3 Модуль - Машинное обучение (сентябрь)

Мечтаете, чтобы робот прогнозировал цену? Этот модуль для тех, кто освоил создание торговых роботов и готов внедрить искусственный интеллект. За 16 дней научите робота самостоятельно находить закономерности на рынке.

Что изучите:

✔ Нейронные сети для прогнозирования направления цены

✔ Обучение робота методом проб и ошибок

✔ Поиск связей между разными инструментами

✔ Определение состояния рынка (тренд или флет)

✔ Парный трейдинг на корреляциях

Практические технологии:

✔ Reinforcement Learning — робот учится торговать сам

✔ Нейросети с точностью прогноза 65–75%

✔ Тест Гренджера для поиска причинно-следственных связей

✔ Байесовский классификатор для оценки вероятностей

✔ DeFi-боты для децентрализованных финансов.

✔ Детектор флета — робот меняет тактику в боковике

Чему научитесь:

✔ Обучать ИИ на исторических данных

✔ Создавать модели для прогнозирования цены

✔ Настраивать самообучающиеся алгоритмы

✔ Находить скрытые закономерности в данных

✔ Адаптировать роботов под изменения рынка

В комплекте:

✔ Готовые модели машинного обучения

✔ Предобученные нейросети для разных рынков

✔ Библиотека алгоритмов для самообучения

✔ Инструкции по настройке ИИ-систем

✔ Техническая поддержка VFCodeGPT

Важно: требуются знания Python и опыт создания торговых роботов. Рекомендуется после прохождения Модуля 1 и Модуля 2.

Даты курса:

сентября

9

Для запуска торговли через машинное обучение и ИИ

16 дней

от тестирования на данных до работающего торгового робота с машинным обучением.

Пн - Сб

ежедневная поддержка 6 дней в неделю

Как проходит обучение

Все занятия в личном кабинете

Забудьте о хаосе чатов – ваш личный кабинет с персональной поддержкой куратора, структурированными материалами и возможностью изучать темы в своем темпе

Фокус на практике

Создаёте роботов под свои стратегии и работаете над их прибыльностью. Еженедельные практикумы по пятницам: разбираем ваш код, дорабатываем роботов и отвечаем на все вопросы, чтобы вы могли достигнуть максимальных результатов.

Поддержка до результата

Помогаем доработать ваши торговые идеи — сопровождаем вас на каждом этапе, пока вы не получите первого работающего робота.

Готовые шаблоны для старта

Получаете работающие примеры роботов и адаптируете под свои задачи

«3 Модуль - Машинное обучение (сентябрь)» даст вам возможность:

Автоматизировать исполнение торговых стратегий через роботов

Работать одновременно на нескольких биржах (FORTS, FOREX, Crypto)

Оценивать эффективность стратегий через профессиональный бэктестинг

Построить профессиональную торговую систему

Программа курса

Модуль 3.Машинное обучение.

Задачи регрессии и классификации — прогнозирование цены и направления движения

DeFi-боты для децентрализованных финансов.

Современные алгоритмы — линейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM для анализа рынков

Нейронные сети — предсказание направления движения с точностью 65-75%

Reinforcement Learning бот — робот, который УЧИТСЯ торговать методом проб и ошибок

Автоматическая оптимизация — робот сам подбирает лучшие параметры через Optuna, Hyperopt, GridSearch и Random Search

Анализ взаимосвязей — методы Гренджера и коинтеграции для поиска причинно-следственных связей между инструментами

Конструктор моделей — создание гибких шаблонов ИИ под любые стратегии

Интеграция индикаторов — встраивание технического анализа в модели машинного обучения

Детектор состояния рынка — ИИ определяет тренд или флет и меняет тактику

Парный трейдинг — зарабатываем на корреляциях и расхождениях между активами

AutoML система — автоматический поиск и подбор лучших акций для торговли

Завершение модуля 3

Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле

Бонусный блок курса:

Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены

Стоимость курса

35 000 ₽

Купить в рассрочку

Записаться на курс

Можно писать только русские буквы

Неверный формат email

Неправильно введён телефон

Описание процесса оплаты

Согласие с политикой обработки персональных данных и договором публичной оферты

Выберите удобный способ оплаты

Вернуться назад