Программа моделирования финансовых данных с машинным обучением
Разработали курс для тех, кто хочет работать с большими объёмами финансовой информации и строить прогнозы на основе реальных данных, а не абстрактных формул.
Мы начали этот проект после того, как поняли — финансовому аналитику недостаточно просто знать Excel. Нужно понимать, как модели машинного обучения обрабатывают данные о рынках, кредитных рисках и поведении инвесторов. И не просто понимать теоретически, а применять на практике.
Программа строится вокруг работы с Python-библиотеками, анализом временных рядов и методами регрессии. Вы начнёте с загрузки данных из биржевых API, пройдёте через очистку и подготовку массивов, а затем обучите модели предсказывать волатильность активов.
Мы не обещаем мгновенных результатов. Но если вы готовы разобраться в алгоритмах и тратить время на отладку кода — через год вы будете уверенно строить финансовые прогнозы.
Как устроена программа
Весь курс разбит на практические блоки. Каждый модуль заканчивается проектом, где вы применяете изученные методы к реальным финансовым задачам.
Первые месяцы — это базовая работа с данными. Вы научитесь загружать котировки акций, облигаций и валют, чистить аномалии и готовить датасеты для анализа. Освоите pandas, NumPy и визуализацию через matplotlib.
Дальше переходим к машинному обучению. Начнём с линейной регрессии для предсказания цен, затем — случайные леса и градиентный бустинг. Разберём метрики качества моделей и научим интерпретировать результаты.
В финале программы работаем над комплексным проектом: строите портфельную модель с оценкой рисков и оптимизацией доходности. Это задача, которую вы сможете показать будущему работодателю.
Основные модули программы
Модуль первый
Основы работы с финансовыми данными
Изучаете структуру биржевых данных, подключаете API для получения котировок в реальном времени. Работаете с pandas для фильтрации и агрегации информации. Задача модуля — собрать датасет по десяти акциям за последние пять лет и визуализировать динамику цен.
Модуль второй
Статистический анализ и временные ряды
Разбираетесь в методах статистического анализа финансовых рядов. Применяете модели ARIMA и экспоненциального сглаживания для прогнозирования. Работаете с корреляциями между активами и оцениваете стационарность данных.
Модуль третий
Машинное обучение для финансов
Обучаете первые модели: регрессия для предсказания цен, классификация для определения направления движения рынка. Работаете с scikit-learn, настраиваете гиперпараметры и валидируете модели на тестовых данных. Изучаете метрики точности и интерпретируете ошибки.
Модуль четвёртый
Оценка рисков и портфельное моделирование
Строите модель оценки финансовых рисков с использованием VaR и CVaR. Применяете методы оптимизации портфеля, учитываете диверсификацию и корреляцию активов. Финальный проект — создание автоматизированной системы управления портфелем с прогнозами доходности.
Старт ближайшей группы
Набор на программу моделирования финансовых данных откроется в феврале 2026 года. Количество мест ограничено — мы работаем с группами до 25 человек, чтобы каждый мог получить обратную связь по своим проектам.
Длительность программы
10 месяцев интенсивного обучения с практическими проектами каждую неделю
Формат занятий
Онлайн-лекции по вечерам и самостоятельная работа над кодом в удобное время
Требования к участникам
Базовые знания программирования и понимание финансовых инструментов на уровне пользователя
Финальный проект
Разработка работающей модели прогнозирования, которую можно добавить в портфолио