О курсе

Курс состоит из трёх модулей. Первый модуль знакомит с основами Python и созданием бота, который анализирует рынок и отправляет сигналы в Telegram или MAX. Рассматриваются типы торговли, виды роботов, установка Python, синтаксис языка, работа с данными и подключение к источникам через API (Quik, MT5, Binance, Bybit, Finam, Tinkoff, MOEX, TradingView и др.). Также разбирается перевод стратегии в код и развёртывание бота на сервере.

Что рассматривается в программе

  • рассматривается написание кода на Python для торговых алгоритмов;
  • разбирается подключение к биржам и источникам данных через API;
  • изучается создание ботов для отправки сигналов в Telegram и MAX;
  • рассматривается бэктестинг торговых стратегий и риск-менеджмент;
  • разбираются методы машинного обучения для прогнозирования цены;
  • изучается автоматическая оптимизация параметров с помощью Optuna, Hyperopt, GridSearch и Random Search;
  • рассматривается развёртывание торговых роботов на сервере.

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется алгоритмической торговлей и хочет познакомиться с созданием торговых роботов;
  • специалистам, имеющим базовые знания Python и желающим применить их в финансовой сфере;
  • тем, кто хочет изучить бэктестинг стратегий и методы машинного обучения для анализа рынка.

Вопросы о программе

Какие модули входят в программу?

Программа включает три модуля: «Основы Python. Пишем робота сигналов», «Бэктестинг. Торговый робот» и «Машинное обучение».

Нужен ли опыт программирования для прохождения курса?

Первый модуль рассчитан на изучение Python с нуля. Для второго модуля, по описанию, требуются знания основ Python и практический опыт.

С какими торговыми платформами и брокерами рассматривается интеграция?

В материалах упоминаются Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff), Binance, Bybit, Kraken, OKX и другие.

Какие темы по машинному обучению включены в третий модуль?

Рассматриваются задачи регрессии и классификации, алгоритмы (линейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM), нейронные сети, Reinforcement Learning, автоматическая оптимизация, анализ взаимосвязей, конструктор моделей и другие темы.