Jak wygląda nauka automatyzacji inwestycji?

Tworzenie systemów inwestycyjnych wymaga trzech rzeczy: zrozumienia algorytmów uczenia maszynowego, umiejętności analizy danych rynkowych oraz znajomości strategii inwestycyjnych. Nasz program łączy te elementy w strukturze, która prowadzi od podstaw do samodzielnego budowania rozwiązań.

Pracujesz z rzeczywistymi danymi finansowymi, uczysz się implementacji modeli predykcyjnych i testujesz strategie na historycznych danych. Program jest podzielony na trzy etapy, każdy z konkretnym celem i praktycznymi rezultatami. Możesz wybrać zajęcia grupowe z regularnym harmonogramem lub sesje indywidualne dopasowane do twojego tempa.

Trzy etapy programu

Każdy etap kończy się praktycznym projektem. Nie uczysz się teorii w oderwaniu od zastosowania – budujesz konkretne narzędzia, które możesz dalej rozwijać.

Podstawy ML dla finansów

6 tygodni · 18 sesji

Zaczynacie od algorytmów klasyfikacji i regresji. Uczysz się przygotowywać dane rynkowe, trenować modele i oceniać ich działanie. Projekt końcowy: prosty system predykcji ruchu cen oparty na danych historycznych.

Przygotowanie i czyszczenie danych finansowych
Regresja liniowa i logistyczna w kontekście rynków
Drzewa decyzyjne i lasy losowe dla predykcji
Walidacja modeli i unikanie overfittingu
Implementacja prostego systemu sygnałów handlowych

Strategie i backtesting

7 tygodni · 21 sesji

Drugi etap koncentruje się na testowaniu strategii. Budujesz środowisko do symulacji transakcji, analizujesz wyniki i optymalizujesz parametry. Uczysz się, jak ocenić, czy strategia ma sens w rzeczywistych warunkach rynkowych.

Framework do testowania strategii na danych historycznych
Metryki oceny: Sharpe ratio, drawdown, win rate
Optymalizacja parametrów i unikanie bias
Analiza korelacji i dywersyfikacja portfela
Implementacja strategii momentum i mean reversion

Zaawansowane modele i automatyzacja

8 tygodni · 24 sesje

Ostatni etap wprowadza sieci neuronowe i metody ensemble. Uczysz się budować bardziej złożone systemy, automatyzować procesy i zarządzać ryzykiem. Projekt końcowy to pełny pipeline od danych do generowania sygnałów inwestycyjnych.

Sieci LSTM do analizy sekwencji czasowych
Gradient boosting i ensemble methods
Zarządzanie ryzykiem i pozycją
Automatyzacja zbierania danych i wykonywania modeli
Monitoring działania systemów w czasie rzeczywistym

Praca nad strategiami inwestycyjnymi z wykorzystaniem analizy danych

Jak dołączyć do programu

Masz dwie opcje nauki. Obie dają dostęp do tych samych materiałów i projektów, różnią się formatem i elastycznością harmonogramu.

Zajęcia grupowe

Sesje odbywają się dwa razy w tygodniu o stałych porach. Pracujesz z grupą 8-12 osób, dyskutujesz rozwiązania i uczysz się od innych uczestników. Format sprzyja wymianie pomysłów i różnym podejściom do tych samych problemów.

Stały harmonogram Interakcja grupowa Wspólne projekty

Sesje indywidualne

Umawiasz terminy według własnego kalendarza. Tempo nauki dostosowane jest do twojej sytuacji – możesz przyspieszyć lub zwolnić w zależności od potrzeb. Instruktor pracuje tylko z tobą, możesz skupić się na aspektach, które cię najbardziej interesują.

Elastyczny grafik Indywidualna uwaga Własne tempo

Gotów żeby zacząć?

Napisz do nas, opowiedz o swoim doświadczeniu z programowaniem i uczeniem maszynowym. Dobierzemy opcję, która będzie odpowiadać twojej sytuacji i pomoże efektywnie wykorzystać czas.

Skontaktuj się