Курс учит инвесторов создавать и применять продвинутые прогнозные системы на основе моделей временных рядов, машинного и глубокого обучения. Участники осваивают подготовку финансовых наборов данных, проектирование прогнозных конвейеров, интерпретацию выводов моделей и запуск дашбордов в реальном времени для частного и институционального использования. Программа объединяет эконометрику, ИИ-моделирование и практическую разработку стратегий, помогая предвидеть рыночные тренды, изменения волатильности и реакции на события. К концу курса слушатели умеют строить ответственные, объяснимые и соответствующие требованиям прогнозные системы для современных финансовых решений.
Рост
Навыки и цели обучения
В этом курсе 10 модулей
- Эволюция прогнозирования: от статистических моделей к ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 7 с
- Виды финансовых прогнозов: цена, волатильность, события, макроиндикаторыОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 43 с
- Прогнозирование, предиктивное моделирование и ноукастингОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 58 с
- Вызовы прогнозирования на финансовых рынкахОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 49 с
- Возможности для розничных инвесторов с использованием ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 38 с
- Ранние розничные сценарии: ребалансировка, тайминг ETF и личные прогнозыОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 44 с
- Финансовые данные: цена, объём, фундаментал и технические индикаторыОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 23 с
- Альтернативные данные: соцсети, новости, спутники и использование приложенийОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 16 с
- Инженерия временных признаков и дизайн метокОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 46 с
- Работа с шумом, пропусками и стационарностьюОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 45 с
- От текста к сигналу: построение оценок настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 40 с
- Кейс: Google Trends и настроения Twitter для прогноза розничных притоковОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 18 с
- ARIMA, SARIMA и экспоненциальное сглаживаниеОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 33 с
- Модели GARCH и EGARCH для прогноза волатильностиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 33 с
- Фильтры Калмана и байесовское обновление в финансахОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 5 с
- Методы кросс-валидации временных рядовОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 35 с
- Кейс: прогноз валютной волатильности моделями GARCHОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 16 с
- Мини-проект: классическое прогнозирование по данным фондовых индексовОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 25 с
- Линейная регрессия, ridge, lasso и elastic netОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 20 с
- Деревья решений, случайный лес и алгоритмы бустингаОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 39 с
- Важность признаков и инструменты объяснимостиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 39 с
- SHAP, LIME и объяснимость моделей в финансовом контекстеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 25 с
- Кейс — прогноз доходности акций с XGBoostОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 53 с
- Мини-проект: инженерия признаков и прогнозирование ансамблями деревьевОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 42 с
- LSTM и GRU для прогнозирования временных рядовОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 36 с
- Механизмы внимания и трансформеры (BERT, T5, Informer)Откройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 59 с
- Temporal Fusion Transformers (TFT) и FinGPTОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 21 с
- Оптимизация модели: переобучение, регуляризация и ранняя остановкаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 1 с
- Кейс: прогноз валютных курсов трансформерными моделямиОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 16 с
- Мини-проект: LSTM-прогнозирование отраслевых индексовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 2 с
- Ноукастинг экономических индикаторов по высокочастотным даннымОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 6 с
- Гибридные модели: сочетание статистики и ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 8 с
- Ансамблевое прогнозирование для устойчивости и точностиОткройте этот класс, чтобы смотреть48 с
- Кейс: ноукастинг инфляции по мобильности и ценам на топливоОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 4 с
- Мини-проект: высокочастотное прогнозирование на крипторынкахОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 27 с
- Превращение прогнозов в торговые стратегииОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 12 с
- Бэктестинг со скользящими окнами и walk-forward анализОткройте этот класс, чтобы смотреть52 с
- Прогнозирование риска: VaR, вероятность просадки, хвостовой рискОткройте этот класс, чтобы смотреть49 с
- Оценка качества прогноза: MAE, RMSE, ШарпОткройте этот класс, чтобы смотреть44 с
- Кейс: распределение активов на основе прогнозовОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 21 с
- API прогнозирования: Streamlit, FastAPI, DashОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 36 с
- Жизненный цикл модели: мониторинг, переобучение и обнаружение дрейфаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 21 с
- Дашборды прогнозов для розничных интерфейсовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 19 с
- Итоговый проект: создать и развернуть живой дашборд прогнозовОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 47 с
- Дополнительная лаборатория: обучение с подкреплением для динамического прогноза и распределенияОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 47 с
- Этичное ИИ-прогнозирование: справедливость, предвзятость и прозрачностьОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 40 с
- Злоупотребление прогнозами: синтетические манипуляции, pump-and-dump и «тёмное» прогнозированиеОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 20 с
- Регуляторный ландшафт: SEC, AI Act ЕС и управление моделямиОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 15 с
- Кейс: убытки розничных инвесторов из-за хайпа вокруг прогнозовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 2 с
- Будущее: генеративное прогнозирование, квантовые модели, мультимодальный ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 43 с
- ЗаключениеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 6 с
Этот курс является частью следующих сертификаций
Сертифицированный управляющий портфелями и фондами (CPFM)
63 КурсыБезлимитные интерактивные упражнения
Откройте сертификат – Выберите план
Сертификат по финансовому анализу на основе ИИ (CAFA)
56 КурсыБезлимитные интерактивные упражнения
Откройте сертификат – Выберите план
Сертификация по ИИ и алгоритмической торговле (AIAT)
54 КурсыБезлимитные интерактивные упражнения
Откройте сертификат – Выберите план
FAQпо курсам
Курс учит применять ИИ и машинное обучение к финансовому прогнозированию — от классических моделей временных рядов до глубокого обучения и трансформеров — и встраивать прогнозы в инвестиционные процессы.
Курс предназначен для аналитиков, трейдеров, квантов и финансовых специалистов, желающих строить прогнозные конвейеры, развёртывать системы реального времени и использовать ИИ-модели прогнозирования в решениях.
Модуль охватывает структурированные и альтернативные наборы данных, данные о настроениях и спутниковые данные, конструирование временных признаков, дизайн меток и методы очистки для пакетных и потоковых прогнозных конвейеров.
Курс обучает архитектурам LSTM, GRU и трансформеров с упором на оптимизацию обучения, регуляризацию, предотвращение переобучения и применение к мультиактивному и высокочастотному прогнозированию.
Слушатели освоят создание прогнозных дашбордов и API, интеграцию прогнозов в торговые стратегии и распределение активов, управление дрейфом моделей и применение этических и регуляторных стандартов ответственного ИИ.
Исследовать
Больше от trading
7 модулей36 уроков15 ч
Marcus Wright
Наставник по основам количественных методов
Разблокировать сейчас - $69
5 модулей22 урока15 ч
Yuki Satou
Специалист по стохастическому моделированию
Разблокировать сейчас - $69
Отзывы
Что говорят наши студенты
4.6
0 отзывов