О курсе

Курс VesperfinCode состоит из трёх модулей и обновлён в 2025 году. Первый модуль посвящён основам Python и созданию бота сигналов: разбираются типы данных, функции, циклы, работа с API и подключение к источникам данных (Quik, MT5, Bybit, Binance, Finam, Тинькофф, MOEX, TWS, TradingView, CCXT, Yahoo Finance, TraderMade и др.). Отдельные блоки посвящены переводу торговой стратегии в код, созданию пользовательских индикаторов и отправке сигналов в Telegram и MAX, а также развёртыванию сервера для бота.

Второй модуль ориентирован на слушателей с базовыми знаниями Python и посвящён бэктестингу и торговым роботам. В программе — тестирование стратегий на исторических данных, риск-менеджмент, расчёт ROI, вывод робота на площадки, ведение логов и мониторинг результатов. Рассматривается Walk-Forward-тестирование. В бонусных блоках заявлены готовые торговые роботы и модели машинного обучения.

Третий модуль посвящён машинному обучению в трейдинге: задачи регрессии и классификации, алгоритмы XGBoost, CatBoost, LightGBM, нейронные сети, Reinforcement Learning, автоматическая оптимизация параметров (Optuna, Hyperopt, GridSearch, Random Search), анализ взаимосвязей методами Гренджера и коинтеграции, конструктор моделей, детектор состояния рынка, парный трейдинг и AutoML. В дополнительных материалах упоминаются автоматическое формирование инвестпортфеля, DeFi-боты и байесовская оптимизация гиперпараметров.

В описании программы указано, что слушатели получают доступ к 60+ готовым стратегиям, моделям машинного обучения, диплом «Специалист в области инновационных финансовых технологий» (гос. образца), доступ к материалам всех потоков, месяц в сообществе «VesperfinCode: Поддержка» и персонального ИИ-помощника VFCodeGPT. Автор подчёркивает, что программа рассчитана на серьёзное обучение и не позиционируется как способ быстрого заработка.

Что рассматривается в программе

  • рассматриваются основы языка Python применительно к торговым алгоритмам
  • разбирается подключение к источникам данных через API и библиотеки (Quik, MT5, Binance, Bybit, Finam, Тинькофф, MOEX, TWS, TradingView, CCXT и др.)
  • рассматривается создание ботов для отправки сигналов в Telegram и MAX
  • изучается бэктестинг стратегий, риск-менеджмент и расчёт ROI
  • разбирается вывод торгового робота на площадки, ведение логов и мониторинг
  • рассматриваются алгоритмы машинного обучения (XGBoost, CatBoost, LightGBM, нейронные сети) для анализа рынка
  • изучается автоматическая оптимизация параметров (Optuna, Hyperopt, GridSearch, Random Search)
  • разбирается развёртывание бота на сервере

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется алгоритмической торговлей и созданием торговых роботов
  • специалистам, желающим ознакомиться с применением Python и машинного обучения на финансовых рынках
  • трейдерам, которые хотят изучить автоматизацию стратегий и бэктестинг
  • тем, кто планирует освоить подключение к брокерским API и запуск ботов на сервере

Вопросы о программе

Какие модули входят в программу?

Программа состоит из трёх модулей: «Основы Python. Пишем робота сигналов», «Бэктестинг. Торговый робот» и «Машинное обучение».

Нужны ли предварительные знания Python для прохождения курса?

Первый модуль рассчитан на изучение Python с нуля. Второй модуль, по описанию, предназначен для тех, кто уже обладает знаниями основ Python и имеет практический опыт.

С какими торговыми площадками и брокерами рассматривается подключение?

В материалах упоминаются Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff), а также криптобиржи Binance, Bybit, Kraken, OKX и другие.

Какие темы по машинному обучению включены в третий модуль?

Рассматриваются задачи регрессии и классификации, алгоритмы XGBoost, CatBoost, LightGBM, нейронные сети, Reinforcement Learning, автоматическая оптимизация параметров, анализ взаимосвязей, конструктор моделей, детектор состояния рынка, парный трейдинг и AutoML.