на истории, бумажной торговли и торговли в реальном времени.

Возвращаясь к основной теме криптовалют, спикер обсуждает шесть основных криптовалют с учетом их рыночной капитализации и дает краткий обзор их функциональных возможностей. Биткойн, первая и наиболее широко известная криптовалюта, упоминается как единственная, которая в настоящее время принята в качестве законного платежного средства в Сальвадоре. Эфириум, занимающий второе место по рыночной капитализации, выделяется благодаря внедрению функциональности смарт-контрактов. Ripple, задуманный как промежуточный механизм обмена, упоминается как шестая криптовалюта в списке. Спикер также представляет Binance Coin, которая перешла на собственный блокчейн, а также Tether и USD Coin, стабильные монеты, привязанные к доллару США, которые предлагают функциональность криптовалюты со стабильностью фиатных валют.

Что касается источников данных о криптовалютах, спикер упоминает CryptoWatch и CoinAPI как надежные источники исторических данных о криптовалютах. Она также предоставляет список основных мировых криптоторговых платформ, включая Binance, Coinbase, Etoro, Gemini и Kraken.

В продолжение сессии спикер сравнивает цены различных криптовалют и иллюстрирует их показатели в логарифмической шкале. Биткойн становится доминирующей криптовалютой с точки зрения цены, за ним следуют Ethereum и Binance Coin. Отмечается, что у Ripple наблюдается снижение производительности, в то время как стабильные монеты остаются стабильными из-за своей природы. Спикер далее рассчитывает совокупную доходность, подчеркивая, что Binance Coin продемонстрировала самую высокую доходность, за ней следуют Ethereum и Bitcoin. Волатильность в четырех крупнейших криптовалютах описывается как значительно колеблющаяся, с пиками, происходящими в определенные периоды, тогда как стабильные монеты постоянно сохраняют стабильность.

Затем видео фокусируется на анализе волатильности и связанных с ней рисков инвестирования в криптовалюты. Спикер отмечает, что доходность криптовалюты демонстрирует высокий эксцесс, что указывает на вероятность экстремальной доходности, как положительной, так и отрицательной. Это связано с торговлей на основе импульса, когда инвесторы склонны покупать, когда цены растут, и панически продавать, когда цены падают. Графики ежедневных доходностей представлены, чтобы продемонстрировать наличие многочисленных выбросов, что еще раз подтверждает мнение о том, что криптовалюты влекут за собой значительный уровень риска. Однако отмечается, что стабильные монеты демонстрируют меньшую волатильность.

В следующем сегменте спикер исследует влияние удаления выбросов на медианные значения популярных криптовалют, таких как Биткойн, Эфириум, Binance Coin, Ripple, USD Coin и USDC. Стабильные монеты выделены как предназначенные для поддержания стоимости, близкой к одному доллару США, что делает их особенно привлекательными для многих пользователей. С другой стороны, Ripple отличается от других криптовалют своей уникальной цепочкой разрешений, разработанной для финансовых учреждений. Продолжающееся дело SEC против основателей Ripple упоминается как фактор, вызвавший колебания и неопределенность для инвесторов.

Двигаясь дальше, спикер группирует факторы, влияющие на криптовалюты, в пять основных категорий. К ним относится закон спроса и предложения, который влияет на дефицит и стоимость криптовалют. Восприятие стоимости, обусловленное настроениями рынка и настроениями инвесторов, также играет значительную роль. Технологические достижения, такие как обновления протоколов блокчейна и улучшения масштабируемости, могут повлиять на производительность криптовалют. Государственные постановления и политика, включая правовые рамки и регулирующие меры, оказывают значительное влияние на рынок криптовалют. Наконец, рыночные настроения, сформированные освещением в СМИ, политическими событиями и общими рыночными тенденциями, могут сильно повлиять на цены криптовалюты.

Спикер исследует влияние СМИ, политических событий, нормативных изменений и модификаций блокчейна на цены криптовалют. Позитивное или негативное освещение новостей подчеркивается как оказывающее значительное влияние на цены криптовалюты, поскольку оно может либо поощрять, либо удерживать людей от инвестиций. Также отмечается, что одобрение криптовалют авторитетными компаниями или частными лицами повышает их надежность и надежность. Политические события и нормативные изменения, такие как экономические кризисы или вмешательство правительства, могут повлиять на доверие инвесторов к традиционной валюте и подтолкнуть их к криптовалютам. Спикер отмечает высокую корреляцию между различными криптовалютами, особенно с биткойном как доминирующей криптовалютой. Однако наблюдается, что стабильные монеты не коррелируют с традиционными криптовалютами, что делает их уникальным классом активов.

В видео далее обсуждается процесс обмена криптовалюты на фиатную валюту. Объясняется, что большинство бирж поддерживают торговлю основными криптовалютами, такими как Биткойн и Эфириум. Поэтому часто необходимо обменять альткойны на одну из этих популярных криптовалют, прежде чем конвертировать их в фиатную валюту. В видео также рассматриваются торговые стратегии, подходящие для криптовалют, в том числе стратегии на основе импульсных индикаторов и арбитраж, использующие преимущества высокой волатильности на рынке. Примеры кодирования с использованием таких индикаторов, как Индекс относительной силы, Схождение-расхождение скользящих средних и Удивительный осциллятор, представлены для иллюстрации стратегий, основанных на моментуме.

Ближе к концу сессии докладчик резюмирует основные затронутые моменты и подчеркивает потенциал стабильных монет для диверсификации портфеля из-за их низкой волатильности и отсутствия корреляции с другими криптовалютами. Предоставляются дополнительные ресурсы для изучения алгоритмической торговли и криптовалюты, в том числе бесплатные книги и курсы, а также исследовательская и торговая платформа Blue Shift. Докладчик упоминает Программу для руководителей по алгоритмическому трейдингу, предназначенную для лиц, заинтересованных в открытии собственного отдела алгоритмической торговли или стремлении сделать карьеру в области алгоритмической торговли под руководством отраслевых практиков. Также подчеркивается наличие скидок раннего бронирования для программы.

В заключительной части спикер отвечает на несколько вопросов аудитории, связанных с криптовалютой и блокчейном. Обсуждается долгосрочная жизнеспособность криптовалют без нормативной поддержки, при этом спикер подчеркивает, что некоторые страны уже приняли законы, регулирующие их, рассматривая их как долгосрочные инвестиции. Растущее признание и развитие технологии блокчейн также способствует комфорту людей с криптовалютами. Будущее децентрализованных финансов (DeFi) признано развивающимся пространством с различными концепциями и типами арбитража, которые еще предстоит изучить. Спикер подчеркивает, что криптотрейдинг выходит за рамки интеллектуального анализа данных и технических индикаторов, подчеркивая важность понимания технологии блокчейна и ее приложений.

Кроме того, обсуждается потенциальное влияние предстоящих нормативных актов США на рынок криптовалют. Спикер признает, что правительство может регулировать блокчейн в США, но подчеркивает сложность контроля децентрализованного характера технологии. Таким образом, несмотря на то, что регулятивные решения могут повлиять на цены криптовалюты, добиться полного контроля над рынком может быть сложно. Также рассматриваются минимальный капитал, необходимый для торговли криптовалютами, и потенциальное использование криптовалют в реальных транзакциях. Наконец, кратко упоминается рост цифровых валют центральных банков (CBDC) и их потенциальное влияние на децентрализованный характер криптовалют.

В заключительном слове выступающие подчеркивают растущее использование технологии блокчейн для решения таких проблем, как выдача удостоверений личности и управление цепочками поставок. Они ожидают высокого спроса на разработчиков блокчейнов в будущем из-за постоянного развития в этой области. Выделено преимущество криптовалют, такое как их возможность круглосуточной торговли. Аудитории предлагается оставить отзыв и задать любые оставшиеся без ответа вопросы для будущих дискуссий.

По завершении сессии спикер резюмирует основные выводы, подчеркивая необходимость надлежащего анализа данных и количественных методов для управления высокой волатильностью криптовалют. Технический и количественный анализ, а также тестирование на истории выделяются как важные инструменты для снижения риска. Спикер также затрагивает вопрос о влиянии геополитических интервенций на рынки криптовалют, отмечая, что решения правительства имеют влияние, но децентрализованный характер криптовалют может привести к тому, что люди будут обращаться к ним в ситуациях, когда доверие к традиционной валюте или правительству низкое. Наконец, подчеркиваются преимущества стабильных монет, поскольку они предлагают более стабильную и предсказуемую стоимость по сравнению с другими криптовалютами, что делает их более подходящими для повседневных транзакций.

Отвечая на вопрос о потенциальном влиянии предстоящих нормативных актов США на рынок криптовалют, спикер признает возможность государственного регулирования, но подчеркивает проблемы полного контроля над децентрализованным характером криптовалют. Хотя регулирование может повлиять на цены криптовалюты, спикер предполагает, что добиться полного контроля над рынком может быть сложно. Также упоминается рост цифровых валют центральных банков (CBDC) и кратко обсуждается их потенциальное влияние на децентрализованный характер криптовалют.

В заключительной части спикеры обсуждают растущее использование технологии блокчейн для решения реальных проблем, таких как выдача удостоверений личности и управление цепочками поставок. Они выражают оптимизм в отношении будущего спроса на разработчиков блокчейнов и продолжающегося роста индустрии блокчейнов. Подчеркиваются преимущества криптовалют, такие как их возможность торговать 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Аудитории предлагается оставить отзыв и поделиться любыми оставшимися вопросами для будущих сессий.

Сессия, проведенная Удишей Алук, дает ценную информацию о количественном анализе данных для криптовалют. В нем подчеркивается важность должной осмотрительности перед инвестированием, дается обзор криптовалют и их функций, исследуются источники данных и торговые платформы, анализируются движения и волатильность цен, обсуждаются факторы, влияющие на цены криптовалют, и рассматриваются вопросы аудитории, связанные с правилами, торговыми стратегиями и будущее криптовалют. Сессия служит всесторонним введением в количественный анализ на рынке криптовалют, вооружая участников знаниями, необходимыми для принятия обоснованных инвестиционных решений.

  • 00:00:00 Спикер представляет тему количественного анализа данных для криптовалют. Сессию ведет Удиша Алук, которая работает исследователем квантов в Quant Institute и является экспертом в области блокчейна, биткойнов, Ethereum и Ripple. Спикер подчеркивает важность должной осмотрительности перед инвестированием в криптовалюты и объясняет повестку дня сессии, которая включает в себя обзор криптовалют, основных криптовалют, а также где получить данные и торговать криптовалютами. Основная часть сессии посвящена анализу данных по топовым криптовалютам.

  • 00:05:00 Видео знакомит с торговой фирмой Quantinsti, занимающейся количественным трейдингом, и ее различными предложениями, включая программу профессиональной сертификации по алгоритмической торговле (EPAT), сертификат по анализу настроений и альтернативным данным для финансов (CSAF), а также темповые курсы под Quantra. Кроме того, в видео обсуждается BlueShift, облачная платформа разработки стратегий для исследований, тестирования на истории, бумажной торговли и торговли в реальном времени. Основная тема видео — криптовалюты, определяемые как цифровые или виртуальные валюты, защищенные криптографией, без физического носителя существования. Криптовалюты безопасны, потому что они используют криптографию, децентрализованы с помощью технологии блокчейн и избегают двойных расходов.

  • 00:10:00 Спикер обсуждает шесть крупнейших криптовалют с точки зрения рыночной капитализации и кратко объясняет их функциональные возможности. Биткойн — первая криптовалюта и единственная, принятая в качестве законного платежного средства Сальвадором. Ethereum уступает биткойну с точки зрения рыночной капитализации и представил функциональность смарт-контракта. Ripple, задуманный как промежуточный механизм обмена, занимает шестое место в списке. Binance Coin, выпущенная биржей Binance, перешла на собственный блокчейн. Tether и USD Coin, обе стабильные монеты, привязанные к доллару США, предлагают функциональность криптовалют, но стабильность фиатных валют. Спикер также упоминает, что существуют хорошие источники исторических криптоданных, таких как CryptoWatch и CoinAPI, и перечисляет основные мировые платформы для криптотрейдинга, такие как Binance, Coinbase, Etoro, Gemini и Kraken.

  • 00:15:00 Спикер сравнивает цены различных криптовалют и показывает, как они работают в логарифмическом масштабе. Биткойн доминирует над всеми другими криптовалютами с точки зрения цен, за ним следуют Ethereum и Binance Coin. У Ripple дела идут не очень хорошо, а стабильные монеты остаются стабильными из-за своей природы. Затем спикер рассчитывает совокупную доходность и показывает, что Binance Coin имеет самую высокую доходность, за ней следуют Ethereum и Bitcoin. Волатильность четырех ведущих криптовалют была повсеместной, с пиками в некоторые периоды, в то время как стабильные монеты остаются стабильными.

  • 00:20:00 В видео анализируются волатильность и риски, связанные с инвестированием в криптовалюты. Он отмечает, что доходность криптовалют имеет высокий эксцесс, что указывает на то, что можно ожидать экстремальной доходности, как положительной, так и отрицательной. Это связано с торговлей на основе импульса, когда инвесторы склонны покупать, когда цены растут, и панически продавать, когда цены падают. В видео также показаны диаграммы ежедневных доходностей криптовалют, которые имеют многочисленные выбросы. Эти исторические данные доказывают, что криптовалюты являются рискованными инвестициями, хотя стабильные монеты менее рискованны.

  • 00:25:00 Спикер обсуждает, как удаление выбросов влияет на медианную стоимость популярных криптовалют, таких как Биткойн, Эфириум, Finance Coin, Ripple, USD и USDC. Стабильные монеты создаются для поддержания их стоимости близкой к одному доллару США, что является основным направлением для большинства этих стабильных монет. Ripple, с другой стороны, отличается от других криптовалют, потому что это другой тип блокчейна, который представляет собой блокчейн разрешений, разработанный для финансовых учреждений. Спикер также обсуждает, как продолжающееся дело SEC против основателей Ripple вызвало колебания и неопределенность для инвесторов. Наконец, спикер группирует факторы, влияющие на криптовалюты, в пять основных факторов: закон спроса и предложения, восприятие стоимости, технологические достижения, государственное регулирование и рыночные настроения.

  • 00:30:00 Обсуждается влияние СМИ, политических событий, регуляторных изменений и модификаций блокчейна на цены криптовалют. Отмечается, что средства массовой информации оказывают значительное влияние на цены криптовалюты, поскольку положительные новости могут побудить людей к покупке, а негативная пресса может отпугнуть их. Кроме того, поддержка криптовалют авторитетными компаниями или частными лицами может повысить их надежность и надежность. Политические события и нормативные изменения, такие как кризис в Греции в 2015 году, также могут повлиять на доверие инвесторов к правительствам и подтолкнуть их к криптовалюте. Корреляция между различными криптовалютами, такими как биткойн и эфириум, высока, поскольку большинство криптовалют основано на блокчейне и в значительной степени зависит от биткойна. Наконец, стабильные монеты не коррелируют с традиционными криптовалютами.

  • 00:35:00 В видео обсуждается процесс обмена криптовалюты на фиатную валюту. Большинство бирж поддерживают обмен только основных криптовалют, таких как Биткойн и Эфириум, поэтому необходимо сначала обменять альткойны на одну из этих популярных криптовалют, прежде чем обменивать их на фиатную валюту. В видео также рассматриваются торговые стратегии, которые могут хорошо работать с криптовалютами, в том числе стратегии на основе индикаторов импульса и арбитраж из-за волатильности криптовалют. В видео представлено кодирование стратегий, основанных на моментуме, с использованием таких индикаторов, как индекс относительной силы, схождение-расхождение скользящих средних и Awesome Oscillator.

  • 00:40:00 Ведущий резюмирует основные моменты, затронутые в видео, и подчеркивает потенциал стабильных монет как хороших кандидатов для диверсификации портфеля из-за их низкой волатильности и отсутствия корреляции с другими криптовалютами. Ведущий также предоставляет дополнительные ресурсы для тех, кто хочет узнать больше об алгоритмической торговле и криптовалюте, в том числе бесплатные книги и курсы, а также исследовательскую и торговую платформу под названием Blue Shift. Раздел заканчивается обсуждением программы для руководителей по алгоритмическому трейдингу, которая предназначена для людей, которые хотят создать свой собственный отдел алготрейдинга или развить карьеру в области алгоритмического трейдинга под руководством отраслевых практиков. В настоящее время действуют скидки раннего бронирования.

  • 00:45:00 Спикер обсуждает несколько вопросов, связанных с криптовалютой и блокчейном. Отвечая на вопрос о долгосрочной жизнеспособности криптовалют без нормативной поддержки, спикер отмечает, что некоторые страны, такие как Мальта, уже приняли законы, регулирующие их и рассматривающие их как долгосрочные инвестиции. Технология блокчейн также выросла и получила признание в последние годы, делая людей более удобными с криптовалютами. Спикер считает, что контролировать криптовалюты может быть сложно, но правительства и регуляторы предпринимают шаги по их регулированию. Отвечая на вопрос о будущем децентрализованных финансов, спикер признает, что они наверстывают упущенное, но все еще необходимо учитывать различные типы арбитража и другие концепции. Наконец, когда его спросили о криптотрейдинге, спикер упомянул, что речь идет не только об анализе данных и технических индикаторах, но и о понимании технологии блокчейна и ее использовании.

  • 00:50:00 Спикер рассуждает о важности проведения правильного анализа данных перед инвестированием в криптовалюты из-за их высокой волатильности. Она подчеркивает использование технического и количественного анализа, а также тестирования на исторических данных для снижения риска. Спикер также затрагивает вопрос о влиянии геополитических интервенций на рынки криптовалют, подчеркивая, что решения правительства имеют влияние, но децентрализованный характер криптовалют означает, что люди могут обратиться к ним, если их доверие к традиционной валюте или правительству ниже. Наконец, спикер обсуждает преимущества стабильных монет, которые частично снижают волатильность, связанную с криптовалютами, что делает их более полезными в повседневных транзакциях.

  • 00:55:00 Спикер обсуждает потенциальное влияние предстоящих нормативных актов США на рынок криптовалют. Несмотря на то, что правительство может регулировать блокчейн в США, может оказаться сложным контролировать децентрализованный характер технологии. В результате решение правительства о регулировании криптовалюты может повлиять на цену, но не обязательно полностью ее контролировать. Спикер также затрагивает вопросы, касающиеся минимального капитала, необходимого для торговли криптовалютой, и возможности использования криптовалюты в реальных транзакциях. Наконец, спикер говорит о росте цифровых валют центральных банков и возможном влиянии на децентрализованный характер криптовалют.

  • 01:00:00 Спикеры обсуждают растущее использование технологии блокчейн для решения таких проблем, как выдача удостоверений личности и управление цепочками поставок. Они считают, что в области блокчейна предстоит еще много разработок и работы, и что на разработчиков блокчейнов будет хороший спрос. Криптовалютами можно торговать круглосуточно, что является одним из их преимуществ. Спикеры также призывают аудиторию высказать свое мнение о сессии и упомянуть любые оставшиеся без ответа вопросы, на которые они постараются ответить в будущем.
1...151617181920212223242526272829...38
Новый комментарий