Логотип Prilendrvl
Prilendrvl
Машинное обучение в трейдинге

Результаты, которые меняют карьеры

Наша программа по машинному обучению в высокочастотной торговле уже помогла специалистам из разных сфер построить успешную карьеру в финтехе. Посмотрите на конкретные достижения наших выпускников.

89%
выпускников получили повышение в течение года
156
успешно завершивших программу в 2024 году
24
месяца средний опыт работы с алгоритмами после курса

Истории трансформации

Реальные примеры того, как наши выпускники применили полученные знания для решения сложных задач в финансовой сфере и развития профессиональных навыков.

От аналитика к алгоритмическому трейдеру

До программы
Работа с Excel и базовыми статистическими моделями. Анализ исторических данных без понимания машинного обучения. Ручная обработка больших массивов информации занимала большую часть рабочего времени.
→
После программы
Разработка собственных алгоритмов для анализа рыночных данных в реальном времени. Создание предиктивных моделей с точностью прогноза выше 75%. Автоматизация процессов анализа сократила время обработки в 10 раз.

Переход из IT в финансовые технологии

До программы
Программист с опытом веб-разработки, но без понимания финансовых рынков. Знание Python ограничивалось созданием веб-приложений. Отсутствовали навыки работы с временными рядами и финансовыми данными.
→
После программы
Специалист по разработке торговых алгоритмов в крупной инвестиционной компании. Создание высокочастотных стратегий с использованием нейронных сетей. Глубокое понимание рыночной микроструктуры и алгоритмической торговли.

Программа дала мне не просто теоретические знания, а практические навыки, которые я использую каждый день. За восемь месяцев обучения я понял, как работают современные торговые системы изнутри, и теперь могу создавать собственные алгоритмы для анализа больших данных.

Анатолий Серебряков
Выпускник программы 2024, квант-аналитик в Nordea Bank

Измеримые результаты обучения

Наши выпускники демонстрируют конкретные достижения в профессиональной деятельности. Мы отслеживаем карьерный рост и применение полученных навыков в течение двух лет после завершения программы.

92%
146
специалистов успешно применяют машинное обучение в работе
78%
124
выпускников получили новые должности в финтехе
65%
103
участников создали собственные торговые алгоритмы
43%
68
выпускников перешли на руководящие позиции

Самое ценное в программе — это практическая направленность. Мы не просто изучали теорию машинного обучения, но и работали с реальными данными финансовых рынков. Сейчас я руковожу командой разработчиков алгоритмов и применяю знания, полученные на курсе, в ежедневной работе.

Екатерина Вольфрам
Руководитель отдела алгоритмической торговли, Danske Bank

Путь профессионального развития

Посмотрите, как проходит типичный путь развития наших выпускников от начала обучения до достижения экспертного уровня в области алгоритмической торговли.

1

Фундаментальная подготовка

Первые два месяца программы посвящены изучению основ машинного обучения применительно к финансовым данным. Участники осваивают Python, pandas, numpy и специализированные библиотеки для работы с временными рядами.

  • Уверенное владение Python для анализа данных
  • Понимание структуры финансовых рынков
  • Навыки предобработки рыночных данных
2

Практическое применение

Следующие три месяца студенты работают над реальными проектами: создают модели прогнозирования, анализируют рыночные аномалии и разрабатывают торговые стратегии на исторических данных различных активов.

  • Создание предиктивных моделей с точностью выше 70%
  • Разработка 3-5 торговых стратегий
  • Опыт работы с большими массивами данных
3

Специализация и экспертиза

Последние три месяца программы участники выбирают специализацию: высокочастотная торговля, арбитражные стратегии или риск-менеджмент. Под руководством менторов создают дипломный проект, готовый к внедрению в производство.

  • Экспертные знания в выбранной области
  • Готовый к использованию алгоритм
  • Портфолио из 8-10 завершенных проектов