VesperfinCode — Торговые роботы с нуля

Хотите автоматизировать торговлю? Этот модуль — для тех, кто знает основы Python и готов собрать полноценного торгового робота. За 21 день вы пройдёте весь цикл: стратегия → бэктест → проверка устойчивости → подключение к счёту → контролируемый запуск → мониторинг.

Чему вы научитесь:

• ✔ Тестировать стратегии на исторических данных до запуска на реальном счёте
• ✔ Оценивать доходность, просадку, риски и устойчивость результатов
• ✔ Подбирать и оптимизировать параметры на основе данных, а не предположений
• ✔ Выявлять переобучение с помощью базовых проверок и Walk-Forward-анализа
• ✔ Создавать роботов для акций, фьючерсов, Forex и криптовалют
• ✔ Настраивать риск-менеджмент: размер позиции, стоп-лоссы, ограничения и правила выхода

Что вы освоите на практике:

• ✔ Перенос торговых идей и стратегий в код с помощью ИИ
• ✔ Проверку и доработку кода с помощью готовых инструкций и шаблонов промптов
• ✔ Логику входа и выхода, исполнение, сопровождение позиции, журнал сделок и логирование
• ✔ Подключение робота к Binance, Bybit, MT5, T-Bank, FINAM, БКС, QUIK, OKX, Kraken, TWS и другим площадкам
• ✔ Мониторинг работы робота и уведомления о статусах и ошибках
• ✔ Отладку и улучшение торговых алгоритмов с помощью ИИ

ИИ-агенты и MCP-серверы:

• ✔ Подключение к ИИ-агентам MCP-серверов для работы с FINAM, T-Bank, MT5, TradingView, Bybit и другими сервисами
• ✔ Получение и анализ рыночных данных и котировок через ИИ-агента
• ✔ Отслеживание инструментов, позиций и торговых сигналов
• ✔ Формирование и передача торговых поручений под контролем пользователя, если интеграция поддерживает торговые операции

Ваш результат:

• ✔ Работающий торговый робот под вашу стратегию
• ✔ Полный цикл работы: тестирование → настройка → подключение → контролируемый запуск → улучшение
• ✔ Понимание архитектуры автоторговли: данные → сигналы → риск → исполнение → мониторинг
• ✔ Умение адаптировать робота под разные рынки, подключения и условия исполнения

В комплекте:

• ✔ 1 000 стратегий с готовыми результатами тестирования для торговли на бирже
• ✔ Инструкции по подключению к популярным биржам, брокерам и торговым счетам
• ✔ Готовые инструкции и шаблоны промптов для работы с ИИ
• ✔ Walk-Forward-анализ и базовые проверки устойчивости результатов
• ✔ Дополнительные подходы: сетки, метод Вайкоффа, волны Эллиотта и работа с bid/ask-уровнями
• ✔ Поддержка кураторов и VFCodeGPT для объяснения, проверки и улучшения кода
• ✔ Доступ к платным ИИ-моделям ChatGPT, Kimi и MiniMax без отдельной оплаты подписок, API-ключей и использования VPN

Важно: модуль требует знания основ Python. Если вы новичок, начните с первого модуля.

• Подробнее о Модуле 1

Результат через 21 день: торговый робот, который работает по заданным правилам, контролирует позиции и исполняет заложенную торговую логику. Вы сможете проверять его работу, контролировать риски и дорабатывать систему с помощью ИИ.

Курс образовательный. Подходит для получения налогового вычета.

Многие думают, что ИИ в трейдинге — это когда нейросеть написала код или выдала прогноз текстом. В третьем модуле вы пойдёте дальше: научитесь создавать модели машинного обучения, которые работают с рыночными данными, проходят проверку качества, учитывают разные состояния рынка и встраиваются в торговую систему. За 21 день вы соберёте ML-пайплайн для трейдинга и научитесь подключать его к торговому роботу.

Что вы изучите:

✔ Подготовку и очистку рыночных данных для машинного обучения

✔ Создание признаков и разметку данных

✔ Обучение и проверку прогнозных моделей

✔ Валидацию моделей и контроль переобучения

✔ Распознавание состояний рынка: тренда, флэта и смены рыночной фазы

✔ Подбор параметров и гиперпараметров, включая байесовскую оптимизацию

✔ Оценку качества моделей с помощью метрик и проверок

✔ Построение вероятных сценариев движения рынка вместо попыток угадать точную цену

✔ Использование ИИ при формировании инвестиционного портфеля

✔ Машинное обучение для парного трейдинга и анализа взаимосвязей между инструментами

✔ Принципы работы DeFi-ботов

Чему вы научитесь:

✔ Обучать модели на исторических данных и корректно проверять результат

✔ Отличать устойчивые закономерности от случайного совпадения

✔ Использовать ML как дополнительный фильтр торговых сигналов

✔ Адаптировать логику робота под разные состояния рынка

✔ Встраивать модели в торгового робота и контролировать качество их работы

✔ Оценивать рыночные сценарии и вероятности, а не полагаться на догадки

✔ Выстраивать повторяемый процесс ML-разработки вместо отдельных экспериментов

Разработка с ИИ:

✔ Использование VFCodeGPT для объяснения, написания и проверки кода

✔ Помощь ИИ при подготовке данных, создании признаков и сборке ML-пайплайна

✔ Поиск возможных ошибок и проблем в логике модели

✔ Сравнение вариантов моделей, параметров и способов валидации

✔ Доступ к платным ИИ-моделям ChatGPT, Kimi и MiniMax без отдельной оплаты подписок, API-ключей и использования VPN

Системный подход:

✔ Полный процесс: данные → признаки → обучение → проверка → внедрение в робота → контроль качества

✔ Отдельное внимание к переобучению, режимам рынка, устойчивости и ошибкам модели

✔ Понимание того, на основании каких данных модель предлагает совершить сделку или подождать

Результат: вы сможете создавать и проверять модели машинного обучения, оценивать вероятные сценарии рынка и встраивать ML в логику торгового робота.

Важно: требуются знания Python и понимание устройства торгового робота. Рекомендуется проходить модуль после Модуля 1 и Модуля 2.

Курс образовательный. Подходит для получения налогового вычета.