Модуль 2 АЛГОТРЕЙДИНГ ПРО Бэктестинг стратегий, написание торгового робота

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 ключевых рынков: FORTS, FOREX, CRYPTO
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

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

Бонусы:

10 проверенных торговых роботов с полным исходным кодом и документацией
Профессиональные модели для прогнозирования движения цены

Модуль 2 АЛГОТРЕЙДИНГ ПРО Бэктестинг стратегий, написание торгового робота

Даты курса:

января

февраля

15 уроков

для запуска автоматической торговли

31 день

от тестирования стратегий до работающего торгового робота

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

«Модуль 2 АЛГОТРЕЙДИНГ ПРО Бэктестинг стратегий, написание торгового робота» 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 2. Бэктестинг. Машинное обучение. Торговый робот

14 января - 14 февраля

Этот блок курса предназначен для тех, кто уже обладает знаниями основ Python и имеет практический опыт. Без этих знаний пройти данный блок будет невозможно.

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

Вопрос-Ответ

Могу ли я создать торгового робота, не являясь программистом?

Да, конечно! Для успешного освоения материала не требуется быть экспертом в математике или программировании, но понадобится ваше желание разобраться в этом направлении. Мы разработали программу так, чтобы каждый мог достичь желаемых результатов, независимо от его предыдущего опыта или образования. Однако мы не утверждаем, что это будет легко. Вам нужно будет вспомнить математику, и если вы часто сдаётесь на полпути, этот курс точно не для вас. Здесь требуется упорство.

Нужно ли покупать дополнительное программное обеспечение?

Нет, покупать дополнительное платное программное обеспечение не потребуется. Все необходимое ПО, которое будет использоваться в рамках курса, абсолютно бесплатно.

Что нужно для прохождения курса?

Для комфортного прохождения курса вам потребуется ноутбук или стационарный компьютер. Программирование на мобильном устройстве (планшет, телефон) будет невозможно.

Всё необходимое программное обеспечение мы установим вместе. Дополнительные затраты или покупка определённого ПО не потребуются.

Общие требования:

Процессор: хотя бы двухъядерный, но предпочтительно четырёхъядерный или более, для обеспечения эффективной многозадачности.
Оперативная память (RAM): минимум 4 ГБ; рекомендуется 8-16 ГБ или более, чтобы с лёгкостью обрабатывать большие объёмы данных.
Жёсткий диск: SSD с минимум 256 ГБ для быстрого доступа к данным, но подойдет и HDD.
Видеокарта: не требуется мощная видеокарта.

Windows
Операционная система: Windows 10 или новее.

macOS
Операционная система: последняя версия macOS для поддержки всех возможностей и инструментов Python.

Linux (Ubuntu, Debian и др.)
Операционная система: последние версии популярных дистрибутивов, таких как Ubuntu или Debian, предпочтительнее для разработки.