[Арина Веспер] VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль (6 поток) (обновленный) (2025) [Vesperfin]

Модуль 1. Основы Python. Пишем робота сигналов

Вы научитесь:

• Писать код на языке Python для торговых алгоритмов
• Разрабатывать ботов, которые автоматически анализируют рынок и отправляют сигналы о перспективных торговых сделках
• Подключаться к торговым платформам FORTS, FOREX и Crypto российских и международных брокеров
• Бонусный блок курса
• 45 готовых стратегий

Блок 1. Введение

• Обсуждение различных видов торговли: ручная, полуавтоматическая и автоматизированная торговля
• Виды торговых роботов: для арбитража, трендовые роботы, скальперы и другие
• Обзор языков программирования и ПО для создания роботов
• Почему именно Python
• Пошаговая инструкция по установке Python и необходимых библиотек

Блок 2. Обучение языку Python

• Синтаксис языка.
• Типы данных.
• Переменные и математика.
• Операторы сравнения, тип bool.
• Функции.
• Форматирование.
• Списки.
• Словари.
• Кортежи.
• Множества.
• Логические операторы.
• Цикл for.
• Другие циклы.
• Функции и их составляющие.
• Конструкции с функциями.
• Прикладные функции.
• Вложенные функции, понимание области видимости.
• Возможности декораторов, их применение.
• Что делать, если возникают ошибки, и как с ними бороться.

Блок 3. Подключение к источникам данных

• Особенности и преимущества коннекторов: Quik, MT5, Bybit, Binance, Finam, Тинькофф, MOEX, TWS, TradingView, CCXT, Yahoo Finance, TraderMade и др.
• Процесс интеграции через API и библиотеки
• Как правильно регистрировать ключи и интегрировать их в вашего бота
• Тестирование подключения, скачивание и анализ данных торговых инструментов.

Блок 4. Переводим стратегию в код

• Прописываем логику и правила из стратегии
• Разбираем рабочие стратегии
• Создаем пользовательские индикаторы

Блок 5. Создание бота для отправки сигналов в мессенджеры Telegram и MAX по вашей стратегии.

• Создаём Telegram- и MAX-бота сигналов.
• Прописываем ключи для бота.
• Подключаем скрипт к боту.
• Отправляем торговые сигналы в ваш канал.

Блок 6. Поднятие сервера для бота сигналов

• Целесообразность
• Аренда сервера
• Установка требуемого дистрибутива
• Загрузка робота/сигналов на сервер

Блок 7. Завершение модуля 1 Основы Python. Пишем робота сигналов

• Введение в машинное обучение
• Введение в бэктестинг
• Бот уровней и паттернов

Модуль 2. Бэктестинг. Торговый робот

Этот блок курса предназначен для тех, кто уже обладает знаниями основ Python и имеет практический опыт. Без этих знаний пройти данный блок будет невозможно.

Чему вы научитесь:

• Тестировать свои стратегии на исторических данных и использовать машинное обучение для увеличения прибыли до 10% и выше (в зависимости от выбранных индикаторов и стратегии)
• Освоите навыки создания торговых роботов на биржах
• Профессиональный бэктестинг стратегий: Walk-Forward-тестирование для повышения устойчивости и доходности.

Бонусный блок курса

• 30 готовых торговых роботов
• готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены

Блок 8. Бэктестинг (тестирование) торговой стратегии

• Выбираем торговый инструмент на подключенной площадке
• Загружаем данные по инструменту
• Создаем стратегию
• Продумываем логику по ордерам и входам/выходам
• Пишем бэктест стратегии
• Вводим риск-менеджмент
• Анализируем выбранную стратегию
• Рассчитываем ROI

Блок 10. Вывод торгового робота

• Прописываем логику и правила из стратегии
• Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам
• Подключение робота к площадкам
• Мониторинг результатов
• Вывод по запуску, просмотр логов, редактирование ошибок

Блок 11. Поднятие сервера для торгового робота

• Целесообразность
• Аренда сервера
• Установка требуемого дистрибутива
• Загрузка робота/сигналов на сервер

Блок 12. Завершение модуля 2

• Подведение итогов курса, обсуждение ключевых выводов и навыков, приобретенных участниками

Бонусный блок курса:

• 30 готовых торговых стратегий

Модуль 3. Машинное обучение

• Задачи регрессии и классификации — прогнозирование цены и направления движения
• Современные алгоритмы — линейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM для анализа рынков
• Нейронные сети — предсказание направления движения с точностью 65-75%
• Reinforcement Learning бот — робот, который УЧИТСЯ торговать методом проб и ошибок
• Автоматическая оптимизация — робот сам подбирает лучшие параметры через Optuna, Hyperopt, GridSearch и Random Search
• Анализ взаимосвязей — методы Гренджера и коинтеграции для поиска причинно-следственных связей между инструментами
• Конструктор моделей — создание гибких шаблонов ИИ под любые стратегии
• Интеграция индикаторов — встраивание технического анализа в модели машинного обучения
• Детектор состояния рынка — ИИ определяет тренд или флет и меняет тактику
• Парный трейдинг — зарабатываем на корреляциях и расхождениях между активами
• AutoML система — автоматический поиск и подбор лучших акций для торговли

Блок 13. Завершение модуля 3 Машинное обучение

• Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле

Бонусный блок курса:

• Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены