Программа обучения: машинное обучение для криптовалютного анализа
Мы разработали путь, который поможет вам освоить анализ криптовалютных рынков через алгоритмы машинного обучения. Начнём с основ программирования и закончим построением собственных прогнозных моделей. Набор на первый поток запланирован на октябрь 2025 года.
Как устроена программа
Программа разделена на пять последовательных этапов. Каждый этап строится на предыдущем, добавляя сложность и практические задачи. Вы будете двигаться от базовых концепций к реальным проектам с данными криптовалютных бирж.
Основы Python и работа с данными
Изучаем синтаксис Python, библиотеки pandas и numpy. Учимся загружать, очищать и визуализировать финансовые данные. К концу этапа вы сможете самостоятельно работать с историческими данными любой криптовалюты.
Статистика и технический анализ
Погружаемся в статистические методы анализа временных рядов. Изучаем индикаторы технического анализа и как они работают математически. Понимание этих основ критично для построения эффективных моделей.
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными алгоритмами: линейная регрессия, деревья решений, случайный лес. Учимся разделять данные на обучающую и тестовую выборки, оценивать качество предсказаний. Начинаем строить простые прогнозные модели.
Глубокое обучение для временных рядов
Переходим к нейронным сетям и рекуррентным архитектурам типа LSTM. Эти модели умеют находить сложные паттерны в ценовых данных. Вы научитесь настраивать гиперпараметры и избегать переобучения.
Финальный проект и развёртывание
Создаём полноценную систему анализа с подключением к реальным биржевым API. Учимся автоматизировать процесс сбора данных, запускать модели по расписанию и интерпретировать результаты. Защищаем итоговый проект перед менторами.
Продвинутые техники и риски
Изучаем методы работы с несбалансированными данными, ансамбли моделей и способы оценки рисков. Обсуждаем ограничения алгоритмов и этические аспекты автоматической торговли. Готовим вас к самостоятельной работе после завершения курса.
Тренды криптоанализа в 2025 году
Криптовалютный рынок постоянно меняется, и подходы к анализу тоже эволюционируют. Мы следим за актуальными разработками и включаем их в программу. Вот несколько направлений, которые набирают силу.
Модели на основе механизма внимания показывают хорошие результаты при работе с длинными временными рядами. Они умеют учитывать зависимости на больших промежутках времени, что полезно для анализа недельных и месячных трендов.
Настроения в твиттере и реддите влияют на криптовалютные котировки сильнее, чем хотелось бы. Обработка текстовых данных и встраивание их в модели прогнозирования становится стандартной практикой среди аналитиков.
Трейдеры не хотят делиться своими стратегиями и данными. Федеративное обучение позволяет обучать модели на распределённых данных без их централизации. Это открывает новые возможности для совместных исследований при сохранении конфиденциальности.
Чёрные ящики работают хорошо, но не дают понимания, почему модель приняла то или иное решение. Методы типа SHAP и LIME помогают интерпретировать предсказания, что критично при работе с финансовыми рисками.
Менторы программы
С вами будут работать специалисты, которые занимаются анализом данных и машинным обучением профессионально. Они помогут разобраться с трудными моментами и поделятся практическим опытом из реальных проектов.
Теодора Вильярреал
Специалист по алгоритмам прогнозирования
Теодора разрабатывала модели для финтех-стартапов последние шесть лет. Она хорошо объясняет математику за алгоритмами и помогает студентам избежать типичных ошибок при настройке моделей. Ведёт модули по глубокому обучению и временным рядам.
Каспиана Солер
Аналитик криптовалютных рынков
Каспиана работает с криптовалютными данными с 2019 года. Она знает особенности разных бирж, как правильно собирать и очищать данные, какие подводные камни встречаются при работе с историческими котировками. Отвечает за практические модули и итоговый проект.
Запись на программу откроется летом 2025
Первый поток стартует в октябре 2025 года и продлится семь месяцев. Программа требует времени и регулярной практики — рассчитывайте минимум на 12-15 часов в неделю. Мы работаем с небольшими группами до 25 человек, чтобы каждый студент получал достаточно внимания от менторов.
Посмотреть ближайшие курсы