Курс учит инвесторов превращать социальные сети, новости и онлайн-обсуждения в измеримые данные, на которые можно опереться при принятии финансовых решений. С помощью практических методов NLP и моделей машинного обучения слушатели видят, как рыночная психология влияет на ценовое движение и как строить торговые сигналы на основе настроений. В программу входят дашборды в реальном времени, разбор кейсов и разработка стратегий как для частных, так и для институциональных участников. По завершении участники умеют извлекать настроения, распознавать манипуляции и этично применять ИИ в современном инвестировании.
Рост
Навыки и цели обучения
В этом курсе 10 модулей
- Что такое анализ настроений?Откройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 17 с
- Роль настроений в психологии инвестора и поведении рынкаОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 56 с
- Историческая эволюция: от мнений аналитиков к NLP-моделямОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин 34 с
- Настроения в розничном и институциональном трейдингеОткройте этот класс, чтобы смотреть3 мин
- Структурированные и неструктурированные данныеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 31 с
- Ключевые платформы: Reddit, Twitter, StockTwits, YouTube, DiscordОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 36 с
- Сбор данных через API и веб-скрейпингОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 34 с
- Предобработка текста: токенизация, очистка, лемматизацияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 19 с
- От текста к сигналу: построение оценок настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 34 с
- Введение в NLP в финансахОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 21 с
- Лексиконные модели: VADER, FinBERT, TextBlobОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 53 с
- Модели с учителем: логистическая регрессия и SVMОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 36 с
- Глубокое обучение и трансформеры: BERT, GPT, LLM в финансахОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 58 с
- Типичные ловушки: переобучение, шум и ложные срабатыванияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 55 с
- Наложение настроений на технические и количественные моделиОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 31 с
- Распределение портфеля на основе трендов настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть2 мин 56 с
- Кросс-активное картирование настроений (крипта, акции, Форекс)Откройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 19 с
- Дашборды настроений в реальном времени: дизайн и визуализацияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 15 с
- Геймификация и эмоциональные оповещения для розничных пользователейОткройте этот класс, чтобы смотреть58 с
- Обзор ведущих платформОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 55 с
- Сравнение API: цена, задержка, охват, надёжностьОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 44 с
- Собственные решения против коммерческих потоков настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 37 с
- Интеграция API в Python и ExcelОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 26 с
- Чек-лист оценки поставщиков для розничных инвесторовОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 43 с
- Tesla, AMC и GameStop: волны розничных настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 50 с
- Бэктестинг стратегии на настроениях RedditОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 24 с
- Циклы хайпа криптотокенов и триггеры в соцсетяхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 30 с
- Влияние инфлюенсеров: YouTube, TikTok и микроблогингОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 17 с
- Гибридные стратегии: настроения и моментумОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 12 с
- Этичное использование ИИ в розничных инвестицияхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 9 с
- Экономика дезинформации: фейки, боты и дипфейкиОткройте этот класс, чтобы смотреть54 с
- Обнаружение и предотвращение синтетических сигналов настроенийОткройте этот класс, чтобы смотреть56 с
- Прозрачность рекомендаций на базе ИИОткройте этот класс, чтобы смотреть51 с
- Регуляторные перспективы: SEC, AI Act ЕС и будущий надзорОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 10 с
- Когнитивные искажения, усиленные данными о настроенияхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 10 с
- Якорение и подтверждение в социальном трейдингеОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 6 с
- Эффекты фрейминга в уведомлениях приложений и дашбордахОткройте этот класс, чтобы смотреть54 с
- Формирование доверия к инструментам на настроенияхОткройте этот класс, чтобы смотреть52 с
- Коммуникация с клиентами на консультационных платформахОткройте этот класс, чтобы смотреть55 с
- От исследования к действию: внедрение стратегий на настроенияхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 40 с
- Бумажная торговля и живое тестирование в TradingView и QuantConnectОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 35 с
- Управление рисками в системах на настроенияхОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 27 с
- Интеграция моделей настроений в робо-эдвайзерыОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 27 с
- Low-code и no-code решения для розничного внедренияОткройте этот класс, чтобы смотреть1 мин 22 с
- ЗаключениеОткройте этот класс, чтобы смотреть54 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 превращать неструктурированные текстовые данные в измеримые сигналы настроений для финансовых рынков и бизнес-аналитики с помощью NLP, машинного и глубокого обучения.
Курс предназначен для аналитиков, трейдеров, специалистов по данным и профессионалов, желающих применять анализ настроений в трейдинге, инвестиционных исследованиях, мониторинге бренда и корпоративных решениях.
Модуль охватывает очистку текста, токенизацию, стемминг, лемматизацию, удаление стоп-слов, векторизацию и эмбеддинги вроде Word2Vec и GloVe.
Курс объясняет лексиконные методы, признаки TF-IDF, наивный байесовский классификатор, логистическую регрессию, SVM, RNN, LSTM, трансформерные модели вроде BERT и приёмы дообучения для классификации настроений.
Слушатели научатся оценивать модели по точности, полноте, F1 и ROC-AUC, выявлять предвзятость, применять этические принципы, строить дашборды и развёртывать конвейеры анализа настроений через API и инструменты визуализации.
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