Дорожная карта курса
Посмотрите, как выстроен путь от основ до реальных торговых моделей
Как идёт обучение
Курс разделён на четыре модуля, каждый длится примерно четыре недели. Мы не обещаем, что после этого вы сразу запустите прибыльного бота — такого не бывает. Зато вы поймёте, как работают алгоритмы, как тестировать модели и где искать данные для анализа. У каждого модуля есть своя цель, и переход к следующему возможен только после выполнения практических заданий.
Основы машинного обучения
Начинаем с классических алгоритмов — линейная регрессия, деревья решений, ансамбли. Разбираем, когда какой метод работает и почему. На выходе вы обучите первую модель на исторических котировках и оцените, насколько хорошо она предсказывает движение цены.
- Подготовка данных и очистка выбросов
- Кросс-валидация и метрики качества
- Переобучение и способы с ним работать
- Практика на реальных временных рядах
Финансовые данные и особенности
Торговые данные сильно отличаются от обычных датасетов. Здесь важны автокорреляция, волатильность, сезонность. Учимся работать с признаками — технические индикаторы, объёмы, спреды. Разбираем типичные ошибки, когда модель учитывает будущую информацию.
- Работа с временными рядами и лагами
- Построение технических индикаторов
- Обработка пропусков и нестандартных сессий
- Создание признаков на основе исторических данных
Квантовые стратегии и бэктестинг
Собираем простую торговую стратегию на основе обученной модели. Учимся проводить бэктест правильно — учитывая комиссии, проскальзывание, реалистичное исполнение ордеров. Смотрим на метрики — не только доходность, но и просадки, коэффициент Шарпа, максимальные потери.
- Построение торговых сигналов
- Симуляция исполнения на исторических данных
- Учёт транзакционных издержек и задержек
- Оценка рисков и управление капиталом
Внедрение и мониторинг
Последний модуль про то, как запустить модель на реальном рынке. Разбираем инфраструктуру — как получать данные в реальном времени, отправлять ордера через API, логировать результаты. Обсуждаем, почему бэктест может не совпасть с реальностью и как следить за деградацией модели.
- Подключение к биржевому API
- Обработка данных в реальном времени
- Логирование и мониторинг производительности
- Обновление модели при изменении условий
Сколько времени занимает
Весь курс рассчитан на 16 недель при темпе 10–12 часов в неделю. Это не жёсткий график — кто-то проходит быстрее, кто-то медленнее. Важнее понимать логику, чем гнаться за датами. После каждого модуля есть практическое задание, которое проверяется вручную. Без выполнения задания переход на следующий этап закрыт.
Модуль 1: Основы машинного обучения
Изучаете базовые алгоритмы и учитесь готовить данные. На третьей неделе обучаете первую модель, на четвёртой — сдаёте проект с прогнозированием ценового движения.
Модуль 2: Финансовые данные
Работаете с котировками, строите технические индикаторы, разбираетесь с временными зависимостями. Итоговое задание — создать набор признаков и проверить их на исторических данных.
Модуль 3: Бэктестинг и стратегии
Собираете торговую стратегию и тестируете её на истории. Учитываете комиссии, проскальзывание, управление капиталом. Финальный проект — полный отчёт о бэктесте с анализом рисков.
Модуль 4: Внедрение
Подключаетесь к API биржи, настраиваете получение данных в реальном времени, запускаете модель в тестовом режиме. Итоговая работа — запустить стратегию на демо-счёте и отследить результаты неделю.
Что вы получите в итоге
Курс не гарантирует прибыльную стратегию — это зависит от рынка, ваших данных и подхода к тестированию. Но по итогу у вас будет набор навыков и понимание процесса, которые можно применять дальше самостоятельно.
Рабочие модели
Четыре обученных модели с разными алгоритмами, которые вы построили сами. Вы знаете, как они работают, где могут ошибаться и как оценивать их надёжность.
Система бэктестинга
Код для тестирования стратегий на исторических данных с учётом реальных ограничений. Сможете запускать проверки на новых идеях без риска потерять деньги.
Понимание процесса
Знаете, как идти от идеи до реализации — где искать данные, как проверять гипотезы, что может пойти не так. Это важнее готовых решений, потому что каждая стратегия уникальна.
Опыт запуска
Практика работы с API биржи, получение данных в реальном времени, мониторинг работы модели. Пусть на демо-счёте, но это даёт представление, как всё устроено по-настоящему.
Готовы начать?
Если вам интересна тема машинного обучения в трейдинге и вы готовы потратить время на изучение, можете записаться на курс или задать вопросы через форму обратной связи.