Анализ криптовалют через алгоритмы, а не интуицию
Мы обучаем работать с данными рынка цифровых активов так, как это делают профессиональные аналитики — опираясь на модели, метрики и проверяемую статистику.
Узнать о программе
Почему машинное обучение работает там, где бессильна интуиция
Криптовалютный рынок генерирует огромные объемы данных каждую секунду. Цены, объемы, индикаторы настроения сети — всё это можно обрабатывать вручную, но такой подход медленный и субъективный.
Алгоритмы машинного обучения работают иначе. Они выявляют закономерности в больших массивах информации, которые человек попросту не увидит за разумное время. Речь не о волшебстве, а о статистике и математике.
Наш курс строится вокруг практики: студенты обучают модели на реальных исторических данных, оценивают точность прогнозов и разбираются, что влияет на качество анализа.
Временные ряды
Учим работать с последовательными данными: строить модели прогнозирования цен, анализировать тренды и выявлять аномалии в движении активов на основе исторических паттернов.
Нейронные сети
Разбираем архитектуры LSTM и GRU для криптовалютных данных, обучаем модели на реальных котировках, проверяем качество на отложенных выборках и учимся избегать переобучения.
Анализ индикаторов
Превращаем технические индикаторы в признаки для моделей, отбираем значимые переменные и комбинируем классический технический анализ с алгоритмическими подходами.
Как строится обучение
Мы не просто рассказываем теорию — каждая тема сопровождается практическими задачами на реальных данных криптовалютного рынка
Работа с данными
Первые недели курса посвящены сбору и подготовке данных. Студенты учатся загружать исторические котировки через API бирж, очищать их от ошибок, приводить к единому формату и создавать датасеты для дальнейшего анализа.
Построение моделей
После подготовки данных переходим к обучению моделей. Используем классические алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, проверяем их точность на тестовых периодах, анализируем ошибки и улучшаем параметры.
Оценка результатов
Важная часть — понимать, насколько модель реально работает. Разбираем метрики качества прогнозов, учимся отличать случайное совпадение от настоящих закономерностей и проверяем устойчивость моделей на разных временных отрезках.
Практические проекты
К концу курса каждый студент создает собственный проект — это может быть прогнозная модель для конкретного актива, система индикаторов или инструмент для анализа поведения рынка в разных условиях.
Реальный опыт студентов
Максат Ерланов пришел на курс с базовыми знаниями Python и интересом к крипторынку. За шесть месяцев обучения он освоил работу с временными рядами, научился строить LSTM-модели и создал прогнозную систему для биткоина.
Его финальный проект показал стабильную точность прогнозов на тестовом периоде в три месяца. Сейчас Максат использует эти знания в своей работе аналитиком данных в финтех-компании.
Слово выпускников
Те, кто прошел полный курс, делятся своим опытом и рассказывают, как изменилось их понимание криптовалютного анализа
«До курса я пытался торговать криптовалютой на эмоциях и советах из телеграм-каналов. Теперь понимаю, как работать с данными системно — строить гипотезы, проверять их на истории и оценивать результаты объективно.»
«Курс дал мне не просто навыки программирования, а понимание, как применять машинное обучение к финансовым данным. Особенно ценно было работать с реальными биржевыми данными, а не учебными примерами.»
Следующий поток стартует в феврале 2026
Если вы хотите научиться анализировать криптовалютный рынок через призму данных и алгоритмов, а не через интуицию — приходите на нашу программу. Места ограничены, запись открывается заранее.
Посмотреть программу курса