- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Веспер
Название: VesperfinCode. Модуль 2 Модуль - Алготрейдинг Про. Пишем торгового робота (2025)
Описание:
Вместе с AI-ассистентом VFCodeGPT и командой кураторов вы создадите полноценного торгового робота. Освоите профессиональные инструменты алготрейдинга и машинного обучения.
Важно: для эффективного обучения необходимы базовые знания Python и понимание принципов работы с данными.
Вы научитесь:
- Тестировать любые торговые стратегии без риска потери капитала через профессиональный бэктестинг
- Создавать прибыльные торговые роботы для всех поддерживаемых рынков
- Оптимизировать каждый параметр стратегии для достижения максимальной эффективности
- Полностью автоматизировать процесс принятия торговых решений, исключив эмоциональный фактор
Особенности программы:
- Интенсивная практика на реальных рыночных данных
- Разработка и оптимизация действующих торговых алгоритмов
- Профессиональное тестирование стратегий на исторических данных
- Пошаговая отладка каждого элемента торговой системы
- Поддержка AI-ассистента VFCodeGPT 24/7 для быстрого решения сложных задач
Ваш результат:
- Готовый к работе торговый робот, настроенный под вашу личную стратегию
- Профессиональные навыки тестирования и оптимизации алгоритмов
- Глубокое понимание принципов построения автоматических торговых систем
- Способность создавать и настраивать новые роботы под любые рыночные условия
Программа курса
Модуль 2. Бэктестинг. Машинное обучение. Торговый робот
Чему вы научитесь:
- Тестировать свои стратегии на исторических данных и использовать машинное обучение для увеличения прибыли до 10% и выше (в зависимости от выбранных индикаторов и стратегии)
- Изучить применение машинного обучения, включая ансамблевые модели, для улучшения торговой стратегии. Научиться анализировать корреляции между различными данными и выбирать подходящие индикаторы
- Освоить навыки создания торговых роботов на биржах
Бонусный блок курса:
- 10 готовых торговых роботов
- Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены
Блок 1. Бэктестинг (тестирование) торговой стратегии
- Выбираем торговый инструмент на подключенной площадке
- Загружаем данные по инструменту
- Создаем стратегию
- Продумываем логику по ордерам и входам/выходам
- Пишем бэктест стратегии
- Вводим риск-менеджмент
- Анализируем выбранную стратегию
- Рассчитываем ROI
Блок 2. Машинное обучение
- Задача регрессии и задача классификации
- Обзор различных методов – линейная регрессия, ансамбли лесов (xgboost, catboost, lightgbm)
- Оптимизация торговой стратегии и дохода с помощью библиотек Optuna или Hyperopt
- Оптимизация торговой стратегии через GridSearch или Random Search
- Метод Грейнджера (Granger) или Коинтеграции (Cointegration) для оценки влияния независимых переменных на зависимую
- Передача конструктора моделей
- Внедрение индикаторов рынка в модель машинного обучения
- Применение AlgoPack от MOEX, включающего 300+ параметров готовых к использованию в торговле
- Написание AutoML скрипта для подбора акций под инструмент
Блок 3. Вывод торгового робота
- Прописываем логику и правила из стратегии
- Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам
- Подключение робота к площадкам
- Мониторинг результатов
- Вывод по запуску, просмотр логов, редактирование ошибок
Блок 4. Поднятие сервера для торгового робота
- Целесообразность
- Аренда сервера
- Установка требуемого дистрибутива
- Загрузка робота/сигналов на сервер
Блок 6. Завершение модуля 2
- Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле
- Подведение итогов курса, обсуждение ключевых выводов и навыков, приобретенных участниками
Бонусный блок курса
- 5 готовых торговых роботов
- готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены
Подробнее:
Скачать:
Название: VesperfinCode. Модуль 2 Модуль - Алготрейдинг Про. Пишем торгового робота (2025)
Описание:
Вместе с AI-ассистентом VFCodeGPT и командой кураторов вы создадите полноценного торгового робота. Освоите профессиональные инструменты алготрейдинга и машинного обучения.
Важно: для эффективного обучения необходимы базовые знания Python и понимание принципов работы с данными.
Вы научитесь:
- Тестировать любые торговые стратегии без риска потери капитала через профессиональный бэктестинг
- Создавать прибыльные торговые роботы для всех поддерживаемых рынков
- Оптимизировать каждый параметр стратегии для достижения максимальной эффективности
- Полностью автоматизировать процесс принятия торговых решений, исключив эмоциональный фактор
Особенности программы:
- Интенсивная практика на реальных рыночных данных
- Разработка и оптимизация действующих торговых алгоритмов
- Профессиональное тестирование стратегий на исторических данных
- Пошаговая отладка каждого элемента торговой системы
- Поддержка AI-ассистента VFCodeGPT 24/7 для быстрого решения сложных задач
Ваш результат:
- Готовый к работе торговый робот, настроенный под вашу личную стратегию
- Профессиональные навыки тестирования и оптимизации алгоритмов
- Глубокое понимание принципов построения автоматических торговых систем
- Способность создавать и настраивать новые роботы под любые рыночные условия
Программа курса
Модуль 2. Бэктестинг. Машинное обучение. Торговый робот
Чему вы научитесь:
- Тестировать свои стратегии на исторических данных и использовать машинное обучение для увеличения прибыли до 10% и выше (в зависимости от выбранных индикаторов и стратегии)
- Изучить применение машинного обучения, включая ансамблевые модели, для улучшения торговой стратегии. Научиться анализировать корреляции между различными данными и выбирать подходящие индикаторы
- Освоить навыки создания торговых роботов на биржах
Бонусный блок курса:
- 10 готовых торговых роботов
- Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены
Блок 1. Бэктестинг (тестирование) торговой стратегии
- Выбираем торговый инструмент на подключенной площадке
- Загружаем данные по инструменту
- Создаем стратегию
- Продумываем логику по ордерам и входам/выходам
- Пишем бэктест стратегии
- Вводим риск-менеджмент
- Анализируем выбранную стратегию
- Рассчитываем ROI
Блок 2. Машинное обучение
- Задача регрессии и задача классификации
- Обзор различных методов – линейная регрессия, ансамбли лесов (xgboost, catboost, lightgbm)
- Оптимизация торговой стратегии и дохода с помощью библиотек Optuna или Hyperopt
- Оптимизация торговой стратегии через GridSearch или Random Search
- Метод Грейнджера (Granger) или Коинтеграции (Cointegration) для оценки влияния независимых переменных на зависимую
- Передача конструктора моделей
- Внедрение индикаторов рынка в модель машинного обучения
- Применение AlgoPack от MOEX, включающего 300+ параметров готовых к использованию в торговле
- Написание AutoML скрипта для подбора акций под инструмент
Блок 3. Вывод торгового робота
- Прописываем логику и правила из стратегии
- Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам
- Подключение робота к площадкам
- Мониторинг результатов
- Вывод по запуску, просмотр логов, редактирование ошибок
Блок 4. Поднятие сервера для торгового робота
- Целесообразность
- Аренда сервера
- Установка требуемого дистрибутива
- Загрузка робота/сигналов на сервер
Блок 6. Завершение модуля 2
- Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле
- Подведение итогов курса, обсуждение ключевых выводов и навыков, приобретенных участниками
Бонусный блок курса
- 5 готовых торговых роботов
- готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.