Сервис статистического анализа истории рыночных цен финансовых активов (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Критерии оценки)
Строка 42: Строка 42:
  
 
=== Критерии оценки ===
 
=== Критерии оценки ===
* "удовл” : реализованная и протестированная программа осуществляющая загрузку из файла истории цен котировок и расчет указанных показателей; предварительная обработка временных рядов ( заполнение гапов, восстановление данных, проверка на непротиворечивость)
+
* 4-5 : реализованная и протестированная программа осуществляющая загрузку из файла истории цен котировок и расчет указанных показателей; предварительная обработка временных рядов ( заполнение пропусков в данных линейной интерполяцией, последняя ненулевая цена за прошлые даты, следующая по дате не нулевая цена)
* “хор” : +интеграция с одним из указанных внешних источников для получения истории рыночных котировок и текущих котировок.
+
* 6-7 : +интеграция с одним из указанных внешних источников для получения истории рыночных котировок и текущих котировок.
* “отл” : +возможность скрининга финансовых показателей и сравнительный анализ (адаптивный подбор параметров для модели GARCH)
+
* 8-10 : +возможность поиска финансовых показателей и сравнительный анализ (адаптивный подбор параметров для модели GARCH)

Версия 16:21, 8 декабря 2014

Ментор Иван Лисенков
Учебный семестр Весна 2015
Учебный курс 1-й курс



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
  • Работать с основными показателями фондового рынка
  • Обрабатывать большие объемы входных данных, проводить статистический анализ

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 указанных показателей; 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 : +возможность поиска финансовых показателей и сравнительный анализ (адаптивный подбор параметров для модели GARCH)