Coming from a finance background with shaky Python, I was nervous, but this laid out backtesting in a way that finally made sense. Building an agent that reads market signals and acts on a strategy, then testing it against historical data before risking anything, was exactly the workflow I'd been missing. The walkthrough on avoiding lookahead bias in the backtest saved me from a mistake I was clearly about to make. Every notebook ran and I could plug in my own ticker data easily. I've already started iterating on my own strategy with real confidence.
AI-торговые агенты на Python: Бэктестинг стратегий
Создавайте и тестируйте алгоритмических торговых агентов с помощью Python, современных библиотек данных и рыночных сигналов на базе AI.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Алгоритмическая торговля больше не является прерогативой институциональных количественных аналитиков. С помощью современных инструментов Python и AI-фреймворков разработчики могут создавать системы для анализа рынков, генерации сигналов и выполнения стратегий на основе данных.
Этот курс проведет вас через процесс создания функционального AI-торгового агента с нуля с последующим бэктестингом. Вы начнете с базовой финансовой терминологии и структур данных Python, а затем перейдете к проектированию интеллектуальных алгоритмов, которые оценивают исторические рыночные данные для принятия обоснованных решений.
Чему вы научитесь:
- Поймете фундаментальную рыночную терминологию, механику торговли и основы количественного анализа.
- Будете обрабатывать финансовые данные временных рядов, используя современные библиотеки датафреймов и аннотации типов Python.
- Примените концепции AI, включая базовый анализ настроений и прогнозные сигналы, к рыночным данным.
- Создадите собственные алгоритмические торговые стратегии на основе технических индикаторов и выходных данных AI.
- Попрактикуетесь в строгом бэктестинге для оценки эффективности стратегии, рисков и исторических просадок.
- Структурируете своего торгового агента, используя современную упаковку Python и управление окружением.
Учебная программа начинается с основных финансовых концепций, после чего переходит к манипуляциям с данными и алгоритмической логике. Вы будете выполнять структурированные письменные упражнения, чтобы шаг за шагом создавать, тестировать и совершенствовать логику собственного торгового агента.
Предназначено для начинающих разработчиков и энтузиастов программирования без предварительного финансового опыта, которые хотят изучить количественную торговлю.
Начните создавать свои автоматизированные торговые стратегии уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы (8)
I went in mainly for the backtesting framework and came out understanding a lot more about how these trading agents actually make decisions. The instructor walks through building a strategy step by step with pandas and a couple of newer data libraries, which made the logic easy to follow even when the math got a little heavy. My only gripe is that the section on live paper-trading felt a bit thin compared to everything else, like it was added at the last minute. Still, the core backtesting workflow alone was worth going through twice, and I've already reused some of the code structure in my own project.
Het backtesten van een handelsstrategie tegen historische data werd hier eindelijk concreet en begrijpelijk, echt een aanrader.
This is exactly the hands-on backtesting course I was looking for. Building the agent piece by piece with real market data made the whole strategy-testing process finally click for me.
Useful backtesting methods, though examples feel dated.
As aulas sobre backtesting com pandas me deram confiança pra testar minhas próprias estratégias antes de usar dinheiro de verdade.
Der Kurs erklärt Backtesting mit Python wirklich verständlich, auch wenn manche Codebeispiele etwas veraltet wirken.
Python ile backtesting mantığını çok net anlattı, sadece bazı kütüphane sürümleri güncel değildi.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Подготовка к практическому экзамену Big Data Analysis Engineer с использованием Python
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🎓 С сертификатом
Сбор данных с помощью Python: получение и обработка данных API.
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Предварительная обработка и очистка данных на основе ИИ
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Анализ больших данных с помощью PySpark и Python
Сертификат
Практика
5 600 ֏
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство