0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>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.</p>
1
<p>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.</p>
2
<p>Тема 1: Введение в Python для обработки данных. Numpy и Pandas.</p>
2
<p>Тема 1: Введение в Python для обработки данных. Numpy и Pandas.</p>
3
<p>Тема 2: Визуализация данных. Основные графики. mplfinance - "финансовые" графики.</p>
3
<p>Тема 2: Визуализация данных. Основные графики. mplfinance - "финансовые" графики.</p>
4
<p>Тема 3: Стадия EDA: cбор, очистка и пропуски данных.</p>
4
<p>Тема 3: Стадия EDA: cбор, очистка и пропуски данных.</p>
5
<p>Тема 4: Распределения случайных величин. Основы статистики. Аномалии в данных.</p>
5
<p>Тема 4: Распределения случайных величин. Основы статистики. Аномалии в данных.</p>
6
<p>Тема 5: Работа с большими объемами данных</p>
6
<p>Тема 5: Работа с большими объемами данных</p>
7
<p>Тема 6: Основы машинного обучения. Три парадигмы. Основные типы задач. Алгоритмы классификации: деревья, SVM. Метрики классификации.</p>
7
<p>Тема 6: Основы машинного обучения. Три парадигмы. Основные типы задач. Алгоритмы классификации: деревья, SVM. Метрики классификации.</p>
8
<p>Тема 7: Бектестинг. Backtesting, backtrader.</p>
8
<p>Тема 7: Бектестинг. Backtesting, backtrader.</p>
9
<p>Тема 8: Разложение временных рядов. Фурье и Вейвлет анализ.</p>
9
<p>Тема 8: Разложение временных рядов. Фурье и Вейвлет анализ.</p>
10
<p>Тема 9: Задача регрессии. Метрики регрессии. Предсказание временных рядов.</p>
10
<p>Тема 9: Задача регрессии. Метрики регрессии. Предсказание временных рядов.</p>