Алгоритмическая торговля на основе машинного обучения
Мы занимаемся разработкой торговых систем с 2019 года. Сначала строили простые алгоритмы на Python, потом перешли к нейросетям. Сейчас обучаем тех, кто хочет понять, как работают автоматизированные стратегии на реальных данных.
Посмотреть программуРабота с историей
Учим анализировать исторические данные по ценам и объёмам. Показываем, как правильно подготовить датасет, чтобы модель не переобучилась на шуме.
Тестирование стратегий
Разбираем методы бэктестинга — от простых скриптов до профессиональных платформ. И объясняем, почему хорошие результаты на истории не всегда работают в реале.
Риск-менеджмент
Обсуждаем управление капиталом и размер позиций. Без этого даже самая умная модель может слить депозит за пару недель.
Проекты, которые мы разбираем
Модель предсказания волатильности
В 2023 году создавали алгоритм для прогнозирования скачков цен на криптовалютах. Использовали LSTM-сети и признаки из ордербука.
Результат оказался неоднозначным — на обучающей выборке всё выглядело неплохо, но в боевых условиях точность падала. Разбираем, где были ошибки в подготовке данных и как избежать таких проблем.
Система генерации сигналов
Этот проект стартовал в конце 2024 года. Построили ансамбль моделей, которые анализируют паттерны на минутных графиках акций.
Основная идея — комбинировать предсказания нескольких алгоритмов и получать более стабильный результат. Пока система работает на демо-счёте, но данные обнадёживающие.
Как проходит обучение
Программа рассчитана на восемь месяцев. Начало ближайшего потока — сентябрь 2025 года. Занятия онлайн, два раза в неделю по вечерам.
- Первые два месяца — основы Python, работа с библиотеками для анализа данных, знакомство с API бирж
- Затем переходим к машинному обучению — линейные модели, деревья решений, нейронные сети
- Следующий этап — разработка собственной торговой стратегии и её тестирование на исторических данных
- Заключительная часть — запуск алгоритма на демо-счёте и анализ результатов
Эльвира Балғамбаева
Занимаюсь разработкой торговых алгоритмов с 2018 года. Начинала аналитиком в инвестиционной компании, потом ушла в фриланс и сосредоточилась на автоматизации.
Больше всего интересует применение машинного обучения к финансовым рынкам — это сложная область, где много подводных камней. На курсе делюсь не только теорией, но и реальными кейсами из практики.
Веду проекты для небольших хедж-фондов и частных трейдеров. Параллельно преподаю — мне нравится, когда люди начинают понимать, как устроены алгоритмы изнутри.
Ближайшие бесплатные вебинары
Основы алгоритмической торговли
12 июня 2025, 19:00 (GMT+6)Разберём, что такое алгоритмическая торговля, какие бывают подходы и с чего начать изучение. Покажем примеры простых стратегий на Python.
Подготовка данных для ML-моделей
27 июня 2025, 19:00 (GMT+6)Поговорим о том, как собирать и обрабатывать исторические данные. Обсудим типичные ошибки, которые приводят к переобучению моделей.