[Арина Веспер] [Vesperfin] VesperfinCode.
Модуль 2: Алготрейдинг Про. Пишем торгового робота (2025)

Слив курса VesperfinCode. Модуль 2 Модуль - Алготрейдинг Про. Пишем торгового робота [Vesperfin] [Арина Веспер]
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 5. 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

Продажник:

Скачать: