Курс «Машинное обучение (ML) для финансового анализа» - ОТУС
2026-03-10 01:28 Diff

В этом модуле мы: - вспомним базовые навыки обработки данных; - научимся строить простые модели торговых стратегий; - познакомимся с показателями эффективности торговых стратегий; - научимся тестировать эффективность торговых стратегий.

Тема 1: Введение в Python для обработки данных. Numpy и Pandas.

Тема 2: Визуализация данных. Основные графики. mplfinance - "финансовые" графики.

Тема 3: Стадия EDA: cбор, очистка и пропуски данных.

Тема 4: Распределения случайных величин. Основы статистики. Аномалии в данных.

Тема 5: Работа с большими объемами данных

Тема 6: Основы машинного обучения. Три парадигмы. Основные типы задач. Алгоритмы классификации: деревья, SVM. Метрики классификации.

Тема 7: Бектестинг. Backtesting, backtrader.

Тема 8: Разложение временных рядов. Фурье и Вейвлет анализ.

Тема 9: Задача регрессии. Метрики регрессии. Предсказание временных рядов.