Учит оценивать, сравнивать и применять современные ИИ-платформы для скрининга акций, анализа настроений и автоматизированных финансовых исследований. Курс охватывает инструменты в TradingView, FinRL, QuantConnect, ChatGPT, MT5 и корпоративных AutoML-системах, давая практический опыт создания скрининговых моделей и рабочих процессов на базе ИИ. С упором на генерацию сигналов, интерпретацию NLP, выбор платформы и интеграцию инструментов слушатели получают навыки, применимые к анализу реального рынка. Выпускники умеют проектировать полные ИИ-конвейеры, сравнивать платформы и запускать системы скрининга акций прозрачно и уверенно.
Рост
Навыки и цели обучения
В этом курсе 9 модулей
- Подъём ИИ в финансовой торговле и анализеОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 31 с
- Ключевые функции ИИ в анализе рынка: генерация сигналов, прогноз, добыча настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 56 с
- Человеческое и машинное рассуждение в торговой средеОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 35 с
- Каркас оценки ИИ-платформ: прозрачность, точность и настраиваемостьОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 33 с
- Сравнительная матрица: ИИ-инструмент, сценарий, требуемые навыки и стоимостьОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 52 с
- TradingView с LLM-плагинами: умные дашборды и оповещенияОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 26 с
- FinChat, Perplexity AI и Bard: диалоговые интерфейсы для чтения графиковОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 27 с
- ИИ распознавания паттернов: Tickeron, TrendSpider и ChartMillОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 37 с
- Сценарий в реальном времени: настройка мультисигнального рабочего пространства TradingViewОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 32 с
- Ограничения интерактивных инструментов: предупреждения о «чёрном ящике» и риск галлюцинацийОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 14 с
- FinRL и ElegantTrader: обучение с подкреплением для динамических портфелейОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 31 с
- Backtrader против Zipline: среды тестирования стратегий на историиОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 7 с
- XGBoost, CatBoost и AutoTS: табличные модели для извлечения альфыОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 20 с
- Проектирование конвейера: от загрузки данных до отчётов бэктеста в JupyterОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 56 с
- Кейс: ежедневный скринер акций с собственными ML-моделями (Python)Откройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 43 с
- Количественные метрики результативности и дашборды портфельного рискаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 45 с
- QuantConnect (LEAN): алгоритмические исследования на институциональных данныхОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 3 с
- MetaTrader 5 (MT5) и мост с Python: от индикаторов к исполнениюОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 52 с
- QuantRocket и Interactive Brokers: работа с данными и реальные ордераОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 40 с
- API Alpaca, Tradier и OANDA: развёртывание стратегий независимо от брокераОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 36 с
- Кейс: построение и запуск моментум-стратегии в QuantConnectОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 39 с
- Критерии платформы: стоимость, поддержка брокеров и сложность стратегииОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 16 с
- FinBERT и VADER: сравнение предобученных моделей для отчётных звонковОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 54 с
- Интеграция новостного потока: AlphaSense, RavenPack и разбор собственных APIОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 59 с
- Данные Reddit, Twitter и StockTwits: сигнал против шума в розничных настроенияхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 58 с
- Разбор дизайна: LLM-дашборд настроений для акций СШАОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 9 с
- Этические риски: манипуляции, предвзятость языковых моделей и дезинформацияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 41 с
- H2O.ai и DataRobot: корпоративный AutoML для прогноза ценОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 26 с
- Google AutoML и Vertex AI: быстрое прототипирование финансовых временных рядовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 31 с
- Akkio, Obviously AI и Orange: no-code инструменты для торговых инсайтовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 35 с
- Сравнительная таблица: гибкость, простота и точность моделиОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 3 с
- Сценарий: развернуть no-code сигнальную модель на валютных данныхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 49 с
- Интерпретируемость и объяснимость моделей: SHAP, LIME и карты вниманияОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 4 с
- IEX Cloud, Polygon.io, Alpha Vantage: API рыночных данных в реальном времени и историческихОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 57 с
- Сочетание OpenAI с рыночными API: ChatGPT для сводок отчётности и риск-оповещенийОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 18 с
- Цепочки инструментов: связка GPT, TradingView и Alpaca для событийной торговлиОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 18 с
- Риски и контроль: задержки, лимиты запросов и опасности автоматизацииОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 29 с
- Чек-лист безопасности и контроля доступаОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 6 с
- Проектирование стека инструментов: согласование целей с возможностями платформОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 55 с
- Варианты развёртывания: облачные дашборды, браузерные приложения и конвейеры IDEОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 50 с
- Комплаенс и мониторинг: брокерские аудиты, логирование и модельный рискОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 8 с
- Этичное использование ИИ в трейдинге: атрибуция, переобучение и равный доступОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 7 с
- Инструменты управления данными и контроль версийОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 42 с
- Итог 1: построить сквозной торговый конвейер с моделями настроений и ценыОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 50 с
- Итог 2: сравнить две платформы (FinRL и QuantConnect)Откройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 24 с
- Итог 3: спроектировать интерактивный торговый интерфейс с NLP-обратной связьюОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 39 с
- ЗаключениеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 16 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, машинное обучение и NLP к скринингу акций и инвестиционным исследованиям, объединяя структурированные финансовые данные с неструктурированным текстом для создания интеллектуальных систем отбора бумаг.
Курс предназначен для аналитиков, трейдеров, специалистов по данным и инвестиционных профессионалов, желающих встроить ИИ-инструменты исследований, модели настроений и автоматический скрининг в процессы анализа акций.
Модуль охватывает токенизацию, эмбеддинги, тематическое моделирование, извлечение сущностей и оценку тональности применительно к регуляторным документам, стенограммам отчётов и финансовым новостям.
Курс объясняет скринеры на базе LLM, агентов-ассистентов исследований, инженерию промптов, гибридный факторно-LLM скрининг и автоматическую генерацию инвестиционных тезисов.
Слушатели научатся валидировать ранжирующие модели, выявлять предвзятость и дрейф, применять инструменты объяснимости, внедрять стандарты управления и комплаенса и создавать промышленный ИИ-дашборд скрининга акций.
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