Quant trading course online

Python for Algorithmic Trading Um curso de formação on-line em profundidade Este é um curso de formação on-line aprofundado sobre Python para negociação algorítmica que coloca você na posição de negociar automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptocorrências. Atualmente, o material do curso é de 400 páginas em formato PDF e compreende 3.000 linhas de código Python. Reserve o curso hoje com base no nosso negócio especial de 189 EUR (em vez de 299 EUR) mdash ou leia para saber mais. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. O que outros dizem Grandes coisas Eu só comprei. Todas as coisas que alguém teria passado horas e horas de pesquisa na web e em livros, eles são agora combinados em uma fonte. Obrigado ldquoPrometheusrdquo para entregar ldquofirerdquo à humanidade Mantenha o bom trabalho E-mail da Holanda, janeiro de 2017 Uma simbiose perfeita Encontrar o algoritmo certo para o comércio de forma automática e com êxito nos mercados financeiros é o santo graal em finanças. Não muito tempo atrás, a Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos activos sob gestão. Desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line nivelaram o campo de jogo para as pequenas instituições e comerciantes individuais mdash tornando possível para começar nesta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno E apenas uma ligação à Internet. Hoje em dia, Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma de tecnologia de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar a aprendizagem de máquina à previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou até mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google8217. Tópicos do curso Este é um curso intensivo e on-line sobre o Python (versão 3.5) para Algorithmic Trading. Tal curso, na intersecção de dois campos vastos e excitantes, dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, ele pode abranger uma série de importantes meta tópicos em profundidade: dados financeiros. Os dados financeiros estão no centro de cada projeto de negociação algorítmica Python e pacotes como NumPy e pandas fazer um grande trabalho na manipulação e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-end de fim de dia, intraday, alta freqüência). Sem negociação algorítmica automatizada, sem um teste rigoroso da estratégia de negociação a ser implantado o curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseia em médias móveis simples, impulso, reversão de média e maquinagem aprendizagem baseado em dados de previsão em tempo real. Negociação algorítmica exige lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nele e visualização em tempo real o curso introduz a programação de soquete com ZeroMQ e visualização de fluxo contínuo com Plotly plataformas on-line. Não negociação sem uma plataforma de negociação o curso abrange três populares plataformas de negociação eletrônica: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (negociação de ações e opções) e Gemini (criptocurrency trading) também fornece convenientes classes wrapper em Python para se levantar e correr em poucos minutos automação. A beleza, bem como alguns grandes desafios no resultado negociação algorítmica da automação da operação de negociação do curso mostra como implantar Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para o comércio automatizado e algorítmico Uma lista incompleta do técnico e financeiro Os tópicos incluem: benefícios de Python, Python e negociação algorítmica, estratégias de negociação, implantação Python, gerenciamento de ambiente de pacote, containerização Docker, instâncias de nuvem, dados financeiros, APIs de dados, wrappers API, dados abertos, dados intraday, NumPy, pandas, vectorization, vectorized Backtesting, visualização, alfa, medidas de risco de desempenho, previsão do mercado de ações, regressão OLS linear, aprendizado de máquina para classificação, aprendizado profundo para previsão de mercado, programação orientada a objetos (OOP), backtesting baseado em eventos, Visualização em tempo real, plataformas de negociação on-line (para CFDs, ações, opções, cryptocurrencies), APIs RESTful para hist Dados orais, APIs de streaming para dados em tempo real, algoritmos on-line para estratégias de negociação, negociação automatizada, implantação na nuvem, monitoramento em tempo real mdash e muitos mais. Tome uma olhada no índice (atual) da versão em PDF do material do curso on-line. Unicidade e Benefícios O curso oferece uma experiência única de aprendizagem com os seguintes recursos e benefícios. Cobertura de tópicos relevantes. É o único curso que abrange tal amplitude e profundidade no que diz respeito a tópicos relevantes em Python para Algorithmic trading auto-contido base de código. O curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant que contém todos os códigos de forma auto-contida, executável (3.000 linhas de código a partir de 01 de fevereiro de 2017) como PDF. Além da versão on-line do curso, há também uma versão de livro como PDF (400 páginas a partir de 01. Fevereiro 2017) onlinevideo formação (opcional). O Python Quants oferece uma classe de treinamento em vídeo e on-line (não incluída) baseada neste manual que fornece uma experiência de aprendizagem interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou tópicos de Um ângulo diferente de negociação real como o objetivo. A cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição de começar tanto papel e viver trading de forma eficiente este curso equipa o aluno com conhecimento relevante, prático e valioso do-it-yourself abordagem auto-paced. Uma vez que o material e os códigos são auto-suficientes e apenas depender de pacotes padrão Python, o aluno tem pleno conhecimento e controle total sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como mudá-los, etc não há necessidade Para confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, para fazer o backtesting ou para se conectar às plataformas de negociação você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso mdash em um ritmo que é mais conveniente mdash e você tem cada única linha de código Para fazê-lo suporte disponível e-mail do fórum. Embora você é suposto ser capaz de fazê-lo sozinho, estamos lá para ajudá-lo você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum ou enviá-los por e-mail que pretendemos voltar dentro de 24 horas Resumo vídeo Abaixo um pequeno vídeo ( Cerca de 4 minutos) dando-lhe uma visão técnica do material do curso (conteúdos e códigos Python) em nossa Plataforma de Quant e Treinamento. Sobre o autor do curso O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente do The Python Quants. Um grupo focado no uso de tecnologias de código aberto para a ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Yves palestras sobre financiamento computacional no Programa CQF. Na ciência dos dados em htw saar Universidade de Ciências Aplicadas e é o diretor para o programa de treinamento on-line levando ao primeiro Python para o Certificado de Universidade de Finanças (concedido por htw saar). Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza meetups e conferências sobre Python para finanças quantitativas em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu palestras em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia. Repositório Git Todos os códigos Python e Notebooks Jupyter são fornecidos como um repositório Git na Plataforma Quant para facilitar a atualização e também o uso local. Certifique-se de ter uma instalação completa científica Python 3.5 pronto. Encomende o curso Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Basta pagar em vez do preço normal de 299 EUR. O material ainda está em desenvolvimento. Com sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco em fazer esta decisão potencialmente mudança de carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para negociação algorítmica. Basta colocar o seu pedido através do PayPal para o qual você também pode usar seu cartão de crédito. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. Obter Keep in Touch Escreva-nos em trainingtpq. io se você tiver mais perguntas ou comentários. Inscreva-se abaixo para ficar informado. Quantitative Finance Collector é um blog sobre Análise de finanças quantitativas, métodos de engenharia financeira em finanças matemáticas com foco em preços de derivativos, negociação quantitativa e gestão de risco quantitativa. Pensamentos aleatórios sobre os mercados financeiros e pessoal pessoal são postados no blog sub pessoal. Trackback URI: Nota: O url de trackback vai expirar depois de 23:59:59 hoje eu acabei de retornar Pequim do Midwest Finance Association 2017 Reunião Anual em Atlanta, é a minha primeira vez na América, ea vida lá é bastante diferente do que em As cidades inglesas. Poucas pessoas no centro, difícil sair sem um carro, as pessoas são menos amigáveis ​​(pelo menos parecer). A conferência anual da AMF fornece um fórum para a interação de acadêmicos e profissionais de finanças para compartilhar a atividade acadêmica ea prática atual de modo a incentivar e facilitar o aperfeiçoamento da profissão. Abaixo eu seleciono vários documentos com links de download que são de interesse para mim, não é de forma alguma uma lista de qualidade superior da conferência embora. Habilidade de Negociação de Curto Prazo: Análise da Heterogeneidade e Qualidade de Execução do Investidor. Examinamos a previsibilidade de retorno no horizonte curto usando um conjunto exclusivo de dados proprietários em um grande universo de comerciantes institucionais com identidade conhecida (mascarada). Propomos um modelo para estimar uma habilidade de negociação de curto prazo específica do investidor e verificamos que há uma heterogeneidade pronunciada na previsão de retornos de curto prazo entre investidores institucionais. Isto sugere que a assimetria de informação de curto prazo é uma motivação significativa para o comércio. Nosso modelo ilustra que a incorporação de uma capacidade de previsão a curto prazo explica uma fração muito maior de retornos de ativos de curto prazo e permite uma estimativa mais precisa do impacto de preço. Uma estratégia comercial simples que explora nossas estimativas de habilidade produz um retorno anormal estatisticamente significativo quando comparado com um modelo de quatro fatores. Nós investigamos a fonte de variação na habilidade de negociação a curto prazo e encontramos fortes evidências de que os comerciantes qualificados são capazes de prever os retornos a curto prazo seguindo uma estratégia de momentum de curto prazo. Além disso, ilustramos que a variação na habilidade de negociação de curto prazo é estatisticamente dependente de características de ordem, como duração e tamanho relativo, que estão associadas a negociações mais urgentes e mais informadas. Finalmente, usando as estimativas de habilidades de negociação emergentes de nosso modelo e as variáveis ​​preditivas de habilidade propostas, mostramos que a heterogeneidade do investidor tem implicações importantes na quantificação da qualidade de execução. Uma detecção empírica de estratégias HFT. Este artigo detecta empiricamente a presença de estratégias de Negociação de Alta Freqüência a partir de dados públicos e examina seu impacto nos mercados financeiros. O objetivo é fornecer uma abordagem estruturada e estratégica para isolar o sinal do ruído em uma configuração de alta freqüência. A fim de comprovar a adequação da abordagem proposta, várias estratégias de HFT são avaliadas com base no seu impacto no mercado, desempenho e principais características. Papel Escolher uma medida de desempenho apropriada é importante para investidores de fundo, no entanto, muitos pesquisadores acham empiricamente que a escolha de medidas não importa, porque essas medidas geram ordenação de classificação idêntica , Embora a distribuição dos retornos do fundo não seja normal. Neste trabalho, certificamos suas descobertas comprovando a monotonicidade de várias medidas de desempenho amplamente utilizadas quando a distribuição é uma família de escala de localização. Os dados de retorno mensal do fundo mútuo de 1997 a 2017, juntamente com os resultados da simulação, colaboram com nossa prova. Uma medida adequada de desempenho de retorno ajustada ao risco para selecionar fundos de investimento é crucial para analistas financeiros e investidores. A taxa de Sharpe tornou-se uma medida padrão ajustando o retorno de um fundo por seu desvio padrão (Sharpe, 1966), no entanto, os profissionais questionam freqüentemente esta medida principalmente por sua invalidez se a distribuição dos retornos do fundo for além do normal. Kat, 2003 Gregoriou e Gueyie, 2003, Cavenaile, et al, 2017, Di Cesare, et al., 2017). Eling (2008) considera que a escolha de uma medida de desempenho não é crítica para a avaliação de fundos mútuos, Eling e Schuhmacher (2007) comparam a relação de Sharpe com 12 outras medidas Para hedge funds e concluem que a relação de Sharpe e outras medidas geram praticamente idêntico ordenamento, apesar dos desvios significativos em relação à distribuição normal. Uma avaliação semelhante inclui Eling e Faust (2018) sobre os fundos em mercados emergentes, Auer e Schuhmacher (2017) sobre fundos de hedge, e Auer (2017) sobre investimentos em commodities. Este artigo comprova que várias medidas de desempenho amplamente utilizadas são monotônicas se a distribuição de retornos de ativos for uma família de LS, uma família de distribuições de probabilidade univariada parametrizada por um local e uma escala de parâmetros não negativos que é comumente aplicada em finanças (Levy e Duchin, 2004). Nossa prova atesta os achados empíricos em outros estudos sobre a indiferença de escolher uma medida de desempenho ao valorizar um fundo. Mostramos que essas medidas geram praticamente a mesma classificação ordenada usando dados mensais de retorno de fundos mútuos de 1997 a 2005 e simulações de Monte-Carlo. Portanto, este trabalho contribui tanto para a academia como para a indústria ao esclarecer o fenômeno. Por exemplo, a figura abaixo representa a correlação e os intervalos de confiança com base em 2000 simulações para cada tamanho de amostra. Para simplificar, mostramos os resultados para Sharpe (1), Sharpe-Omega (2) e a razão Sortino (3) apenas. De acordo com o achado anterior, a correlação de rank entre essas medidas de desempenho é aproximadamente igual, e está se aproximando de uma com o aumento do tamanho da amostra. Pawel escreveu um grande artigo sobre a previsão de perdas pesadas e extremas em tempo real para os detentores da carteira, o objetivo é calcular a probabilidade de um evento muito raro (por exemplo, Uma perda pesada e / ou extrema) no mercado de negociação (por exemplo, uma ação despencando 5 ou muito mais) em um horizonte temporal especificado (por exemplo, no dia seguinte, em uma semana, em um mês etc.). A probabilidade. Não a certeza desse evento. Nesta Parte 1, primeiro, olhamos para o rabo de uma distribuição de retorno de ativos e comprimimos nosso conhecimento sobre Valor em Risco (VaR) para extrair a essência necessária para entender por que o VaR-material não é o melhor cartão em nosso baralho. Em seguida, passamos para um teorema de Bayes clássico que nos ajuda a derivar uma probabilidade condicional de um evento raro dado yep, outro evento que (hipoteticamente) terá lugar. Eventualmente, na Parte 2, atingiremos o touro entre seus olhos com um conceito avançado tirado da abordagem Bayesiana para estatísticas e mapear, em tempo real, para qualquer série de retorno suas probabilidades de perda. Mais uma vez, as probabilidades, não certezas. Trackback URI: Nota: O url de trackback vai expirar após 23:59:59 hoje eu escrevi um documento de trabalho sobre CDS (credit default swap) volatilidade de ações implícitas e encontrei alguns resultados interessantes. Postá-lo aqui apenas no caso de alguém está interessado. Tanto CDS quanto out-of-money opção de venda pode proteger os investidores contra o risco de queda, por isso eles estão relacionados, embora não mutuamente substituível. Este estudo fornece uma ligação direta entre o CDS corporativo e opção de capital por inferir a volatilidade de ações de spread CDS e, assim, permite uma analogia direta com a volatilidade implícita de preço de opção. Eu acho que a volatilidade inferida CDS (CIV) ea volatilidade implícita opção (OIV) são complementares, ambos contendo algumas informações que não é capturado pelo outro. A CIV domina a OIV na previsão da volatilidade futura do estoque. Além disso, uma estratégia de negociação com base nos spreads de reversão média CIV-OIV gera um retorno significativo ajustado ao risco. Esses achados complementam evidência empírica existente sobre análise de mercado cruzada. Trackback URI: Nota: O url de trackback expirará após 23:59:59 hoje Journal of Econometrics aceita vários artigos sobre preços de opção, alguns são bastante interessantes e representam os desenvolvimentos recentes deste campo. Eu listá-los aqui apenas no caso de você também está interessado. Na literatura atual, a traçabilidade analítica de modelos discretos de preços de opção de tempo é garantida somente para tipos de modelos e tipos de preços bastante específicos. Propomos uma estrutura de preços de opções muito geral e totalmente analítica, abrangendo uma ampla classe de modelos de tempo discretos com estrutura de componentes múltiplos em volatilidade e alavancagem e um kernel de preços flexível com múltiplos prémios de risco. Embora o quadro proposto seja suficientemente geral para incluir a volatilidade do tipo GARCH, a Volatilidade Realizada ou uma combinação dos dois, neste artigo focalizamos os modelos de preços de opções de volatilidade realizadas, estendendo o modelo HARG (Heterogeneous Autoregressive Gamma) de Corsi et al. (2017) para incorporar estruturas heterogêneas de alavancagem com múltiplas componentes, preservando ao mesmo tempo as soluções fechadas para os preços das opções. Aplicando o nosso modelo analíticamente tracável assimétrico HARG a uma grande amostra de opções de índice SP 500, demonstramos sua capacidade superior de preço out-of-the-money opções em comparação com benchmarks existentes. Preços de opções com escalabilidade não-Gaussiana e volatilidade de comutação de estado infinito O agrupamento de volatilidade, dependência de longo alcance e escalonamento não gaussiano são fatos estilizados da dinâmica de ativos financeiros. Eles são ignorados no quadro Black Scholes, mas têm um impacto relevante sobre o preço das opções escritas sobre ativos financeiros. Usando um modelo recente de dinâmica de mercado que capta adequadamente os fatos estilizados acima, derivamos equações de forma fechada para o preço de opção, obtendo o Black Scholes como um caso especial. Ao aplicar nossas equações de preços a um grande conjunto de dados de opções de índices de ações, mostramos que a inclusão de recursos estilizados na modelagem financeira move os preços dos derivativos cerca de 30 mais próximos dos valores de mercado sem a necessidade de calibrar os parâmetros dos modelos nos preços de derivativos disponíveis. Com uma dobra matemática, para quem questões matemáticas desafiadoras são equações elementares e diferenciais são divertidas, há supostamente um lugar onde você se sentirá especialmente satisfeito na banca: Goldman Sachs Strats Group. Todos os bancos têm magos matemáticos, mas os bruxos na equipe de Goldmans são, segundo se informa, mais bem pagos, mais felizes e mais capacitados do que aqueles em outros lugares. A equipe de strats aqui é mais abrangente do que as equipes de quant em outros bancos, um vice-presidente de strats no Goldman em Londres nos diz, falando fora do registro como ele não está autorizado a falar com a imprensa. Bem como quants, temos desenvolvedores quant, tecnólogos, estruturadores e vendedores. Goldmans strats equipe está no. Desde que escrevi para este blog em janeiro sobre o mercado de trabalho HFTalgo, Ive recebeu muitas perguntas dos estudantes perguntando sobre os requisitos para os empregos quant em Wall Street. Eu preciso de um PhD é uma pergunta freqüente. Cada vez que recebo uma dessas perguntas, lutei com a resposta. Meu instinto é não. Mas quando eu olho para quem está trabalhando nesses postos de trabalho, vejo uma predominância de doutorados nas primeiras posições. Doutores em matemática, física, pesquisa de operações, EE, etc. são comuns na comunidade quant. Portanto, é tentador dizer aos alunos que um PhD é útil, mas se sente como a resposta errada. No meu intestino, sei que as pessoas que recebem esses empregos não estão recebendo ofertas porque têm cartas extras depois do nome. As pessoas nessas posições estão lá porque provaram sobre sua vida acadêmica e profissional que eles são: Lista 1 Muito inteligente Pensadores quantitativos Bom em. No final do ano passado, enviei um e-mail do State-of-the-Talent-Market aos colegas. Naquele correio eu escrevi: Candidates Market: Como sempre, o mercado para o melhor talento técnico é extremamente apertado. A menos que você está oferecendo o mais desejável de empregos, você precisa trabalhar para atrair o talento que você deseja. Os bons candidatos estão actualmente a privilegiar o seguinte: AlgoHFT Buy-side Front-office (nada de novo) Data analytics Clique para expandir. Ken Abbott. Um colaborador freqüente do QuantNet, respondeu ao meu e-mail: Há realmente trabalhos em algo e negociação de HF? Ouço todas essas crianças nas minhas aulas falando sobre isso, mas ouvi falar de poucas pessoas recebendo esses empregos e ainda menos fazendo dinheiro. Clique para expandir. Posteriormente, ele perguntou se eu gostaria de elaborar sobre o mercado de trabalho em algo e HFT para este blog. A resposta simples é sim, há trabalhos em AlgoHFT, e alguns deles estão pagando muito bem. No entanto, esse salário cair mandíbula que você ouviu de um. O mercado de trabalho para quants mudou inexoravelmente. A tendência de financiamento de partículas dos últimos 20 anos está em declínio. Embora os fundos ainda possam negociar com base em prop, a capacidade dos bancos de o fazer tem sido severamente restringida. Alguns podem ver isso como um pêndulo, mas a maioria concorda que os estilos de negociação agressiva visto em instituições financeiras regulamentadas nunca será visto novamente. Isso significa que não há mais empregos para quants Certamente não. Significa, no entanto, que a natureza do mercado de trabalho será diferente. O crescente número de programas de financiamento de quantos também sugere que haverá muito mais concorrência para esses empregos. As sugestões a seguir podem ser úteis na busca de emprego. Fundada pelo Dr. Paul Wilmott, o programa de CQF em tempo parcial, on-line é projetado para ajudar os profissionais estabelecidos e aspirantes a avançar em derivativos, gerenciamento de risco, validação de modelo, avaliação, quant IT ou Negociação. O programa agora oferece eletivas avançadas em áreas especializadas. Saiba mais sobre esta qualificação profissional respeitada no setor e suas opções de carreira. Por que participar de uma sessão de informação ao vivo ou on-line Todas as sessões consistem em uma apresentação de uma hora pelo Diretor do Programa CQF seguido de um QA Sessões de informações ao vivo incluem refrescos e você pode rede com colegas profissionais Os participantes da sessão de informação on - Próxima data de início do programa: 27 de junho de 2017 Datas de sessão de informação