Построение торговых стратегий
Создание алгоритмов на основе технического анализа и машинного обучения с последующим тестированием на исторических данных
Программа глубокого обучения в финансах
Практический путь от основ количественного анализа до применения нейронных сетей в реальных финансовых задачах
Мы разработали программу для тех, кто хочет понимать финансовые рынки не на уровне теории из учебников, а через анализ данных и построение моделей. Здесь нет обещаний мгновенного успеха — только последовательная работа с реальными наборами данных, математическими методами и современными инструментами машинного обучения.
Наша команда работает с количественными финансами уже более восьми лет. За это время мы видели, как менялись подходы к анализу рынков, какие методы действительно работают на практике, а какие остаются только в академических статьях. Эту программу мы построили на основе опыта — как собственного, так и наших коллег из разных финансовых институтов.
Как построена программа
Обучение разделено на четыре последовательных этапа. Каждый из них занимает примерно три месяца, но темп может меняться в зависимости от вашей подготовки и времени, которое вы готовы уделять занятиям. Мы не ставим жёсткие дедлайны — важнее качество усвоения материала, чем скорость прохождения.
Фаза 1: Основы анализа временных рядов
Работа с финансовыми данными начинается с понимания их структуры. Вы научитесь очищать данные, выявлять аномалии, строить базовые статистические модели. Используем Python, pandas и библиотеки для визуализации.
Фаза 2: Классические методы прогнозирования
ARIMA, GARCH, векторная авторегрессия — модели, которые до сих пор применяются в банках и фондах. Вы поймёте их ограничения и научитесь правильно интерпретировать результаты.
Фаза 3: Введение в машинное обучение для финансов
Переход к алгоритмам градиентного бустинга, случайных лесов и нейронных сетей. Разбираем задачи классификации и регрессии на реальных данных фондового рынка.
Фаза 4: Глубокое обучение и проектная работа
LSTM, GRU, трансформеры для работы с последовательностями. Финальный проект — создание собственной торговой стратегии с бэктестингом и оценкой рисков.
Методология обучения
Мы не читаем лекции в классическом понимании. Каждая тема разбирается на примерах из реальной практики — от анализа акций технологических компаний до прогнозирования волатильности валютных пар.
Работа с данными рынков
Вы получите доступ к историческим данным торгов, финансовой отчётности компаний, макроэкономическим показателям. Учимся собирать информацию через API, обрабатывать её и готовить для анализа.
Код-ревью и обратная связь
Каждое задание проверяется опытными специалистами. Мы смотрим не только на правильность решения, но и на качество кода, выбор подходов, обоснование решений. Получите развёрнутые комментарии к своей работе.
Групповые обсуждения результатов
Раз в две недели проводим онлайн-сессии, где разбираем сложные моменты, обсуждаем подходы разных участников к одной задаче, делимся опытом. Это помогает увидеть альтернативные решения и научиться аргументировать свой выбор.
Практическая часть: от теории к применению
Теория без практики в финансах не имеет смысла. После каждого блока вы работаете над задачами, которые встречаются в реальных проектах. Это может быть построение модели для предсказания кредитного риска, создание алгоритма для определения аномалий в транзакциях или разработка торговой стратегии на основе технических индикаторов.
Анализ кредитного риска
Работа с датасетами по кредитным историям, построение моделей оценки вероятности дефолта с использованием логистической регрессии и градиентного бустинга
Прогнозирование волатильности
Применение GARCH-моделей и нейронных сетей для предсказания изменчивости цен на активы
Оптимизация портфеля
Использование методов оптимизации и машинного обучения для создания сбалансированных инвестиционных портфелей с учётом риска
