Сервис статистического анализа истории рыночных цен финансовых активов (проект) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
(→Критерии оценки) |
|||
(не показано 6 промежуточных версии 3 участников) | |||
Строка 2: | Строка 2: | ||
|name=Сервис статистического анализа истории показателей финансовых рынков | |name=Сервис статистического анализа истории показателей финансовых рынков | ||
|mentor=Иван Лисенков | |mentor=Иван Лисенков | ||
− | |mentor_login= | + | |mentor_login={{URLENCODE:Ivan Lisenkov|WIKI}} |
|semester=Весна 2015 | |semester=Весна 2015 | ||
|course=1 | |course=1 | ||
|summer= | |summer= | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
+ | |is_archived=yes | ||
}} | }} | ||
Строка 20: | Строка 21: | ||
* Писать надежный и понятный код | * Писать надежный и понятный код | ||
* Основы работы на глобальных финансовых рынках | * Основы работы на глобальных финансовых рынках | ||
− | * | + | * Проводить статистический анализ рыночных данных глобальных рынков |
− | + | ||
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
− | Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса) | + | * Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса) |
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
Строка 42: | Строка 42: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
− | * 4-5 : реализованная и протестированная программа осуществляющая загрузку из файла истории цен котировок и расчет | + | * 4-5 : реализованная и протестированная программа, осуществляющая загрузку из файла истории цен котировок и расчет показателей Treynor, Sharp, Alfa, Track Error, Alfa, Beta; предварительная обработка временных рядов ( заполнение пропусков в данных линейной интерполяцией, последняя ненулевая цена за прошлые даты, следующая по дате не нулевая цена) |
− | * 6-7 : + | + | * 6-7 : +Интеграция с одним из указанных внешних источников для получения истории рыночных котировок и текущих котировок. |
− | * 8-10 : + | + | * 8-10: +Расчет волатильности по методу GARCH; адаптивный подбор параметров для модели GARCH |
Текущая версия на 10:51, 20 октября 2015
Ментор | Иван Лисенков |
Учебный семестр | Весна 2015 |
Учебный курс | 1-й курс |
Внимание! Данный проект находится в архиве и реализован не будет. |
Что это за проект?
Индикативный статитистический анализ для поиска эффективных инвестиций. Программа должна получать историю финансовых котировок (из файлов или внешних источников) и рассчитывать следующие показатели для каждого из активов:
- Расчет волатильности по методу GARCH
- Выбрав Benchmark index оценить линейную регрессию (Расчет показателя alfa и beta по заданному индикатору)
- Расчет соотношений для оценки эффективности финансовых продуктов (Treynor, Sharp, Alfa, Track Error ratios)
Чему вы научитесь?
- Формулировать постановку задачи
- Писать надежный и понятный код
- Основы работы на глобальных финансовых рынках
- Проводить статистический анализ рыночных данных глобальных рынков
Какие начальные требования?
- Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса)
Какие будут использоваться технологии?
- C++ / Python в рамках прослушанного курса
- MOEX рыночные данные
- Yahoo Finance, NASDAQ, NYMEX, CBOT...
- Google Finance
Темы вводных занятий
- Основы финансовой математики и финансовых рынков
- Статистическая обработка рыночной информации
Направления развития
- Расширение источников для получения данных
- Поиск (скрининг) наиболее привлекательных инвестиций на основе расчитаных статистических показателей
- Интеграция с контроллером на основе нечеткой логики для принятия решений о априорно заданных инвестиционных стратегиях
Критерии оценки
- 4-5 : реализованная и протестированная программа, осуществляющая загрузку из файла истории цен котировок и расчет показателей Treynor, Sharp, Alfa, Track Error, Alfa, Beta; предварительная обработка временных рядов ( заполнение пропусков в данных линейной интерполяцией, последняя ненулевая цена за прошлые даты, следующая по дате не нулевая цена)
- 6-7 : +Интеграция с одним из указанных внешних источников для получения истории рыночных котировок и текущих котировок.
- 8-10: +Расчет волатильности по методу GARCH; адаптивный подбор параметров для модели GARCH