VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль — Повтор
О чём курс
Школа Vesperfin и Арина Веспер обучают созданию алгоритмических торговых роботов на языке Python — от базового синтаксиса до тестирования стратегий и интеграции моделей машинного обучения для прогнозирования рынка. Обучение объединяет три последовательных этапа разработки: написание сигнальных ботов, бэктестинг на исторических данных и внедрение ML-алгоритмов.
Чему учат в модулях
Программа охватывает полный цикл создания торгового алгоритма для фондовых, криптовалютных и валютных рынков (FORTS, Московская биржа, Bybit, Binance, MT5, Quik, TradingView).
В первой части слушатели осваивают синтаксис Python, работу с переменными, циклами, структурами данных и функциями. Практика включает подключение к брокерским платформам и аналитическим сервисам через API, перевод торговых правил в программный код, написание индикаторов и создание ботов для отправки торговых сигналов в Telegram и MAX. Дополнительно рассматривается аренда и настройка удаленного сервера для бесперебойной работы скриптов.
Второй этап сфокусирован на проверке торговых гипотез. Вы научитесь загружать исторические котировки, рассчитывать показатели доходности (ROI), настраивать риск-менеджмент и проводить тестирование стратегий, включая метод Walk-Forward. Также рассматривается вывод робота на торговые площадки, логирование сделок, мониторинг и использование нейросетей в связке с IDE для генерации и отладки кода (вайб-кодинг). По утверждению автора, применение бэктестинга и машинного обучения помогает повысить доходность стратегий от 10 % и выше.
Заключительный блок направлен на внедрение алгоритмов искусственного интеллекта. Рассматриваются задачи регрессии и классификации, применение библиотек CatBoost, XGBoost и LightGBM, а также нейросетевые модели, для которых школа заявляет точность прогноза направления цены на уровне 65–75 %. Изучаются боты с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning), автоматическая оптимизация параметров через Optuna и GridSearch, коинтеграция для парного трейдинга и системы AutoML.
Формат и поддержка
Обучение проходит в личном кабинете, где материалы распределены по темам для прохождения в индивидуальном темпе. Предусмотрено кураторское сопровождение при доработке кода и торговых идей до этапа запуска работающего алгоритма.
Практические занятия проводятся еженедельно по четвергам: на них разбираются ошибки в коде участников и корректируются алгоритмы. Для ускорения написания программ слушателям доступен специализированный ИИ-помощник VFCodeGPT.
Дополнительные материалы
Вместе с учебными материалами предоставляются прикладные шаблоны и вспомогательные ресурсы:
- библиотека протестированных торговых стратегий;
- готовые шаблоны торговых роботов для биржевых площадок;
- предварительно настроенные модели машинного обучения для прогнозирования цен;
- доступ на один месяц к закрытому сообществу с эфирами и кураторами по темам DeFi, квантовых портфелей и проп-трейдинга;
- диплом установленного образца с регистрацией в государственном реестре.
Программа обучения
Модуль 1 — Python для трейдинга — осваиваем Python с нуля: один из самых востребованных языков в финансах и аналитике. 1047 стратегий, живые сигналы, работающий бот Модуль 2 — Бэктестинг и торговый робот — от тестирования стратегии до работающего робота на ММВБ, криптобиржах и Форекс. Бонус: 500 протестированных стратегий с результатами бэктеста — выбираете лучшие и сразу запускаете Модуль 3 — Машинное обучение — ML-модели, прогноз направления цены, адаптация к рынку Модуль 1. Основы Python. Пишем робота сигналов Вы научитесь: Писать код на языке Python для торговых алгоритмов Разрабатывать ботов, которые автоматически анализируют рынок и отправляют сигналы о перспективных торговых сделках Подключаться к торговым платформам FORTS, FOREX и Crypto российских и международных брокеров Бонусный блок курса 45 готовых стратегий Бонусный блок курса: 1047 готовых стратегий Блок 1. Введение Обсуждение различных видов торговли: ручная, полуавтоматическая и автоматизированная торговля Виды торговых роботов: для арбитража, трендовые роботы, скальперы и другие Обзор языков программирования и ПО для создания роботов Почему именно Python Пошаговая инструкция по установке Python и необходимых библиотек Блок 2. Обучение языку 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 их составляющие. Конструкции с функциями. Прикладные функции. Вложенные функции, понимание области видимости. Возможности декораторов, их применение. Что делать, если возникают ошибки, и как с ними бороться. Блок 3. Подключение к источникам данных Особенности и преимущества коннекторов: Quik, MT5, Bybit, Binance, Finam, Тинькофф, MOEX, TWS, TradingView, CCXT, Yahoo Finance, TraderMade и др. Процесс интеграции через API и библиотеки Как правильно регистрировать ключи и интегрировать их в вашего бота Тестирование подключения, скачивание и анализ данных торговых инструментов. Блок 4. Переводим стратегию в код Прописываем логику и правила из стратегии Разбираем рабочие стратегии Создаем пользовательские индикаторы Блок 5. Создание бота для отправки сигналов в мессенджеры Telegram и MAX по вашей стратегии. Создаём Telegram- и MAX-бота сигналов. Прописываем ключи для бота. Подключаем скрипт к боту. Отправляем торговые сигналы в ваш канал. Блок 6. Поднятие сервера для бота сигналов Целесообразность Аренда сервера Установка требуемого дистрибутива Загрузка робота/сигналов на сервер Блок 7. Завершение модуля 1 Основы Python. Пишем робота сигналов Введение в машинное обучение Введение в бэктестинг Бот уровней и паттернов Модуль 2. Бэктестинг. Торговый робот Этот блок курса предназначен для тех, кто уже обладает знаниями основ Python и имеет практический опыт. Без этих знаний пройти данный блок будет невозможно. 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) Освоите навыки создания торговых роботов на биржах Профессиональный бэктестинг стратегий: Walk-Forward-тестирование для повышения устойчивости и доходности. Бонусный блок курса: 30 готовых торговых роботов готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены Блок 8. 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 10. 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 11. Поднятие сервера для торгового робота Целесообразность Аренда сервера Установка требуемого дистрибутива Загрузка робота/сигналов на сервер Блок 12. Вайб-кодинг (Vibe coding) Что такое вайбкодинг Как ставить задачу ИИ, чтобы получить рабочий код Отладка ошибок через ИИ без знания синтаксиса Генерация индикаторов и стратегий под свою логику Доработка готовых стратегий под свои условия Перенос стратегии в торгового робота через ИИ Ограничения вайбкодинга: где ИИ ошибается и как это поймать Блок 13. Завершение модуля 3 Машинное обучение Подведение итогов курса, обсуждение ключевых выводов и навыков, приобретенных участниками Бонусный блок курса: 500 готовых торговых стратегий Вайб-кодинг для роботов (IDE + LLM): как просить ИИ проверить код и подсветить риски/ошибки; как настроить дебаг и логи. Модуль 3. Машинное обучение Задачи регрессии и классификации — прогнозирование цены и направления движения Современные алгоритмы — линейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM для анализа рынков Нейронные сети — предсказание направления движения с точностью 65-75% Reinforcement Learning бот — робот, который УЧИТСЯ торговать методом проб и ошибок Автоматическая оптимизация — робот сам подбирает лучшие параметры через Optuna, Hyperopt, GridSearch и Random Search Анализ взаимосвязей — методы Гренджера и коинтеграции для поиска причинно-следственных связей между инструментами Конструктор моделей — создание гибких шаблонов ИИ под любые стратегии Интеграция индикаторов — встраивание технического анализа в модели машинного обучения Детектор состояния рынка — ИИ определяет тренд или флет и меняет тактику Парный трейдинг — зарабатываем на корреляциях и расхождениях между активами AutoML система — автоматический поиск и подбор лучших акций для торговли Блок 14. Завершение модуля 3 Машинное обучнёение Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле Бонусный блок курса: Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены
Теги курса
Выпуски серии 2
Все 2Другие 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.