Магистратура
2022/2023
Финансовый трейдинг в R
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Финансовые стратегии и аналитика)
Направление:
38.04.08. Финансы и кредит
Кто читает:
Департамент экономики и финансов
Где читается:
Факультет экономики (Пермь)
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Захаров Игорь Юрьевич
Прогр. обучения:
Финансовые стратегии и аналитика
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
8
Программа дисциплины
Аннотация
Курс проводится в формате смешанного обучения (blended learning). Онлайн-лекции читаются преподавателем ресурса DataCamp, профессиональным аналитиком Ильей Кипнисом (https://www.datacamp.com/courses/financial-trading-in-r). Проверку самостоятельной работы, проведение семинаров и экзамена осуществляет НИУ ВШЭ.
Цель освоения дисциплины
- Обучение навыкам, необходимых для управляющих активами, в разработки торговых стратегий и их тестирования в пакете R.
- Студенты приобретут опыт разработки собственных торговых стратегий, тестирования и измерения результативности на реальных исторических данных в пакете R.
Планируемые результаты обучения
- Студенты должны знать классы индикаторов, параметры настройки индикаторов и правила согласования индикаторов.
- Студенты должны уметь синтезировать системы индикаторов в торговые системы на основе неэффективностей ценообразования с учетом транзакционных издержек
- Тестирование торговых стратегий на реальных данных с учетом транзакционных издержек должно обеспечивать устойчивый показатель альфы Дженсена
Содержание учебной дисциплины
- Trading strategies basics in R
- Trading signals and indicators
- Executing a trade transaction
- Backtesting a trading strategy
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Harry Georgakopoulos. (2015). Quantitative Trading with R : Understanding Mathematical and Computational Tools From a Quant’s Perspective. Palgrave Macmillan.
- Marcos Lopez de Prado. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Chris Conlan. (2016). Automated Trading with R : Quantitative Research and Platform Development. Apress.
- D. Capocci. (2013). The Complete Guide to Hedge Funds and Hedge Fund Strategies. Palgrave Macmillan.
- Gregoriou, G. N. (2015). Handbook of High Frequency Trading. Academic Press.
- Irene Aldridge. (2013). High-Frequency Trading : A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems: Vol. 2nd edition. Wiley.
- Rishi K. Narang. (2013). Inside the Black Box : A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading: Vol. Second edition. Wiley.