Программа обучения машинному обучению
Освойте создание моделей машинного обучения для финансовых рынков с практическими навыками и реальными проектами
Записаться на курсКомплексная программа для финансовых специалистов
Наша программа разработана специально для профессионалов, которые хотят внедрить машинное обучение в свою работу с финансовыми данными. За 16 недель вы получите практические навыки создания торговых алгоритмов и аналитических моделей.
- Практическое применение Python для финансовой аналитики
- Создание собственных торговых алгоритмов
- Работа с реальными финансовыми данными
- Персональное наставничество от экспертов
- Сертификат по завершении программы
- Доступ к эксклюзивным инструментам и базам данных
Структура курса
Программа состоит из 8 модулей, каждый из которых включает теоретическую часть, практические задания и реальные проекты с финансовыми данными
Основы Python для финансов
Изучение основных библиотек Python для работы с финансовыми данными и их анализа
- Pandas для обработки временных рядов
- NumPy для математических вычислений
- Matplotlib и Seaborn для визуализации
- Работа с API финансовых данных
Статистический анализ рынков
Применение статистических методов для анализа финансовых рынков и поиска закономерностей
- Корреляционный анализ активов
- Тестирование гипотез на финансовых данных
- Анализ волатильности и риска
- Построение доверительных интервалов
Машинное обучение в трейдинге
Изучение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования движения цен и создания торговых сигналов
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и случайный лес
- Методы кластеризации активов
- Оценка качества моделей
Глубокое обучение для финансов
Применение нейронных сетей для сложных задач прогнозирования на финансовых рынках
- Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM)
- Прогнозирование временных рядов
- Обработка новостного фона
- Ансамблевые методы
Создание торговых алгоритмов
Разработка автоматизированных торговых систем с использованием изученных методов машинного обучения
- Архитектура торговых систем
- Управление рисками в алгоритмах
- Бэктестинг торговых стратегий
- Оптимизация параметров
Портфельное управление
Применение машинного обучения для оптимизации портфелей и управления активами
- Современная портфельная теория
- Алгоритмы ребалансировки
- Оценка производительности портфеля
- Альтернативные стратегии инвестирования
Александр Михайлов
Ведущий специалист по машинному обучению
15 лет опыта в разработке алгоритмов для хедж-фондов. Автор 20+ научных публикаций по применению ИИ в финансах.
Елена Петрова
Эксперт по количественному анализу
Кандидат физико-математических наук, специалист по статистическому моделированию финансовых рынков и риск-менеджменту.
Начните свой путь в финтех
Присоединяйтесь к программе обучения и получите все необходимые навыки для успешной карьеры в области финансовых технологий
Практические проекты
Работа с реальными данными и создание собственных торговых алгоритмов
Персональное наставничество
Индивидуальная поддержка экспертов на протяжении всего курса
Сертификация
Получите признанный сертификат по завершении программы