714 Разработка алгоритмических стратегий для акций, валют, фьючерсов и ETF с использованием методов машинного обучения

Артамонов Сергей Юрьевич

руководитель проекта

Артамонов Сергей Юрьевич

руководитель направления

Старт

20.11.2020

Паспорт проекта

Аннотация

Объект анализа: 1 инструмент или портфель инструментов в качестве инструментов можно использовать акции, валюты, ETFы или другие финансовые инструменты частотность данных на которых можно тестировать стратегию: часовые, дневные или недельные Требования к работе с данными и бэктестированию: необходимо использовать модели ARMA и GARCH для предварительной фильтрации данных желательно использовать распределения экстремальных значений для оценки риска и копулы для моделирования...

Отрасль

Информатика

Цель

Реализовать алгоритмическую стратегию в Python с применением методов машинного обучения и эконометрики. Алгоритмическая стратегия - это программный скриптовый код, который автоматизировано работает на финансовых рынках и прогнозирует стоимость ценных бумаг и автоматизировано совершает сделки куплю и продажи ценных бумаг, а так же показывает доходность инвестированного капитала. Коэффициентом Шарпа является показатель эффективности данной стратегии, который высчитывается по формуле М/V - где М...

Ожидаемые результаты

Файл с форматом .ipynb (Python), с содержащим программным кодом, который используя реальные рыночные данные из открытых источников применяет методы машинного обучения и эконометрики совершает сделки по покупке и продаж финансовых инструментов. Показатель эффективности стратегии является коэффициент Шарпа, который должен быть равен больше 1 на рыночных данных за последние 3 года, который считается как М/V - где М средняя доходность, а V - волатильность