Обучение алгоритмической торговле с машинным обучением
Мы разработали программу для тех, кто хочет разобраться в автоматизированной торговле. Не обещаем мгновенных результатов — зато покажем реальные подходы, которые используем сами.
Старт следующего потока запланирован на сентябрь 2025 года. Группы небольшие, потому что работаем с каждым участником индивидуально.
Что входит в программу
Курс построен от базовых концепций к практической реализации торговых систем. Каждый модуль заканчивается проектом, который можно добавить в портфолио.
Основы алгоритмической торговли
Начинаем с понимания рынков и того, как работают торговые алгоритмы. Разбираем типы стратегий и их применимость к разным условиям.
- Структура финансовых рынков
- Виды торговых стратегий
- Риски и управление капиталом
- Инструменты бэктестинга
Python для трейдинга
Изучаем Python в контексте финансового анализа. Работаем с библиотеками для обработки данных и визуализации результатов.
- Pandas для временных рядов
- NumPy для вычислений
- Работа с API бирж
- Визуализация через Matplotlib
Технический анализ
Углубляемся в индикаторы и паттерны. Учимся строить системы на их основе и понимать, когда они работают, а когда нет.
- Трендовые индикаторы
- Осцилляторы и волатильность
- Графические паттерны
- Комбинирование сигналов
Введение в машинное обучение
Переходим к ML-моделям. Начинаем с простых алгоритмов классификации и регрессии, применимых к торговым задачам.
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и ансамбли
- Подготовка данных для ML
- Кросс-валидация моделей
Глубокое обучение
Изучаем нейронные сети — от базовых архитектур до рекуррентных моделей для предсказания временных рядов.
- Архитектура нейросетей
- LSTM для временных рядов
- Работа с TensorFlow и PyTorch
- Оптимизация гиперпараметров
Создание торговой системы
Финальный модуль — собираем всё вместе. Разрабатываем, тестируем и запускаем собственную торговую систему с ML-компонентами.
- Архитектура торгового бота
- Интеграция с биржами
- Мониторинг и логирование
- Оптимизация производительности
Кто ведет курс
Наша команда — это специалисты, которые работают с алгоритмической торговлей ежедневно. Мы не теоретики, а практики, которые знают, где подводные камни и как их обходить.
За последние три года мы протестировали более 180 различных стратегий. Большинство не показали стабильных результатов — и мы открыто об этом говорим. На курсе делимся не только успехами, но и ошибками, которые позволят вам сэкономить время.
Каждый участник получает доступ к нашим разработкам: библиотекам кода, шаблонам стратегий и инструментам анализа. Это то, что мы используем в реальной работе.
Записаться на консультацию
Тимур Жанбаев
Ведущий преподаватель8 лет в алгоритмической торговле. Специализируется на статистическом арбитраже и моделях машинного обучения для криптовалютных рынков.
Айгерим Сеитова
Преподаватель MLБывший data scientist в финтех-стартапе. Сейчас разрабатывает предиктивные модели для торговых систем и консультирует по интеграции ML.