Из 21 желающего оплатили только 9. Видимо, остальных не устраивает дата проведения. Но в марте 9-11-го цены будут выше.
Запись на февральский курс
здесь
Запись на мартовский курс
здесь
К предстоящему семинару готовлю полную презентацию курса (~120 слайдов), которая после конвертации в формат pdf будет роздана участникам. Участникам первого потока 28-29 января эта презентация в формате pdf будет разослана по e-mail на следующей неделе.
Также напоминаю, что продолжается
запись на вторую часть бесплатного вебинара, который состится завтра в 19:30. Надеюсь, что в этот раз проблем с рассылкой адреса вебинара, как 13-го, не будет. Видимо в понедельник 13-го что-то непонятное творилось с почтовым сервером :).
C уважением
Пусть и с 20-летним опозданием, но поздравляю. :))
Спасибо :) Но это «дела давно минувших дней».
Завтра на вебинаре я как раз буду рассказывать о тестировании алгоритмов.
А что касается Вашего вопроса, то результат работы торгового алгоритма всегда случаен, так как рынок случаен, но отклонение среднего от нуля в положительную сторону надо оценивать не посделочно, а по эквити алгоритма. И сравнивать out of sample с историей по определенным правилам, о которых описательно я буду говорить завтра, а подробно на курсе.
Так это ВЭБинар или СЕМинар?
Я смотрю, на сайте Цериха написано «Участие в семинаре — Платное.»
Спасибо, поправил.
А я хотел записаться на вэбинар.
Нет, записи не ведется.
Угу :). Но самом деле мне все равно, я не собираюсь работать «семинаристом». Не будет желающих — закончу с курсом, вебинарами и вообще публикациями. Буду для себя постить сообщения типа этого
smart-lab.ru/blog/38934.php
географически так же нахожусь далеко…
Спасибо.
Начинать надо с теории вероятностей. Советую Феллера первый том. Если осилите, то дальше проблем не будет и с пониманием Булашева. А вообще после первых шагов и понимания надо искать «свое» и «по ниточке» вытаскивать уже специализированные статьи. Мне в этом смысле (и только в этом смысле) проще: просто со многим уже пришлось, так или иначе, столкнуться и поиск более «направленный». Но «кто ищет, то всегда найдет».
Самое интересное, что за все время работы в прикладной статистике я сам не взял ни одного интеграла, потому что, если и выходил на какой-то интеграл в процессе выкладок, то брал справочник Брычкова и Ко (в 3-х томах), находил подходящий интеграл, подставлял свои параметры и получал результат. Вот дифференцировать для получения статистик максимального правдоподобия приходилось. Правда, для малых выборок, на которых я работаю при построении торговых алгоритмов, оценки максимального правдоподобия малопригодны. Поэтому при построении торговых алгоритмов я и дифференцирование не применял. А для тестирования использовал уже разработанные методы типа линейной регрессии с включением-исключением, робастных статистик проверки стационарности, численные методы поиска в задаче линейного программирования и пользовался стандартными программами, где они реализованы.