Чему вы научитесь
- Скачивать историю котировок Мосбиржи через открытый ISS API — без токенов, регистрации и брокерского счёта
- Готовить честные данные: дивидендные гэпы, сплиты, торговый календарь, склейка фьючерсов
- Собирать бэктест-движок из четырёх слоёв, в котором заглядывание в будущее видно прямо в коде
- Читать метрики вместе, а не по одной: просадка и восстановление, Sharpe, Sortino, profit factor
- Проверять стратегию честно: out-of-sample, walk-forward, плато параметров, чувствительность к издержкам
- Ловить пять ловушек самообмана — от look-ahead до забытых издержек — на собственном коде
- Понимать стакан и издержки исполнения: почему сделка проходит хуже графика и сколько денег выдержит стратегия
- Проверять чужие обещания: воспроизводить стратегию из описания и выносить вердикт по её эквити
О курсе
«Бэктест показал 300% годовых. Через месяц реальных сделок — минус.» Скриншот эквити без осей вы наверняка видели — а может, и сами рисовали такую кривую в pandas. Код при этом безупречен: ничего не падает, числа считаются. Просто в момент решения он знает то, чего знать не мог. Бэктест — измерительный прибор, и врёт он тихо.
Хорошая новость: чтобы научиться ловить эту ложь, не нужны ни брокерский счёт, ни платный терминал. Мосбиржа отдаёт торговую историю через открытый ISS API — тот самый, поверх которого работает apimoex. Свечи SBER за семь лет открываются обычной ссылкой в браузере. Вся практика курса проходит на открытых данных — можно не заводить на рынок ни рубля.
Курс начинается там, где обычно заканчиваются туториалы: ряд загружен, график нарисован — и что дальше? Дальше вы собираете торговую систему как инженер. Четыре раздельных слоя — сигнал, позиция, исполнение, учёт — устроены так, что заглядывание в будущее видно прямо в коде, а не в пересказе. Вы учитесь читать отчёт стратегии глазами риск-менеджера: не «сколько принесло», а «чему здесь можно верить». И одну за другой ловите пять ловушек самообмана, из-за которых красивые кривые из телеграм-каналов не переживают встречи с рынком.
Каждый урок открывается сценой поломки — «запросили пять лет минутных свечей, получили ровно 100 строк», «win rate 78%, а год закрыт в минус» — и заканчивается заданием, которое ловит вас ровно на этой ошибке. Задания решаются прямо на Stepik, на данных, вшитых в условие; тяжёлая работа с сетью и pandas вынесена в Colab-ноутбуки, которые открываются по одной ссылке. Финал — репозиторий с движком, тестами и честным отчётом: одна ваша гипотеза, доведённая до вердикта.
Сквозной пример один на весь курс: SBER, дневные свечи 2019–2025, стартовый капитал 300 000 ₽. На этих семи годах вы увидите, как дивидендный гэп маскируется под обвал, как комиссия тихо съедает «прибыльную» стратегию и почему результат на отложенных 2024–2025 годах — единственное, что имеет право называться проверкой. Ровно те грабли, на которые вы наступите в собственном прогоне, — только здесь они разложены по порядку.
Для кого этот курс
Дата-аналитик или продуктовый аналитик вне финансов, у которого pandas в работе каждый день, а сделки на брокерском счёте — по новостям и советам из чата. Вопрос звучит так: «инструмент у меня уже есть — почему я до сих пор торгую руками?»
Финансовый или риск-аналитик банка, брокера или корпорации: Excel, SQL, VaR, стресс-тесты. Нужна алгоритмическая дисциплина и воспроизводимость прогона — как переносимый рабочий навык.
Частный трейдер со стажем 3–8 лет, который живёт в QUIK и TradingView, писал скрипты на Pine Script и упёрся в потолок ручного тестирования: во встроенном стратег-тестере четыре слоя склеены в один, и не видно, где именно он подглядывает в будущее.
Инженер — backend, DevOps, embedded — с брокерским счётом, который смотрит на рынок как на систему и раздражается, что «трейдинг-контент» состоит из картинок с индикаторами.
Студент или выпускник финмата, которому нужен репозиторий для собеседования в алго- или риск-команду: там спрашивают не «какой у вас результат», а «как вы проверяли» и «что проверили бы ещё».
И отдельно — тот, кто уже заплатил за «робота под ключ» или подписку на сигналы и хочет проверить чужое обещание сам, своим кодом и на своих данных.
Начальные требования
Python на уровне циклов, функций и pandas.DataFrame, умение поставить пакет через pip и открыть Jupyter. Не нужны брокерский счёт, деньги на рынке, API-токены и регистрации, C++, матстат уровня PhD и опыт торговли: вся практика идёт на открытых данных Мосбиржи и на данных, вшитых в условия заданий. Если pandas и загрузка котировок — пока незнакомая территория, начните с курса «Python для финансового анализа»: там разобраны DataFrame, котировки MOEX и первые риск-метрики. Если Python совсем нет — есть бесплатный «Python с нуля», после него сюда можно возвращаться.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Каждый урок открывается сценой поломки, а не определением: «запросил пять лет минуток — получил ровно 100 строк», «win rate 78%, а год закрыт в минус». Дальше — механика на именованных бумагах с числами и источниками, обязательный блок «Типичная ошибка» и задание, которое ловит вас ровно на ней. 156 практических заданий девяти типов; заданий на воспроизведение определения — 7 из 156, остальные требуют посчитать, собрать или вынести вердикт. 32 код-задания пишутся на чистом Python и проверяются автоматически на вшитых данных; тяжёлая практика с сетью, pandas и matplotlib — в 12 Colab-ноутбуках, которые открываются по ссылке без установок.
Программа курса
Что вы получаете
- Репозиторий торговой системы: loader / engine / metrics / reports / tests, конфиг прогона и реестр экспериментов
- Загрузчик котировок Мосбиржи с кэшем и манифестом версии данных
- Бэктест-движок из четырёх слоёв — около 120 строк ясной референсной реализации
- 12 Colab-ноутбуков с живой практикой — от разбора ответа ISS до walk-forward и карты параметров
- Три чек-листа: аудит истории цен, протокол честной проверки, верификация чужого результата
- Шаблон отчёта по стратегии, который читается посторонним человеком без ваших пояснений
- Портфельный проект для собеседования в алго- или риск-команду