VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль (обновленный) [Vesperfin] [Арина Веспер] [Повтор]

Топикстартер · 19 авг 2025

Складчина: VesperfinCode. Торговые роботы с нуля. 1+2+3 модуль (обновленный) [Vesperfin] [Арина Веспер] [Повтор]

Знакомо? Постоянный стресс, бессонные ночи у графиков, упущенные возможности и эмоциональные решения. А теперь представьте: ваш торговый робот четко следует стратегии 24/7, пока вы занимаетесь действительно важными делами.

Три уровня автоматизации:

Боты-сигналов — находят сигналы на всех рынках 24/7

Торговые роботы — сами открывают и закрывают сделки

ИИ-системы — предсказывают движения цены

Подключение к реальным счетам:

Российский рынок: Quik, Finam API, Московская биржа, Interactive Brokers, MT5, T-bank (Tinkoff)

Форекс: MT5 (любые брокеры)

Криптовалюты: Binance, Bybit, Kraken, OKX и др.

Изучите современные технологии:

Python для финансовых рынков с нуля

Машинное обучение для прогнозирования цены

Автоматическую оптимизацию стратегий

Профессиональный бэктестинг

Создадите рабочие системы:

Сигнальные боты для мессенджеров Telegram и MAX

Торговые роботы для автоматических сделок

ИИ-модели для анализа рынка

Системы управления рисками

Получите в комплекте:

60+ готовых стратегий для всех рынков

Готовые модели машинного обучения

Диплом «Специалист в области инновационных финансовых технологий» (гос. образца)

Доступ к материалам всех потоков + 1 месяц в сообществе «VesperfinCode: Поддержка»

VFCodeGPT — персональный ИИ-помощник 24/7

Важно: это серьезная программа для тех, кто готов учиться. Мы не продаем иллюзии быстрого заработка.

Программа:

Модуль 1: Python Старт
Создаете ботов, которые находят ваши сетапы на всех рынках и шлют готовые сигналы в Telegram. Вы спите — боты ищут возможности.

Модуль 2: Торговый робот
Программируете робота, который сам торгует по вашей стратегии. Учитесь оптимизировать параметры и подбирать лучшие настройки для максимальной прибыли.

Модуль 3: Машинное обучение
Обучаете искусственный интеллект предсказывать движения цены по историческим данным. ИИ находит скрытые закономерности, которые не видит человек.

Модуль 1. Основы Python. Пишем робота сигналов

Вы научитесь:

Писать код на языке Python для торговых алгоритмов

Разрабатывать ботов, которые автоматически анализируют рынок и отправляют сигналы о перспективных торговых сделках

Подключаться к торговым платформам FORTS, FOREX и Crypto российских и международных брокеров

Бонусный блок курса

45 готовых стратегий

Блок 1. Введение

Обсуждение различных видов торговли: ручная, полуавтоматическая и автоматизированная торговля

Виды торговых роботов: для арбитража, трендовые роботы, скальперы и другие

Обзор языков программирования и ПО для создания роботов

Почему именно Python

Пошаговая инструкция по установке Python и необходимых библиотек

Блок 2. Обучение языку Python

Синтаксис языка.

Типы данных.

Переменные и математика.

Операторы сравнения, тип bool.

Функции.

Форматирование.

Списки.

Словари.

Кортежи.

Множества.

Логические операторы.

Цикл for.

Другие циклы.

Функции и их составляющие.

Конструкции с функциями.

Прикладные функции.

Вложенные функции, понимание области видимости.

Возможности декораторов, их применение.

Что делать, если возникают ошибки, и как с ними бороться.

Блок 3. Подключение к источникам данных

Особенности и преимущества коннекторов: Quik, MT5, Bybit, Binance, Finam, Тинькофф, MOEX, TWS, TradingView, CCXT, Yahoo Finance, TraderMade и др.

Процесс интеграции через API и библиотеки

Как правильно регистрировать ключи и интегрировать их в вашего бота

Тестирование подключения, скачивание и анализ данных торговых инструментов.

Блок 4. Переводим стратегию в код

Прописываем логику и правила из стратегии

Разбираем рабочие стратегии

Создаем пользовательские индикаторы

Блок 5. Создание бота для отправки сигналов в мессенджеры Telegram и MAX по вашей стратегии.

Создаём Telegram- и MAX-бота сигналов.

Прописываем ключи для бота.

Подключаем скрипт к боту.

Отправляем торговые сигналы в ваш канал.

Блок 6. Поднятие сервера для бота сигналов

Целесообразность

Аренда сервера

Установка требуемого дистрибутива

Загрузка робота/сигналов на сервер

Блок 7. Завершение модуля 1 Основы Python. Пишем робота сигналов

Введение в машинное обучение

Введение в бэктестинг

Бот уровней и паттернов

Модуль 2. Бэктестинг. Торговый робот

Этот блок курса предназначен для тех, кто уже обладает знаниями основ Python и имеет практический опыт. Без этих знаний пройти данный блок будет невозможно.

Чему вы научитесь:

Тестировать свои стратегии на исторических данных и использовать машинное обучение для увеличения прибыли до 10% и выше (в зависимости от выбранных индикаторов и стратегии)

Освоите навыки создания торговых роботов на биржах

Профессиональный бэктестинг стратегий: Walk-Forward-тестирование для повышения устойчивости и доходности.

Бонусный блок курса

30 готовых торговых роботов

готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены

Блок 8. Бэктестинг (тестирование) торговой стратегии

Выбираем торговый инструмент на подключенной площадке

Загружаем данные по инструменту

Создаем стратегию

Продумываем логику по ордерам и входам/выходам

Пишем бэктест стратегии

Вводим риск-менеджмент

Анализируем выбранную стратегию

Рассчитываем ROI

Блок 10. Вывод торгового робота

Прописываем логику и правила из стратегии

Создаем лог-файл по текущим и закрытым сделкам

Подключение робота к площадкам

Мониторинг результатов

Вывод по запуску, просмотр логов, редактирование ошибок

Блок 11. Поднятие сервера для торгового робота

Целесообразность

Аренда сервера

Установка требуемого дистрибутива

Загрузка робота/сигналов на сервер

Блок 12. Завершение модуля 2

Подведение итогов курса, обсуждение ключевых выводов и навыков, приобретенных участниками

Бонусный блок курса:

30 готовых торговых стратегий

Модуль 3. Машинное обучение

Задачи регрессии и классификации — прогнозирование цены и направления движения

Современные алгоритмы — линейная регрессия, XGBoost, CatBoost, LightGBM для анализа рынков

Нейронные сети — предсказание направления движения с точностью 65-75%

Reinforcement Learning бот — робот, который УЧИТСЯ торговать методом проб и ошибок

Автоматическая оптимизация — робот сам подбирает лучшие параметры через Optuna, Hyperopt, GridSearch и Random Search

Анализ взаимосвязей — методы Гренджера и коинтеграции для поиска причинно-следственных связей между инструментами

Конструктор моделей — создание гибких шаблонов ИИ под любые стратегии

Интеграция индикаторов — встраивание технического анализа в модели машинного обучения

Детектор состояния рынка — ИИ определяет тренд или флет и меняет тактику

Парный трейдинг — зарабатываем на корреляциях и расхождениях между активами

AutoML система — автоматический поиск и подбор лучших акций для торговли

Блок 13. Завершение модуля 3 Машинное обучение

Подведение итога по потенциалу машинного обучения в алгоритмической торговле

Бонусный блок курса:

Готовые модели машинного обучения для прогнозирования цены

Ниже ряд тем из списка, которые будут не в основном, а дополненном материале (из 7-го потока):

Автоматическое формирование инвестпортфеля

Walk-Forward-тестирование — проверка без переобучения

DeFi-боты для децентрализованных финансов

Байесовская оптимизация гиперпараметров

Мессенджер MAX для отправки сигналов, если Telegram будет ограничен

Цена 83000 руб.
Скрытая ссылка

Повтор складчин:
https://v26.skladchik.org/threads/v...robota-signalov-vesperfin-arina-vesper.470118
https://v26.skladchik.org/threads/v...orgovogo-robota-vesperfin-arina-vesper.470868