ML для финансового анализа
В июле
5 месяцев
Онлайн
Для кого этот курс?
Курс будет полезен ML инженерам и разработчикам, которые интересуются финансовым анализом и хотят развиваться этой области.Необходимые знания:
- базовое знакомство с Python;
- базовые знания линейной алгебры, математического анализа, математической статистики;
- базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия, простые нейросети).
Что даст вам этот курс
- научитесь основам финансового анализа и принципам биржевой торговли;
- познакомитесь со специальными понятиями финансового анализа, научитесь анализировать различные финансовые инструменты, оценивать риски и формировать оптимальный портфель;
- создадите торгового робота, который будет проводить операции автоматически, оценивая приемлемый уровень риска;
- узнаете как разместить торгового робота на облачной платформе для взаимодействия с реальными биржевыми площадками;
- настроите торгового робота на мониторинг и регулярное переобучение по актуальным данным.
Процесс обучения
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Трудоустройство
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеро
Программа
Введение в финансовые рынки и машинное обучение
Тема 1: Введение в финансовые рынки и основные понятия
Тема 2: Основы машинного обучения и его применение в финансах
Тема 3: Основы статистики и временных рядов в анализе финансов
Тема 4: Инструменты анализа финансовых данных
Тема 5: Практическое введение в Python для финансового анализа
Технический анализ финансовых рынков
Тема 1: Введение в технический анализ: графики и индикаторы
Тема 2: Паттерны и стратегии технического анализа
Тема 3: Интеграция технического анализа с методами машинного обучения
Тема 4: Применение технического анализа к различным классам активов
Тема 5: Оценка и сравнение эффективности технического анализа
Подготовка данных и признаковая инженерия
Тема 1: Сбор и очистка финансовых данных
Тема 2: Визуализация финансовых данных
Тема 3: Управление отсутствующими данными и аномалиями
Тема 4: Работа с большими объемами данных в финансах
Тема 5: Преобразование данных и создание признаков
Моделирование и стратегии на финансовых рынках
Тема 1: Основы классификации и регрессии в финансовых приложениях
Тема 2: Моделирование временных рядов в прогнозировании цен
Тема 3: Стратегии торговли и оптимизация портфеля с использованием ML
Тема 4: Работа с высокочастотными данными в финансах
Тема 5: Применение регуляризации и оптимизации в финансовых моделях
Глубокое обучение и практические аспекты
Тема 1: Введение в глубокое обучение и нейронные сети
Тема 2: Применение нейронных сетей в анализе финансовых рынков
Тема 3: Этические и регуляторные аспекты применения ML в финансах
Тема 4: Создание и обучение глубоких моделей в Python
Тема 5: Продвинутые методы глубокого обучения для анализа финансов
Сложные модели торгового агента и перенос обучения в production
Тема 1: LLM модели
Тема 2: RL модели
Тема 3: Сборка финального ансамбля
Тема 4: Перенос модели в облачную среду
Тема 5: Метрики модели и регулярное переобучение
Финальный проект и практическое применение
Тема 1: Планирование и разработка проекта по анализу финансового рынка
Тема 2: Работа с реальными данными и создание ML-моделей для проекта
Тема 3: Оценка результатов и практическое внедрение
Тема 4: Презентация и защита проекта
Тема 5: Заключение и обзор ключевых концепций курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Каждый курс завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!
Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.
Преподаватель
Игорь Стурейко
FinTech
(к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер
Более 15 лет занимался прикладной математикой и мат. моделированием в НИИгазэкономика ПАО Газпром. Руководил командой 20+ человек, решающей прикладные задачи, вывод готовых моделей в продакшн и поддержку решений у клиента. Разрабатывал модель развития и прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром. Образование: кандидат наук физико-математических наук, Теоретическая физика, Московский государственный университет (МГУ) Otus Certified Educator
Преподает на курсах
- Python Developer. Professional
- MLOps
- Machine Learning. Professional
- Django-разработчик
- Machine Learning
- Machine Learning. Basic
- Machine Learning. Advanced
- Natural Language Processing (NLP)
- Reinforcement Learning
- Искусственный интеллект (AI) в медицине
- ML для финансового анализа
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса