Нейросети, которые распознают рыночные паттерны до того, как их заметят аналитики
Алгоритмы обрабатывают тысячи торговых сессий и находят скрытые корреляции между активами. Вы учитесь строить модели, которые принимают решения на основе данных — а не интуиции.
Посмотреть программу обучения
Архитектура, которая учится на вашем портфеле
Модели обучаются распределять риски между акциями, облигациями и валютами. Вы не просто запускаете готовые скрипты — создаёте стратегии под конкретные цели: стабильность, рост или защита от инфляции.
- Reinforcement learning для динамической ребалансировки активов при изменении волатильности
- LSTM-сети предсказывают краткосрочные тренды на основе последовательностей котировок
- Random Forest выявляет факторы риска: от макроэкономических индикаторов до сезонности торгов
- Monte Carlo симуляции тестируют портфель на тысячах сценариев — от кризисов до бычьих рынков
Как модели превращают данные в решения
Алгоритмы работают с информацией, которую невозможно обработать вручную. Каждый модуль курса показывает, как конкретная техника влияет на результат портфеля.
Корреляционный анализ в динамике
Модель отслеживает, как связь между активами меняется во время кризисов. В ноябре 2025 она зафиксировала рост корреляции между тенге и ценами на нефть — сигнал для хеджирования валютных рисков.
Прогноз волатильности на неделю вперёд
Gradient Boosting учитывает десятки параметров: от объёмов торгов до новостного фона. Алгоритм предупреждает о росте турбулентности за 5-7 дней — достаточно, чтобы скорректировать позиции.
Автоматическая оптимизация весов
Вместо классической теории Марковица модель использует нейросети для поиска баланса между доходностью и риском. Она адаптируется к изменениям рынка каждую неделю — без ручного вмешательства.
Обучение подстраивается под ваш уровень подготовки
Программа разделена на модули с разной сложностью. Начинаете с основ Python и pandas, если только знакомитесь с анализом данных. Или сразу переходите к продвинутым архитектурам, если уже работали с ML.
Практика на реальных данных
Исторические цены с KASE и NYSE — не синтетические датасеты
Проекты с портфелями
Строите модели для разных стратегий: консервативной, агрессивной, сбалансированной
Код для продакшена
Учимся писать скрипты, которые запускаются по расписанию — без багов и переобучения
Обратная связь от экспертов
Разбираем ваши модели: почему одна стратегия сработала, а другая — нет
Кто создаёт алгоритмы для этого курса
В 2022 году я строила модель для управляющей компании в Астане. Портфель на 200 миллионов тенге. Алгоритм обыграл бенчмарк на 3.7% годовых — просто потому, что видел связи, которые аналитики пропускали.
Меня зовут Айгерим, я разрабатываю ML-системы для финансовых институтов с 2019 года. До этого работала количественным аналитиком — строила модели вручную, в Excel. Когда перешла на Python и scikit-learn, поняла: машинное обучение не заменяет опыт трейдера. Оно расширяет возможности.
Курс построен на реальных кейсах: портфели, которые я оптимизировала для клиентов в Казахстане и России. Никаких абстрактных примеров — только задачи, с которыми сталкиваются управляющие и аналитики каждый день.