Машинное обучение меняет инвестиционный мир
Изучите алгоритмы и методы автоматизации, которые профессиональные трейдеры используют для анализа рынков. Практический курс для тех, кто хочет понимать современные финансовые технологии.
Узнать о программе
Автоматизация инвестиционных решений
Анализ временных рядов
Изучите методы обработки исторических данных и прогнозирования трендов с помощью LSTM и ARIMA моделей.
Обработка новостных потоков
Научитесь анализировать тональность новостей и их влияние на курсы акций через NLP алгоритмы.
Портфельная оптимизация
Применяйте алгоритмы для балансировки рисков и доходности в автоматическом режиме.
Бэктестинг стратегий
Тестируйте разработанные модели на исторических данных для оценки их эффективности.
Три ключевых направления изучения
Программа построена вокруг практических навыков, которые применяются в реальных торговых системах
Предобработка данных
Очистка, нормализация и подготовка финансовых данных. Работа с пропусками, выбросами и временными метками для качественного анализа.
Разработка моделей
Создание и обучение алгоритмов для прогнозирования цен, классификации активов и оптимизации торговых решений.
Внедрение и мониторинг
Интеграция моделей в торговые платформы, настройка автоматического исполнения и контроль производительности системы.
Современный финансовый рынок требует глубокого понимания как математических методов, так и особенностей торговых процессов. Наша программа даёт именно ту комбинацию знаний, которая нужна для создания работающих систем. За последние три года я видел, как студенты применяют полученные навыки в крупных инвестиционных компаниях.
Опыт работы в области алгоритмической торговли — 12 лет, автор более 40 научных публикаций
Как проходит обучение
Структурированный подход к изучению сложных алгоритмических методов
Математические основы
Статистика, линейная алгебра и теория вероятностей в контексте финансовых вычислений. Понимание принципов работы различных ML алгоритмов.
Работа с реальными данными
Получение данных через API брокеров, обработка котировок в реальном времени, создание признаков для моделей машинного обучения.
Программирование торговых систем
Разработка на Python с использованием pandas, scikit-learn, TensorFlow. Создание модульной архитектуры для масштабируемых решений.
Тестирование и оптимизация
Бэктестинг на исторических данных, анализ метрик производительности, устранение переобучения и подготовка к продакшену.
Преподаватели-практики
Наши эксперты работают в ведущих инвестиционных компаниях и делятся актуальным опытом применения машинного обучения в торговле
PhD в области вычислительной математики, 8 лет в высокочастотной торговле
Практический подход к обучению
Каждая лекция включает разбор реальных кейсов из торговых систем. Студенты работают с теми же инструментами и данными, которые используются в production среде крупных фондов.
Индивидуальное сопровождение проектов
Помимо групповых занятий, каждый студент получает персональные консультации по своему проекту. Это помогает адаптировать общие методы под конкретные задачи и интересы.
Связь с индустрией
Активно поддерживаем контакты с HR-отделами технологических компаний. Многие выпускники получают приглашения на собеседования через наши рекомендации.
Начните изучение осенью 2025
Программа стартует в сентябре 2025 года. Количество мест ограничено — мы формируем небольшие группы для качественного обучения.