3 Модуль - Машинное обучение

Многие думают, что «ИИ в трейдинге» — это когда GPT написал кусок кода или выдал прогноз текстом. Но это не то, что даёт преимущество на рынке. В этом модуле вы делаете настоящий ML для трейдинга: строите модели, которые проходят проверки качества, работают с данными, учитывают режимы рынка и встраиваются в торговую систему. За 16 дней вы соберёте рабочие ML-пайплайны под трейдинг и подключите их к своему роботу.

Что изучите:

✔ ML-пайплайн под трейдинг: признаки, разметка, валидация, контроль переобучения

✔ Модели как усилитель стратегии: фильтрация сигналов и повышение качества входов

✔ Распознавание режимов рынка (тренд/флэт) и переключение логики робота

✔ Самооптимизация: подбор параметров и гиперпараметров (в т. ч. байесовская оптимизация)

✔ Прогнозные модели: сценарии на дни/недели + корректная оценка качества на тестах (метрики и проверки)

✔ Межрыночные связи: парный трейдинг и модели для поиска зависимостей между инструментами

Практические технологии:

✔ Детектор флэта и режимные фильтры: робот меняет тактику в боковике

✔ Байесовские модели/классификаторы: оценка вероятностей и уверенности решений

✔ Оптимизация гиперпараметров: Bayesian Optimization и критерии остановки

✔ Reinforcement Learning: как робот «учится» на среде (по уровню группы)

✔ Тесты качества и здравые проверки: чтобы отличать закономерность от случайности

Чему научитесь:

✔ Обучать модели на исторических данных и правильно валидировать результат

✔ Встраивать ML в робота: фильтр сделок/режим рынка/адаптивные параметры

✔ Снижать долю «случайных сделок» за счёт фильтрации и режимных подходов

✔ Делать прогнозные оценки аккуратно: сценарии и вероятности, а не «гадание»

✔ Строить повторяемый процесс ML-разработки, а не разовые эксперименты

Уникальность блока:

✔ В открытом доступе чаще встречаются «обрывки» и демо-примеры без цельной методологии

✔ Здесь даётся полный рабочий процесс: пайплайн → проверки → внедрение в робота → контроль качества

✔ Акцент на том, что действительно влияет на результат: переобучение, режимы рынка, устойчивость, контроль ошибок

В комплекте:

✔ Шаблоны ML-пайплайнов под трейдинг (признаки → обучение → валидация → вывод)

✔ Примеры моделей: фильтрация сделок, детектор режима рынка, прогнозные сценарии

✔ Инструменты самооптимизации (подбор параметров/гиперпараметров)

✔ Инструкции по интеграции ML в торгового робота

✔ VFCodeGPT — AI-помощник 24/7

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