Mean Reversion Strategies In Python
(Торговые стратегии на основе возвращения к среднему (на языке Python)
by Dr. Ernest P. Chan
Learn the concepts, coding, and implementation of four mean reversion strategies in Python by Ernest Chan
This course covers basic concepts, exercises and practical implementation of four mean reversion trading strategies. It has a mix of videos, eBooks, MCQs, iPython notebook documents and Interactive coding exercises to enhance your learning experience.
Краткое содержание (полное — см.под спойлером ниже)
1. Стационарность временных рядов
2. Коинтеграция
3. Триплеты (синтетические фин.инструменты, линейн.комбинация трёх инструментов)
4. Период полужизни
5. Риск-менеджмент
6. Лучшие рынки для парного трейдинга
7. Индексный арбитраж
8. Портфель
9. Выводы и исходные тексты программ
Видеокурс на англ. языке + субтитры (оригинальные авторские, а не машинный перевод)
This is a certification course by Quantinsti — Asia’s pioneer Algorithmic Trading Research and Training Institute focused on preparing financial market professionals for the contemporary field of Algorithmic and High-Frequency Trading.
This is the first time we are launching the course in collaboration with Ernest Chan who is the managing director of QTS Capital Management, on Quantra. This course will discuss four types of mean reverting trading strategies.
First, we will discuss stationarity for a single price series, and create a mean-reverting trading strategy if the price series is stationary.
Second, we will learn about a portfolio of instruments that are cointegrated and create a mean-reverting strategy on pairs and triplets.
The third strategy which we will discuss in this course is for a basket of stocks, that is Index Arbitrage strategy, which is also an extension of pairs and triplets.
The final strategy that we will learn is Long-Short Portfolio, which is based on cross-sectional mean reversion.
Along with these strategies, we will also discuss different statistical techniques namely Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, CADF test, Half-life, Johansen test, etc. for detecting stationarity and cointegration of a portfolio of instruments.
Apart from the theoretical concepts, a downloadable Python code is provided for all the four strategies along with lots of hands-on-coding in interactive coding exercises.
берем здесь https:///threads/quant…n-mean-reversion-strategies-in-python.169304/
курс/товар включает в себя следующие файлы:
01010 (Объем: 11 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 3 минут
01020 (Объем: 6 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 2 минут
01070 (Объем: 9 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 3 минут
01110 (Объем: 5 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 1 минут
01210 (Объем: 5 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 1 минут
02010 (Объем: 9 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 3 минут
02040 (Объем: 16 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 5 минут
02060 (Объем: 6 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 2 минут
02090 (Объем: 9 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 3 минут
02120 (Объем: 7 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 2 минут
03010 (Объем: 11 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 5 минут
03040 (Объем: 14 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 5 минут
03090 (Объем: 16 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 6 минут
03130 (Объем: 11 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 4 минут
03170 (Объем: 4 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 1 минут
04010 (Объем: 10 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 4 минут
06010 (Объем: 14 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 5 минут
08010 (Объем: 10 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 3 минут