Машинное обучение для прогноза котировок — от теории к практике
Мы учим работать с реальными биржевыми данными через призму алгоритмов машинного обучения. Не обещаем золотых гор — даём инструменты для понимания, как работают предсказательные модели в финансовой аналитике.
Узнать программу
Структура обучения: от азов до рабочих моделей
Строим навыки последовательно — сначала учимся работать с данными, потом внедряем алгоритмы, затем оцениваем точность прогнозов
Фундамент аналитики
Начинаем с Python и библиотек для работы с данными. Учимся чистить котировки, находить аномалии, строить первые графики.
- Pandas для обработки временных рядов
- Визуализация через Matplotlib и Seaborn
- Статистический анализ биржевых данных
- Работа с API брокеров и биржевых платформ
Модели и алгоритмы
Переходим к машинному обучению — от линейной регрессии до нейронных сетей. Разбираемся, когда какой метод работает лучше.
- Scikit-learn для классических алгоритмов
- LSTM и GRU для временных последовательностей
- Выбор признаков и инженерия фичей
- Тестирование моделей на исторических данных
Реальная практика
Строим полноценную систему прогнозирования — от сбора данных до оценки качества предсказаний. Разбираем типичные ошибки.
- Бэктестинг торговых стратегий
- Оценка точности через метрики качества
- Анализ рисков и переобучения моделей
- Документирование результатов исследования
Как строится работа с прогнозными моделями
Показываем полный цикл — от идеи до рабочего прототипа. Разбираем каждый шаг на конкретных примерах с биржевыми данными.
Сбор и подготовка данных
Учимся выгружать котировки, очищать их от выбросов, создавать признаки для моделей. Работаем с реальными API бирж и брокеров.
Обучение и настройка алгоритмов
Подбираем гиперпараметры, проверяем модель на исторических данных, оцениваем стабильность предсказаний. Изучаем, где модели работают, а где — нет.
Анализ результатов
Оцениваем точность через метрики, строим графики ошибок, документируем выводы. Учимся различать удачу от настоящего качества модели.
Итерации и улучшения
Тестируем разные подходы, сравниваем результаты, находим слабые места. Понимаем, что работа с прогнозами — это постоянный процесс улучшения.
Программа помогла разобраться в том, как применять машинное обучение к финансовым данным без иллюзий о волшебных прогнозах