Сервис статистического анализа истории рыночных цен финансовых активов (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
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