Алгоритмический трейдинг: торговые роботы и бэктест на Python ★ 0.000

Скачать котировки и нарисовать график — это ещё не торговая система. Курс о том, как её построить и честно проверить: открытый ISS API Мосбиржи, бэктест-движок из четырёх слоёв, метрики, walk-forward. Практика на SBER, GAZP, IMOEX — без брокерского счёта, токенов и регистрации.

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.

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.

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.

Асинхронный онлайн-курс без дедлайнов: 8 модулей, 31 урок, 350 шагов, доступ бессрочный, проходить можно в своём темпе. На выходе у вас остаются: репозиторий торговой системы (loader / engine / metrics / reports / tests, конфиг прогона, реестр экспериментов), загрузчик котировок Мосбиржи с кэшем и манифестом версии данных, бэктест-движок из четырёх слоёв, 12 Colab-ноутбуков, три переиспользуемых чек-листа (аудит истории — 8 пунктов, протокол честной проверки — 7 пунктов, верификация чужого результата — 10 вопросов), шаблон отчёта по стратегии и финальный проект как портфельный артефакт. Чего курс не даёт и не обещает: готовой стратегии, доходности в процентах, «грааля» и робота под ключ — результат любого бэктеста зависит от периода, издержек и рынка, и заранее вы их не контролируете.