Sentiment Trading with Python
О чём курс
Данный комплексный образовательный материал объединяет два специализированных курса от QuantInsti, посвященных применению методов обработки естественного языка (NLP) и анализу рыночных настроений в алгоритмической торговле на языке Python. Курсы разработаны экспертами-практиками с более чем 40-летним совокупным опытом работы на финансовых рынках и предназначены для квантов, трейдеров и разработчиков, стремящихся автоматизировать принятие торговых решений на основе неструктурированных данных.
Первая часть программы фокусируется на глубоком анализе сентиментов, извлекаемых из социальных сетей (Twitter) и новостных лент. В современном мире настроения участников рынка являются мощным драйвером ценовых движений. Участники курса освоят техническую сторону сбора данных через API, научатся очищать потоки информации от «шума» и ботов, а также применять алгоритмы машинного обучения, такие как VADER, для количественной оценки эмоциональной окраски новостей. Выходным результатом станет полноценная внутридневная торговая стратегия, протестированная на исторических данных, что позволяет превратить субъективные рыночные настроения в объективные торговые сигналы.
Вторая часть курса посвящена работе с опционными индикаторами сентимента, что особенно важно для понимания рыночной волатильности и общего настроя инвесторов. Здесь слушатели углубляются в изучение таких фундаментальных инструментов, как соотношение Put-Call, индикаторы TRIN и VIX. Эти метрики позволяют оценить «ширину» рынка и выявить скрытые риски, которые часто упускают начинающие трейдеры. Программа обучения построена таким образом, чтобы плавно перевести студента от понимания теоретических основ рыночных настроений к практической реализации торговых алгоритмов на Python.
Формат обучения включает видеолекции на английском языке с поддержкой субтитров, что обеспечивает полное погружение в профессиональную терминологию, а также предоставление исходного кода на Python для всех рассматриваемых стратегий. Это позволяет не просто изучить теорию, но и сразу применить полученные знания на практике, адаптируя код под свои нужды. Прохождение данных курсов дает уникальное преимущество: способность видеть за сухими графиками цены психологию рынка и использовать её для получения торгового преимущества. Вы научитесь не только создавать стратегии, но и проводить качественный анализ рисков, что является критически важным навыком для любого профессионального алготрейдера. Программа идеально подходит тем, кто хочет выйти за рамки классического технического анализа и внедрить в свой арсенал передовые методы количественного анализа данных.
Программа обучения
Сентимент-анализ в трейдинге на Python:
- Вступление
- Подходы к получению данных
- Ознакомление с Twitter API
- Извлечение твитов с помощью Twitter API
- Получение твитов с помощью Python
- Курсорный метод (Cursor Method)
- Определение и удаление Twitter ботов
- Подходы для расчета сентиментов
- Сентимент-оценка (Sentiment Score) с использованием VADER
- Расчет сентимент-оценки в Python
- Построение стратегии
- Качественный анализ
- Проблемы при расчете сентиментов в новостях
- Установка Python и алгоритмическое выполнение
- Краткое содержание курса
Торговля с использованием опционных сентимент индикаторов на Python:
- Введение в торговлю по сентиментам
- Меры ширины (Breadth Measures)
- Меры по торговле опционами
- Меры волатильности
- Риски в трейдинге
- Установка Python и автоматическое выполнение
- Выводы и ресурсы для загрузки
Теги курса
Другие материалы школы 3
QQ Quantra Quantinsti Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.