3 Модуль - Машинное обучение (декабрь)

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

Следующий уровень автоматизации. За 18 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 18 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

✔ DeFi-боты для децентрализованных финансов.