Александр Кузнецов – Алгоритмическая торговля, торговые роботы и нейронные сети. Практическое руководство по разработке, внедрению и оптимизации алгоритмов для финансовых рынков (страница 1)
Алгоритмическая торговля, торговые роботы и нейронные сети
Практическое руководство по разработке, внедрению и оптимизации алгоритмов для финансовых рынков
Александр Валерьевич Кузнецов
© Александр Валерьевич Кузнецов, 2025
ISBN 978-5-0064-8087-2
Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero
Алгоритмическая торговля, торговые роботы и нейронные сети:
Практическое руководство
Александр Валерьевич Кузнецов
к.э.н., MBA
Москва
2024 год
Аннотация
Эта монография представляет собой всеобъемлющее руководство по алгоритмической торговле, торговым роботам и нейронным сетям, применяемым в финансовых рынках. В ней подробно рассматриваются методы и технологии, используемые для автоматизации торговли и анализа данных, а также практическое внедрение современных алгоритмов. Особое внимание уделено математическим и программным аспектам разработки торговых стратегий, а также использованию искусственного интеллекта для предсказания рыночных движений. Книга сочетает в себе теоретические и практические разделы, подкрепленные реальными примерами, алгоритмами и кодом. Основные идеи подкреплены ссылками на работы известных исследователей в области алгоритмической торговли и машинного обучения.
Оглавление
Краткое содержание
Введение
Введение раскрывает значение алгоритмической торговли в современном мире финансов и объясняет её эволюцию от ручного трейдинга до полностью автоматизированных систем. Рассматриваются преимущества алгоритмов, такие как скорость, точность и минимизация эмоционального влияния, а также обсуждаются вызовы, связанные с их внедрением. Также приведен обзор современных технологий, востребованность специалистов в области алгоритмической торговли и перспективы развития.
Глава 1: Алгоритмическая торговля
1.1 Определение и основы алгоритмической торговли
Основы алгоритмической торговли, основные понятия и принципы, используемые в торговых стратегиях.
1.2 История алгоритмической торговли
Ключевые этапы и достижения в истории алгоритмической торговли, её развитие и факторы, способствующие её росту.
1.3 Основные виды стратегий
Обзор и примеры популярных стратегий, таких как арбитраж, трендовые стратегии и стратегии возврата к среднему (Mean Reversion).
1.4 Технические индикаторы и их роль
Подробное объяснение основных технических индикаторов, их применение в различных стратегиях и расчёты для каждого индикатора.
1.5 Алгоритмы исполнения сделок
Механизмы выполнения крупных ордеров с минимальным рыночным воздействием. Особенности VWAP и TWAP.
1.6 Риски и ограничения
Потенциальные риски алгоритмической торговли, такие как высокочастотные колебания и ликвидность, а также стратегии минимизации этих рисков.
Глава 2: Торговые роботы
2.1 Что такое торговые роботы
Основы торговых роботов, их функции и назначение, отличие советников от полностью автоматизированных систем.
2.2 Типы торговых роботов
Классификация роботов по их функциям: сигнализаторы, арбитражные роботы и автоматизированные торговые системы.
2.3 Построение торгового робота
Основные этапы разработки робота: проектирование, настройка торговых стратегий и контроль риска.
2.4 Реализация торгового робота на Python
Практические шаги по созданию торгового робота с использованием Python, от настройки API бирж до реализации стратегии и управления капиталом.
2.5 Тестирование роботов на исторических данных
Методы бэктестинга для оценки эффективности робота и корректировки параметров с использованием исторических данных.
2.6 Риск-менеджмент и мониторинг
Инструменты для постоянного мониторинга эффективности торговых роботов и методов управления рисками.
Глава 3: Нейронные сети в торговле
3.1 Основы нейронных сетей
Обзор концепций и основных архитектур нейронных сетей, объяснение принципов их работы и структуры.
3.2 Типы нейронных сетей и их архитектуры
Рассмотрение различных типов нейронных сетей: RNN, LSTM, CNN и GAN, их применение и эффективность в финансовых рынках.
3.3 Применение нейронных сетей для прогнозирования данных
Использование нейронных сетей для анализа временных рядов и прогнозирования цен, а также методов обработки графических данных.
3.4 Прогнозирование и интерпретация результатов
Способы интерпретации результатов прогнозирования, измерение точности и оценка вероятных сценариев движения цен.
3.5 Ограничения нейронных сетей и методы их оптимизации
Обсуждение ограничений нейронных сетей, таких как переобучение, и способов их оптимизации.
Глава 4: Обработка естественного языка (NLP) в анализе финансовых данных
4.1 Основы NLP и его применение в финансах
Введение в обработку естественного языка, её роль в финансовых рынках и использование NLP для анализа текстов.
4.2 Методы и модели для анализа текстов
Основные модели и алгоритмы NLP для анализа текстов, такие как анализ тональности, выделение сущностей и определение ключевых тем.
4.3 Примеры анализа новостей и отчетов
Практическое использование NLP для анализа финансовых новостей, их влияния на рыночные настроения и прогнозирования движений.
4.4 Реализация NLP-алгоритмов на Python
Пошаговое руководство по созданию NLP-анализа на Python с использованием библиотек и моделей, таких как BERT и GPT.
4.5 Интерпретация результатов и прогнозирование рыночных движений
Методы интерпретации результатов анализа текстов, примеры использования в торговых решениях и оценка влияния новостей.
Глава 5: Практические рекомендации и примеры кода