VesperfinCode
О чём курс
Арина Веспер и проект Vesperfin разбирают разработку алгоритмических торговых систем на Python — от основ синтаксиса языка до запуска готовых роботов на удалённом сервере.
О чём курс
Материал знакомит с основами автоматизации торговли на финансовых рынках. Вы разберёте принципы работы биржевых алгоритмов, научитесь взаимодействовать с торговыми платформами через API, тестировать собственные стратегии на исторических данных и настраивать автоматическую отправку торговых сигналов.
Что внутри
Темы курса охватывают этапы создания и развёртывания торгового софта:
- Обзор языков программирования для трейдинга: сильные стороны Python и R, а также применение C++ и Cython для высокочастотной торговли (HFT).
- Основы программирования на Python: синтаксис, переменные, структуры данных (списки, словари, кортежи, множества), циклы, функции, область видимости, декораторы и отлов ошибок.
- Интеграция с торговыми площадками: настройка коннекторов и ключей API для терминалов Quik, MT4, MT5, а также криптовалютных бирж Binance, Huobi и Kraken.
- Тестирование стратегий: сбор данных по инструментам, написание бэктестов, логика точек входа и выхода, управление рисками и расчёт ROI.
- Создание и запуск роботов: программирование логики сделок, логирование операций, запуск полностью автоматического робота и настройка полуавтоматического скрипта для трансляции сигналов в мессенджер.
- Инфраструктура: выбор и аренда сервера, установка дистрибутива и непрерывное исполнение скриптов.
- Введение в расширенный анализ: использование машинного обучения и нейросетей, прогнозирование временных рядов и оценка новостного фона.
Программа обучения
- Блок 1. Вводный модуль
- Виды торговли (ручная торговля, полуавтоматика, автоматика), преимущества, состояние рынка участников на данный момент
- Виды автоматической торговли (виды роботов - по целевому типу)
- Взаимодействие участников рынка
- Блок 2. Обзор языков программирования
- Почему именно Python и R
- Комьюнити языков
- Библиотеки
- Коннекторы
- База знаний
- Математическая составляющая
- Окончательный выбор языка программирования для создания торгового робота, рекомендации
- Возможности C++ или Cython для HFT
- Блок 3. Обучение языку Python
- Установка Python
- Синтаксис языка
- Типы данных
- Переменные и математика
- Операторы сравнения, тип bool
- Функции
- Форматирование
- Списки
- Словари
- Кортежи
- Множества
- Логические операторы
- Цикл for
- Другие циклы
- Функции и составляющие
- Конструкции с функциями
- Прикладные функции
- Вложенные функции, понимание области видимости
- Возможности декораторов, применение
- Что если ошибки и как от них избавляться
- Блок 4. Выбор торговой площадки
- Особенности и преимущества коннекторов Quik, MT4, MT5, Binance, Huobi и Kraken
- Процесс интеграции через API
- Узнаете, как правильно регистрировать ключи и интегрировать их в вашего торгового робота
- Проведем тестирование подключения, чтобы убедиться в его корректной работе
- Блок 5. Выбор и тестирование торговой стратегии
- Выбираем торговый инструмент на подключенной площадке
- Загружаем данные по инструменту
- Выбираем стратегию или создаем свою
- Продумываем логику по ордерам и входам/выходам
- Пишем бэктест стратегии
- Вводим риск-менеджмент
- Анализ выбранной стратегии
- Рассчитываем ROI
- Блок 6. Вывод торгового робота
- Прописываем логику и правила из стратегии
- Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам
- Подключить робота к площадке
- Мониторинг результатов
- Вывод по запуску, просмотр логов, редактирование ошибок
- Блок 7. Вывод полуавтоматического робота в канал
- Прописываем логику и правила из стратегии
- Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам
- Создаем канал в мессенджере
- Прописываем ключи к каналу
- Коннект скрипта к каналу
- Посылка торговых сигналов в канал
- Блок 8. Поднятие сервера для торгового робота или для канала
- Целесообразность
- Аренда сервера
- Установка требуемого дистрибутива
- Загрузка робота/сигналов на сервер
- Блок 9. Завершение курса
- Подведение итогов курса.
- Введение в машинное обучение и HFT торговлю
- Потенциал нейронных сетей
- Прогнозирование временных рядов
- Оценка новостного фона
Теги курса
Другие материалы автора 12
АВ Арина Веспер 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.