3 Модуль - Машинное обучение

Важно: модуль требует знания Python и опыта создания торговых роботов. Рекомендуется после прохождения Модуля 1 и Модуля 2.

Следующий уровень автоматизации. За 16 дней создайте ИИ-робота, который сам анализирует рынок и находит новые закономерности.

Технологии, которые изучите:

• Reinforcement Learning — робот учится методом проб и ошибок
• Нейронные сети — прогнозирование направления движения цены
• Тест Гренджера — поиск причинно-следственных связей
• Байесовский классификатор — оценка вероятности продолжения тренда
• Детектор состояния рынка — определение тренда или флета

Практические навыки:

• Обучать ИИ на исторических данных вашего рынка
• Создавать прогнозные модели с точностью 65–75%
• Настраивать самообучающиеся алгоритмы
• Находить скрытые паттерны в больших объёмах данных
• Адаптировать роботов под изменение рыночных условий

Специализированные стратегии:

• Парный трейдинг — заработок на корреляциях
• Крипто-ML — модели для волатильных рынков
• Арбитраж — поиск ценовых расхождений между биржами
• Адаптивные алгоритмы — смена тактики по условиям рынка

Формат обучения:

• Работа с реальными данными
• Пошаговое создание ИИ-моделей
• Тестирование на больших массивах истории
• Настройка параметров обучения
• Интеграция ИИ с торговыми роботами

Результат через 16 дней:

• Самообучающийся торговый робот
• Навыки создания предиктивных моделей

Получите в комплекте:

• Готовые ML-модели для всех рынков
• Предобученные нейросети с документацией
• Библиотеку алгоритмов для самостоятельной работы
• Техническую поддержку и доступ к сообществу разработчиков ИИ