Курс даёт полное практическое руководство по разработке, тестированию и оптимизации ИИ-стратегий торговли с использованием машинного обучения, глубокого обучения, NLP и альтернативных данных. Слушатели осваивают фреймворки бэктеста, контроль смещений, walk-forward анализ и валидацию методом Монте-Карло, чтобы убедиться в надёжности стратегии до запуска в реальную торговлю. Программа сочетает количественное моделирование с управлением, надзором за рисками и институциональными кейсами ради устойчивых и прозрачных торговых систем. Выпускники умеют выстраивать конвейеры данных, оценивать доходность с поправкой на риск и запускать ИИ-стратегии уверенно и в рамках требований регулятора.
Рост
Навыки и цели обучения
В этом курсе 11 модулей
- Эволюция ИИ на финансовых рынкахОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 43 с
- Значение бэктестинга в количественных и ИИ-стратегияхОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 46 с
- Институциональные перспективы: суверенные, пенсионные, хедж- и паевые фондыОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 24 с
- Этические, правовые и управленческие вопросы ИИ-трейдингаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 36 с
- Парадигмы машинного обучения: с учителем, без учителя и с подкреплениемОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 47 с
- Архитектуры глубокого обучения для прогноза рынка и генерации сигналовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 39 с
- NLP для выявления настроений и событийОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 56 с
- Интеграция альтернативных данныхОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 13 с
- Выбор моделей, оптимизация гиперпараметров и валидацияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 33 с
- Архетипы стратегий: моментум, возврат к среднему, статистический арбитражОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 3 с
- Инженерия признаков для прогноза рынка и извлечения сигналовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 30 с
- Включение ESG, макро- и тематических факторовОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 5 с
- Алгоритмические каркасы: низколатентные и долгогоризонтные моделиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 41 с
- Определение целей по риску, доходности и просадкеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 42 с
- Принципы бэктестинга: исторические данные, метрики и цели оценкиОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 6 с
- Качество данных, предотвращение ошибки выжившего и заглядывания вперёдОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 36 с
- Фреймворки бэктестинга: walk-forward, кросс-валидация и Монте-КарлоОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 2 с
- Моделирование издержек, влияния на рынок и проскальзыванияОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 39 с
- Переобучение, подгонка под данные и статистическая значимостьОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 42 с
- Построение конвейеров данных для ИИ-бэктестингаОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 42 с
- Метрики результативности: Шарп, Сортино, альфа, бета и информационный коэффициентОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 28 с
- Тесты устойчивости: стресс, чувствительность и анализ режимовОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 1 с
- Тесты вне выборки и форвард-тестирование для обобщаемостиОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 17 с
- Бэктестинг высокочастотных стратегий и стратегий с подкреплениемОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 39 с
- Интерпретация и валидация перед запуском в реальную торговлюОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 16 с
- Модельный риск: предвзятость, переобучение и объяснимость ИИ-моделейОткройте этот класс, чтобы смотреть4 мин 30 с
- Рыночные риски, риски ликвидности и контрагента в автоматизированных стратегияхОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 1 с
- Операционные риски и кибербезопасность в алгоритмической торговлеОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 25 с
- Механизмы стоп-лосса, размер позиции и динамическое хеджированиеОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 42 с
- Регуляторный и этический комплаенс в ИИ-трейдингеОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 19 с
- Открытые и институциональные фреймворки бэктестингаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 21 с
- Среды программирования и библиотеки ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 48 с
- Облачные решения и конвейеры MLOpsОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 50 с
- Поставщики рыночных данных, API и интеграция в реальном времениОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 44 с
- Сравнение ИИ-стратегий с рыночными и факторными моделямиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 24 с
- Атрибуция результативности и декомпозиция альфыОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 26 с
- Постбэктест-оптимизация и адаптивное переобучение моделейОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 27 с
- ESG-скорректированные и взвешенные по риску метрикиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 33 с
- Реализации в хедж-фондах: Two Sigma, Citadel, RenaissanceОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 19 с
- Институциональные каркасы: BlackRock Aladdin и AI-лаборатории CPPIBОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 1 с
- Розничные и финтех-платформы: Robinhood, eToro, Interactive BrokersОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 10 с
- Уроки провалов и неверных интерпретаций ИИ-стратегийОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 14 с
- Итоговый проект: разработка и бэктест ИИ-усиленной торговой стратегииОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 16 с
- Новые рубежи: генеративный ИИ, LLM-агенты и квантовые финансыОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 9 с
- Будущие вызовы: регулирование, прозрачность моделей и системный рискОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 55 с
- ЗаключениеОткройте этот класс, чтобы смотреть59 с
Этот курс является частью следующих сертификаций
Сертификация по ИИ и алгоритмической торговле (AIAT)
54 КурсыБезлимитные интерактивные упражнения
Откройте сертификат – Выберите план
FAQпо курсам
Курс учит проектировать, тестировать, валидировать и внедрять торговые стратегии на базе ИИ с использованием машинного и глубокого обучения, NLP и бэктест-фреймворков институционального уровня.
Курс предназначен для квант-аналитиков, трейдеров, специалистов по данным и финансистов, желающих строить надёжные и прозрачные торговые конвейеры с ИИ.
Модули охватывают модели обучения с учителем, без учителя и с подкреплением, архитектуры глубокого обучения, извлечение сигналов через NLP, конструирование признаков и построение стратегий моментума, возврата к среднему и статистического арбитража.
Курс делает акцент на walk-forward валидации, моделировании Монте-Карло, учёте транзакционных издержек, оценке проскальзывания и методах против переобучения, утечки данных, ошибки выжившего и заглядывания вперёд.
Слушатели поработают с QuantConnect, Backtrader, Zipline, облачным исполнением, мониторингом MLOps, регуляторным комплаенсом и моделями управления, а также создадут полноценную ИИ-стратегию с бэктестом как итоговый проект.
Исследовать
Больше от trading
Отзывы
Что говорят наши студенты
4.6
0 отзывов