Algorytmy, które pracują za Ciebie
Ucz się budować systemy machine learning, które automatyzują inwestycje i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym
Zobacz najbliższe kursy
Co otrzymujesz
Praktyczna wiedza z machine learningu zastosowana w kontekście rynków finansowych. Wszystko, czego potrzebujesz, żeby zrozumieć, jak budować systemy podejmujące decyzje inwestycyjne.
Modele predykcyjne
Ucz się implementować sieci neuronowe i algorytmy regresyjne do przewidywania ruchów cenowych. Od prostych modeli liniowych po zaawansowane architektury LSTM.
Zarządzanie ryzykiem
Techniki optymalizacji portfela, Value at Risk, symulacje Monte Carlo. Zrozum, jak algorytmy chronią kapitał w zmiennych warunkach rynkowych.
Przetwarzanie danych
Pobieranie, czyszczenie i transformacja danych finansowych. Feature engineering, normalizacja, obsługa brakujących wartości i outlierów.
Strategie trading
Od mean reversion po momentum trading. Implementacja strategii backtestingu, analiza wyników, optymalizacja parametrów.
Real-time processing
Systemy reagujące na dane w czasie rzeczywistym. Stream processing, message queues, architektura rozproszona dla dużych wolumenów danych.
Praktyczne narzędzia
Python z bibliotekami jak pandas, scikit-learn, TensorFlow. PostgreSQL, Redis, REST APIs. Narzędzia, których faktycznie używasz w pracy.
Jak to działa inaczej
Skupiamy się na tym, co naprawdę działa w praktyce
Pracujesz z prawdziwymi danymi rynkowymi, nie z przykładowymi datasetami z kursów. Uczysz się radzić z nieregularnościami i anomaliami występującymi w rzeczywistości.
Budowanie od zera, bez gotowców. Rozumiesz każdą linię kodu, każdą decyzję architektoniczną, każdy parametr modelu. To nie kopiuj-wklej.
Sesje na żywo z code review. Widzisz, jak inni rozwiązują problemy, dostajesz feedback na swoje rozwiązania, uczysz się z błędów w czasie rzeczywistym.
Praca w małych grupach maksymalnie 8 osób. Możesz zadawać pytania, dyskutować o różnych podejściach, otrzymujesz uwagę prowadzącego.
Realistyczne oczekiwania
Żadnych obietnic wzbogacenia się, tylko uczciwa droga do umiejętności
To wymaga czasu
Program trwa 16 tygodni przy zaangażowaniu około 12 godzin tygodniowo. Machine learning nie jest czymś, co opanujesz w weekend. Musisz być gotowy na regularną pracę i ćwiczenia.
Potrzebujesz podstaw
Założenie: znasz Pythona, rozumiesz podstawy statystyki, nie boisz się algebry liniowej. Nie uczymy programowania od zera. To kurs dla ludzi z podstawami, którzy chcą specjalizacji.
Nie gwarantujemy zysków
Uczysz się budować systemy, ale rynek finansowy jest nieprzewidywalny. Nie obiecujemy, że od razu zaczniesz zarabiać. Uczysz się narzędzi i technik, reszta zależy od wielu czynników.
Ciągła nauka
Rynki się zmieniają, modele wymagają dostosowywania, pojawiają się nowe techniki. Po kursie nie jesteś "gotowy" – masz fundamenty do dalszego rozwijania umiejętności przez lata.
Technologie i środowisko
Platforma online
Wszystko dzieje się zdalnie. Sesje live przez Zoom, materiały dostępne 24/7, laboratorium w chmurze. Możesz uczyć się z dowolnego miejsca, potrzebujesz tylko laptopa i dobrego internetu.
Nagrania i repozytoria
Każda sesja jest nagrywana i dostępna przez rok. Wszystkie przykłady kodu w GitHubie z komentarzami. Możesz wracać do materiałów, powtarzać trudniejsze fragmenty w swoim tempie.
Slack dla komunikacji
Kanał grupy, gdzie możesz zadawać pytania między sesjami. Prowadzący odpowiadają zazwyczaj w ciągu kilku godzin. Dzielisz się rozwiązaniami z innymi uczestnikami, uczysz się z ich problemów.
GPU do treningu
Dostęp do instancji z GPU w chmurze dla trenowania modeli. Nie musisz mieć mocnego sprzętu lokalnie. Pokazujemy, jak efektywnie korzystać z zasobów obliczeniowych.
Jak przebiega nauka
Struktura programu zaprojektowana wokół praktycznych projektów
Fundamenty
Data pipeline, przetwarzanie szeregów czasowych, podstawy modeli predykcyjnych. Pierwszy działający system backtestu.
Strategie
Implementacja różnych strategii tradingowych, feature engineering, testowanie hipotez. Budowanie własnego systemu.
Optymalizacja
Risk management, optymalizacja parametrów, walk-forward analysis. Dostrajanie modeli do rzeczywistych warunków.
Deploy
Paper trading, monitorowanie performance, systemy alertów. Przygotowanie do uruchomienia na produkcji.
Gdzie możesz wykorzystać te umiejętności
Machine learning w finansach to rosnący rynek. Nie obiecujemy pracy od razu, ale pokazujemy realne ścieżki rozwoju.
Quant developer
- Fundusze hedgingowe zatrudniają specjalistów do budowania systemów tradingowych
- Banki inwestycyjne potrzebują automation w desk trading
- Prop trading firms szukają ludzi z umiejętnościami ML i financji
- Wynagrodzenia w Polsce 15-30k PLN, zagranicą znacznie więcej
Własne projekty
- Możesz budować systemy dla siebie, testować strategie na własnym kapitale
- Niektórzy zaczynają jako konsultanci dla mniejszych funduszy
- Trading algorytmiczny jako side project z potencjałem na główne źródło dochodu
- Wymaga jednak kapitału początkowego i czasu na dopracowanie systemów
Data science w finansach
- Risk modeling w bankach i instytucjach finansowych
- Credit scoring, fraud detection, customer analytics
- Portfolio optimization w firmach zarządzających aktywami
- Szersze zastosowanie ML skills poza tylko trading
Dalszy rozwój
- Fundament do głębszego studiowania quantitative finance
- Możliwość przejścia do research w ML lub deep learning
- Baza do pracy z big data i distributed systems
- Umiejętności transferowalne do innych obszarów tech