VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль. 6 поток. Обновленный (2025)
Слив курса VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль (6 поток) (обновленный) [Vesperfin] [Арина Веспер]
Знакомо? Постоянный стресс, бессонные ночи у графиков, упущенные возможности и эмоциональные решения.
А теперь представьте: ваш торговый робот четко следует стратегии 24/7, пока вы занимаетесь действительно важными делами.
Три уровня автоматизации:
- Боты-сигналов — находят сигналы на всех рынках 24/7
- Торговые роботы — сами открывают и закрывают сделки
- ИИ-системы — предсказывают движения цены
Подключение к реальным счетам:
- Российский рынок: Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff)
- Форекс: MT5 (любые брокеры)
- Криптовалюты: Binance, Bybit, Kraken, OKX и др.
Изучите современные технологии:
- Python для финансовых рынков с нуля
- Машинное обучение для прогнозирования цены
- Автоматическую оптимизацию стратегий
- Профессиональный бэктестинг
Создадите рабочие системы:
- Сигнальные боты для мессенджеров Telegram и MAX
- Торговые роботы для автоматических сделок
- ИИ-модели для анализа рынка
- Системы управления рисками
Получите в комплекте:
- 60+ готовых стратегий для всех рынков
- Готовые модели машинного обучения
- Диплом «Специалист в области инновационных финансовых технологий» (гос. образца)
- Доступ к материалам всех потоков + 1 месяц в сообществе «VesperfinCode: Поддержка»
- VFCodeGPT — персональный ИИ-помощник 24/7
Важно: это серьезная программа для тех, кто готов учиться. Мы не продаем иллюзии быстрого заработка.
Программа:
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
Ниже ряд тем из списка, которые будут не в основном, а дополненном материале (из 7-го потока):
- Автоматическое формирование инвестпортфеля
- Walk-Forward-тестирование — проверка без переобучения
- DeFi-боты для децентрализованных финансов
- Байесовская оптимизация гиперпараметров
- Мессенджер MAX для отправки сигналов, если Telegram будет ограничен
