О курсе

Материал представляет собой три тематических блока поддержки (потока), объединённых темой применения Python в трейдинге. Первый блок посвящён созданию web-сервисов: разбирается сборка интерфейсов на Streamlit, парсинг новостей и идей с TradingView, суммаризация текстов с помощью transformers и анализ тональности на FinBERT. Также рассматривается интеграция с Backtrader и тестирование стратегии пересечения скользящих средних с выводом результатов в web-интерфейсе.

Что рассматривается в программе

  • рассматривается создание web-сервисов для трейдинга на Streamlit;
  • разбирается парсинг новостей и идей с TradingView и анализ тональности с FinBERT;
  • изучается интеграция стратегий с Backtrader и вывод результатов в интерфейс;
  • рассматривается построение криптоботов для Bybit с расчётом индикаторов;
  • разбирается метод Хоттелинга T² и парный трейдинг;
  • изучаются ML-пайплайны для прогноза доходности и классификации фаз рынка;
  • рассматривается поиск аномалий с помощью Isolation Forest и ансамблей моделей;
  • разбирается сбор и подготовка данных через Bybit API и on-chain сигналы.

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется алгоритмической торговлей и хочет ознакомиться с примерами кода на Python;
  • разработчикам, которым нужно изучить подходы к построению web-интерфейсов для трейдинга;
  • специалистам, желающим рассмотреть применение ML-моделей и методов анализа данных в контексте рынков;
  • тем, кто хочет познакомиться с инструментами сбора и подготовки биржевых данных.

Вопросы о программе

Какие темы охватывают три модуля поддержки?

Первый модуль посвящён web-сервисам для трейдинга на Python, второй — крипторынкам, криптоботам и T²-стратегиям, третий — машинному обучению в трейдинге.

Какие инструменты и библиотеки упоминаются в материалах?

В описании упоминаются Streamlit, Backtrader, transformers, FinBERT, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Isolation Forest, Optuna, shap, pandas_ta, pybit и другие.

Предоставляются ли готовые примеры кода и данные?

Да, в каждом модуле заявлены видеозаписи занятий и пакет кода: ноутбуки, скрипты, модели (например, market_phase_model.joblib) и примеры датасетов (например, ZRXUSDT_h1.csv).

Для какого уровня подготовки предназначен материал?

В исходных сведениях уровень подготовки не указан. Содержание предполагает знакомство с Python и базовыми понятиями трейдинга, но это не заявлено явно.