[Арина Веспер] VesperfinCode. Модуль 2 Алготрейдинг Про. Пишем торгового робота (2025)

Вместе с AI-ассистентом VFCodeGPT и командой кураторов вы создадите полноценного торгового робота. Освоите профессиональные инструменты алготрейдинга и машинного обучения.
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 всех поддерживаемых рынков
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
Поддержка AI-ассистента VFCodeGPT 24/7 для быстрого решения сложных задач

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

Программа курса:

Модуль 2. Бэктестинг. Машинное обучение. Торговый робот

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 5. 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