Анализ торговли волатильностью с Python

Для измерения волатильности здесь разбираются математические методы от базового Close to Close до продвинутых Garman-Klass-Yang-Zhang и Rogers-Satchell. Вы научитесь прогнозировать волатильность с помощью инструментов Seasonal Random Walk, ARIMA и GARCH, а также тестировать точность исторических прогнозов. Курс сфокусирован на прикладном применении Python: на выходе вы получите работающие алгоритмы для построения торговых стратегий на фьючерсах и опционах.