Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.
🚀 Освойте навыки количественного анализа с Quant Guild 📅 Встречайтесь со мной лично 📈 Interactive Brokers для алгоритмической торговли 👾 Присоединяйтесь к Discord-серверу Quant Guild здесь / discord ______________________________________________________ 🪐 Jupyter Блокнот *TL;DW Краткое содержание* Случайные величины представляют собой набор возможных исходов с соответствующими вероятностями. Мы *НИКОГДА* не можем предсказать исход какого-либо одного события. Случайные величины обладают статистической и распределенной сходимостью, но в действительности мы моделируем неопределенность, которая не сходится из-за нестационарности. Нормальные случайные величины полезны, поскольку выборочные средние значения, полученные с помощью ЦПТ, следуют нормальному распределению и используются для объединения вероятностей и статистики. Броуновское движение также определяется через нормальное (гауссовское) распределение, весьма важное распределение! – Стохастические процессы – это совокупность случайных величин, индексированных по времени или по числу, мы *НИКОГДА* не можем их предсказать. – Броуновское движение определяется нулевым средним, независимыми и стационарными гауссовыми приращениями и является непрерывным как и всегда. – Мы наблюдаем, как неопределенность увеличивается с увеличением шага по времени, фиксируя изменяющуюся во времени динамику – основное применение стохастических процессов. – На практике мы можем выбрать моделирование процесса цены акций с помощью стохастического процесса, используя броуновское движение для моделирования неопределенности. – Мы видим, что даже в стохастических процессах мы наблюдаем замечательные свойства сходимости, позволяющие нам легко моделировать цены опционов. – В реальности требуется более сложное моделирование (моделирование Блэка-Шоулза и другие методы для моделирования перекоса/временной структуры волатильности для экстраполяции цен). Надеюсь, вам понравилось! Роман ___________________________________________ 📖 Главы: 00:00 - Преодоление разрыва между теорией и практикой 03:11 - Случайные величины (ФПР, ФВ, ФФ) 04:34 - Генерация данных и эмпирические распределения 07:07 - Пример: Нормальная (гауссовская) случайная величина 10:02 - Статистика случайных величин: среднее значение, дисперсия 12:35 - Закон больших чисел (ЗБЧ) и статистическая сходимость 14:47 - Сходимость вероятностей и распределений (закон Бернулли) 16:20 - Случайность против неопределенности (от теории к практике) 18:34 - Случайные процессы 21:35 - Сходимость случайных процессов (ЗБЧ) 23:22 - Броуновское движение (Теория) 29:02 — Броуновское движение (Практика) 31:32 — Ценообразование европейских опционных контрактов 35:25 — Роман, ваши предположения неверны 36:26 — Краткое содержание TL;DW __________________________________________ 🗣️ Благодарности Особая благодарность моим подписчикам на YouTube за поддержку моего канала и возможность продолжать создавать такие же видео, как это! ⭐ Руководители Quant Guild Д-р Джейсон Пироццоло ______________________________________ ▶️ Похожие видео Справочные видео 👉 Цепи Маркова для Quant Finance • Markov Chains for Quant Finance Управляйте волатильностью с помощью моделей ARCH и GARCH • Master Volatility with ARCH & GARCH Models Сборки Quant 🔨 Как создать панель управления для торговли волатильностью на Python с помощью Interactive Brokers • How to Build a Volatility Trading Dashboar... Статистика и прибыльность торговли с течением времени (Edge) 📈 Ожидаемой доходности акций не существует • Expected Stock Returns Don't Exist Как Торговля • How to Trade Как торговать с использованием подразумеваемой волатильности опционов • How to Trade Option Implied Volatility Как торговать с преимуществом • How to Trade with an Edge Quant о трейдинге и инвестировании • Quant on Trading and Investing __________________________________________ 🗂️ Ресурсы 📚 Библиотека Quant Guild: 🌎 GitHub:
