Ив Хилпиш Алгоритмическая торговля на базе искусственного интеллекта с использованием Python Мастер
00:01:10 Обучение и опыт
• Объяснение использования записных книжек, скриптов на Python и других ресурсов для обучения
00:05:28 Использование Python для финансирования
• Рассмотрение использования Python для количественного финансирования. Обсуждение важности обучения молодых специалистов в области финансов и использования Python
00:10:28 Использование данных и машин
• Обсуждение использования данных и машин для обработки информации и принятия решений
00:11:34 Введение
• Видео начинается с обсуждения важности обработки данных в современном мире. Автор рассказывает о своем опыте работы с данными и о том, как они стали общедоступными.
00:12:02 Алгоритмическая торговля
• Автор обсуждает, как алгоритмы стали неотъемлемой частью торговли на финансовых рынках.
00:18:33 Торговые платформы
• Автор рассказывает о своем опыте использования платформы Vanda и о том, что она предлагает лучшие API для розничных трейдеров.
00:49:02 Введение
• Автор обсуждает свою работу над кодом и тестированием его на разных машинах. Он уверен, что все остальное будет работать, и сравнивает торговлю контрактами на разницу с посещением казино.
00:50:25 Тестирование кода
• Автор загружает код и объясняет, как его использовать. Он также упоминает, что код может быть загружен в виде zip-файла или клонирован из GitHub.
00:51:56 Первая стратегия
• Автор обсуждает первую стратегию, основанную на импульсе временных рядов.
• Алгоритмическая торговля - это использование компьютерных алгоритмов для автоматической покупки и продажи активов на основе определенных правил и условий.
01:00:56 Торговый код
• Автор объясняет, как использовать торговый код для запуска упрощенной стратегии.
01:07:13 Создание и использование торгового алгоритма
• В видео демонстрируется создание и использование торгового алгоритма для автоматической торговли на криптовалютном рынке.
01:11:51 Примеры использования торгового алгоритма
• В видео приводятся примеры использования торгового алгоритма для открытия и закрытия позиций на криптовалютном рынке. Торговый алгоритм может быть настроен для работы с различными стратегиями и инструментами, что позволяет адаптировать его под конкретные потребности трейдера.
01:11:56 Введение
• В видео обсуждается использование машинного обучения для прогнозирования движения рынка. Рассматривается пример использования машинного обучения для прогнозирования движения рынка на основе данных о нефти.
01:12:50 Алгоритмическая торговля
• Обсуждается использование машинного обучения для создания алгоритма, который торгует на основе исторических данных. Алгоритм решает, какую позицию занять и какую сделку разместить без вмешательства человека.
01:23:19 Использование машинного обучения для прогнозирования движения рынка
• Рассматривается использование машинного обучения для прогнозирования движения рынка на основе исторических данных и графических паттернов.
01:27:50 Введение
• В видео обсуждается использование машинного обучения для прогнозирования движения рынка. Рассматриваются различные подходы к прогнозированию, включая использование нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения.
01:28:30 Примеры использования машинного обучения
• Демонстрируются примеры использования машинного обучения для прогнозирования движения рынка на основе данных о ценах на акции. Обсуждаются различные параметры, которые могут быть использованы для прогнозирования, такие как количество баров, точность и транзакционные издержки.
01:29:21 Распределение доходности финансовых временных рядов
• Рассматривается распределение доходности финансовых временных рядов и его влияние на точность прогнозирования. Обсуждается важность правильного определения крупных движений для получения прибыли на финансовых рынках.
01:43:56 Введение
• В видео рассказывается о платформе для алгоритмической торговли, которая использует Python для обработки данных и определения стратегий.
01:44:26 Реализация стратегии
• В платформе используется базовый класс стратегии, который определяет основные функции и методы для обработки данных и определения стратегии. В примере стратегии используется скользящее среднее для определения направления движения цены.
01:51:19 Развертывание стратегии
• В платформе реализована многопоточность для обработки данных и выполнения транзакций. Стратегия может быть развернута на любом оборудовании и может быть использована для торговли на различных рынках.
01:55:44 Введение в алгоритмическую торговлю
• В видео обсуждается использование искусственного интеллекта и машинного обучения в алгоритмической торговле. Упоминается, что трейдеры могут использовать различные статистические методы и автоматизированные системы для торговли.
01:56:41 Потоковое выполнение транзакций
• В видео подчеркивается важность потокового выполнения транзакций и управления позициями. Упоминается кумулятивный подход к прибыли и убыткам.