QuantDetect FTC

Читают

User-icon
1

Записи

13

Дернов Юрий делится уникальными знаниями и многолетним опытом

ДЕРНОВ ЮРИЙ (https://dernovy.ru/#kursi) – направление, в рамках которого главный разработчик Дернов Юрий делится уникальными знаниями и многолетним опытом, осуществляет наставничество и помогает новичкам разобраться в основах торговли на бирже и использовании алгоритмических технологий. 

— Образовательные курсы от команды практиков, с опытом торговли больше 18 лет.

— Практические материалы от профессионалов, команда разработала больше 5 000 роботов.

— Понятные этапы обучения и поддержки, уже больше 1 000 трейдеров доверились нам.

— Живые вебинары с режиме беседы «вопрос-ответ» и собственный портфель роботов за 21 день.
Дернов Юрий делится уникальными знаниями и многолетним опытом



Проект по разработке алгоритмической технологии выявления эмпирических закономерностей

TRADER AI – проект по разработке алгоритмической технологии выявления эмпирических закономерностей и неэффективностей на финансовых рынках, с последующей генерацией моделей Машинного обучения, их тестированием, оптимизацией и запуском работы в режиме реального времени.

— Повышенная точность и скорость анализа большого объема данных.

— Повышенная точность и скорость исполнения торговых операций.

— Повышенная скорость оценки рисков и скорость реакции на их проявление.

— Сниженное влияние человеческого фактора и исключение эмоций.

— Проект находится в стадии разработки и поэтапного тестирования в режиме реального времени.
Проект по разработке алгоритмической технологии выявления эмпирических закономерностей



Тестирование Стратегии двух Скользящих средних (MA)

Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.

Задумываясь о совершенствовании трейдинговых стратегий, все мы приходим к выводу, что традиционные методы анализа данных становятся ограниченными. Человек способен обнаружить 5–10 закономерностей, иногда до 100, например на стратегии основанной на скользящей средней и цены, но этого недостаточно для работы на сложных и быстрых финансовых рынках.

Нужно больше возможностей для обработки информации, анализа и тестирования, и здесь на помощь приходят Алгоритмические стратегии (АС) и Машинное обучение (МО). За счет использования этих инструментов можно получить более глубокую картину рынка, которая остается нераскрытой полностью при ручном анализе.

Тестирование Стратегии двух Скользящих средних (MA)



Можно заранее понять, есть ли шанс получить прибыль и с какой вероятностью это может произойти, какие шансы получить убыток и какая вероятность его наступления. Тестирование исторических данных дает возможность увидеть потенциальное количество сделок, количество прибыльных и убыточных трейдов, максимальные просадки и, в принципе, результативность системы, в зависимости от настроек.



( Читать дальше )

Преимущество машинного обучения в трейдинге

Задумываясь о совершенствовании трейдинговых стратегий, все мы приходим к выводу, что традиционные методы анализа данных становятся ограниченными. Человек способен обнаружить 5–10 закономерностей, иногда до 100, например на стратегии основанной на скользящей средней и цены, но этого недостаточно для работы на сложных и быстрых финансовых рынках. Нам нужно больше данных и возможностей для обработки информации, и здесь на помощь приходит машинное обучение (МО).

 

На данный момент МО используется потому, что оно позволяет анализировать огромные объемы данных и находить тысячи паттернов, которые недоступны человеческому мозгу, которые также в дальнейшем систематизируются и объединяются. За счёт этого можно получить более глубокую картину рынка и выявить текущие неэффективности, которые остаются незамеченными при ручном анализе.

 

В моделях МО интегрированы важнейшие элементы — money management и риск-менеджмент. Эти аспекты обеспечивают стабильность торговых стратегий. Используя эти данные, система автоматически корректирует объемы сделок и оценивает риски, позволяя минимизировать возможные убытки.



( Читать дальше )

Пять эффективных внедрений алгоритмических решений на $10 миллиардов

1. Virtu Financial

Компания Virtu Financial обрабатывает более 40 миллионов сделок в день, что составляет более 25% всех акций, торгуемых на американских фондовых рынках. Внедрение алгоритмической торговли и высокочастотных операций позволило снизить средний спред на 30%, что соответствует экономии в $1,2 миллиарда для инвесторов. В 2021 году прибыль Virtu составила около $1,5 миллиарда, а общий объем торгов достиг $3,0 триллиона.

2. Two Sigma

Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.

3. Renaissance Technologies

Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.



( Читать дальше )

Искусственный интеллект и ваши инвестиции: как алгоритмы генерируют прибыль

Искусственный интеллект (ИИ) радикально трансформирует финансовые рынки, отодвигая на второй план традиционные профессии аналитиков, трейдеров и управляющих активами. Алгоритмическая торговля, основанная на ИИ, становится основным инструментом на фондовых биржах, превосходя человеческие возможности в скорости, точности и объеме анализа. Будущее инвестиций — это мир, где алгоритмы управляют капиталом, оставляя все меньше пространства для участия человека.

 

ИИ действует полностью автономно, исключая субъективные ошибки, эмоциональные реакции и медленные решения, присущие людям. Алгоритмы способны анализировать терабайты данных в режиме реального времени, мгновенно адаптируясь к изменениям рыночных условий. Человеческие аналитики и трейдеры постепенно становятся устаревшими, поскольку ИИ принимает более точные и быстрые решения. Например, фонд Bridgewater Associates, управляемый Рэйем Далио, использует алгоритмы для принятия решений на основе данных, что позволило ему привлечь активы более чем на $120 млрд. Компания активно инвестирует в ИИ, стремясь автоматизировать до 75% своих процессов управления активами.



( Читать дальше )

Что модели Искусственного интеллекта и технологии Машинного обучении способны дать современному инвестору.

Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.

Современный инвестор, как правило, уже сформировал для себя несколько инвестиционных портфелей. Но, к сожалению, традиционные методы инвестирования больше не приносят ожидаемых результатов и не могут обеспечить адекватную прибыль.

Технологии трансформируют одну отрасль за другой – и инвестиции не исключение. Уже сейчас алгоритмические решения способны создавать уникальные инвестиционные стратегии, которые имеют значительное преимущество перед традиционными методами, и не просто следуют за рынком, а опережают его.

Так что же модели Искусственного интеллекта и технологии Машинного обучении способны дать современному инвестору?

1. Улучшение диверсификации и управление рисками: Алгоритмы анализируют огромные объемы данных, находя возможности и оценивая риски с точностью, недоступной для человеческого анализа. Это дает возможность эффективно диверсифицировать существующий портфель и минимизировать влияние рыночной волатильности.



( Читать дальше )

Обзор фондового рынка России. Ключевые показатели Управляющих компаний.

Доходность – является одним из важнейших факторов для инвесторов, при выборе Управляющей Компании и решении передать свои капиталы в Доверительное управление. К сожалению, последний отчет Банка России «Обзор ключевых показателей Управляющих компаний за 2 квартал 2024 года» выявляет несколько тревожных сигналов на рынке. Многие инвестиционные стратегии УК не могут обеспечить адекватную прибыль своим клиентам даже в относительно стабильных рыночных условиях.

1. Доходность инвестиционных фондов снижается. Например, доходность открытых паевых инвестиционных фондов (ОПИФ) стала отрицательной и составила -3,2%, что значительно хуже по сравнению с предыдущим кварталом (4,9%). Доходность биржевых паевых инвестиционных фондов (БПИФ) снизилась до 2,4% с 4,4%. Это связано с падением российского рынка акций и облигаций, что делает инвестирование в фонды менее привлекательным и увеличивает риск для участников рынка.

2. Объем портфелей в доверительном управлении (ДУ), то есть тех активов, которые управляющие компании управляют по поручению клиентов, впервые за два года сократился на 1% и составил 2,5 трлн рублей.



( Читать дальше )

Как Машинное Обучение Переворачивает Мир Трейдинга: Простое Объяснение Сложных Технологий.


Машинное обучение (МО) стало революционным инструментом в трейдинге, позволяя трейдерам и инвестиционным компаниям получать глубокое понимание рыночных движений и принимать более точные решения. Основной принцип МО — это способность компьютеров обучаться на больших объемах данных и делать прогнозы, не полагаясь на заранее заданные инструкции.

В мире трейдинга МО помогает анализировать огромные массивы рыночных данных, выявлять паттерны и тенденции, которые невозможно заметить обычными методами. Алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных, чтобы предсказывать будущие изменения цен, определять оптимальные моменты для покупки или продажи активов и минимизировать риски.

Примеры применения МО в трейдинге включают в себя использование моделей временных рядов для предсказания цен, методов кластеризации для сегментации рынков, и нейронных сетей для анализа сложных данных. Такие технологии позволяют трейдерам реагировать быстрее, снижать издержки и повышать эффективность торговли.



( Читать дальше )

Обзор фондового рынка России. Ключевые показатели брокеров.

Надежность и устойчивость брокера, наравне с эффективностью инструментов инвестирования, являются одними из важнейших факторов для инвесторов при выборе партнера на финансовом рынке.

В последнем аналитическом отчете Банка России «Обзор ключевых показателей брокеров за 2 квартал 2024 года» регулятор открыто указывает на снижение эффективности и доходности брокеров, и сужение Российского рынка:

1. Насыщение клиентской базы брокеров и рост ставок по банковским депозитам привели к замедлению темпов роста клиентов брокеров в 2 квартале 2024 года. Активность инвесторов тоже снизилась, а средний размер счета в 2 квартале 2024 г. снизился с 2,1 до 2,0 млн рублей.

2. Квартальные темпы прироста клиентов на брокерском обслуживании остаются на минимальных значениях за последние более чем 6 лет. В тоже время, количество розничных инвесторов достигло уже 43% экономически активного населения страны.

3. Общий объем активов физических лиц у брокеров сократился за 2 квартал 2024 года с 9,9 до 9,4 трлн руб. Чистый приток денежных средств на брокерские счета физических лиц вырос относительно 1 квартала 2024 года и составил 299 млрд рублей, но не достиг показателей 4 квартала 2023 года в 389 (-90) млрд рублей, и 3 квартала 2023 года в 351 (-52) млрд рублей.



( Читать дальше )

теги блога QuantDetect FTC

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн