Чему вы научитесь
- Airflow
- Python
- Docker для локальной и продуктовой разработки
- Gitlab CI/CD
- Элементы алгоритмического трейдинга
Требования
- Знание Python на среднем уровне
- Понимание Docker и его использование
- Понимание сути трейдинга и основных концепций
- Git на среднем уровне
Описание
Этот курс является
отличным дополнением ко многим курсам про стратегии алгоритмической торговли с использованием Python. Именно здесь вы узнаете как
действительно сделать эти стратегии автоматическими, а не просто будете запускать ячейки в готовом Jupyter-notebook'е.
В процессе изучения курса
будет написано более 1000 строк кода в реальном времени, то есть без всяких заготовок и шаблонов вы сможете видеть процесс написания и
отладки реально работающего кода. Наравне с этим будет продемонстрирован процесс разработки, который включает построение прототипов с использованием
Jupyter-notebook и переносом кода из них в продуктовую среду.
Студенты курса пройдут полный путь от установки необходимых компонентов для локальной разработки до полноценного проекта, который можно использовать как первый шаг к
построению полноценной алгоритмической торговой системы.
На этом курсе будут продемонстрированы
базовые элементы алгоритмического трейдинга и некоторые алгоритмические стратегии, но это не основная цель курса. Здесь будет сделан упор на построении функционала
получения и обработки данных от биржевого брокера с применением Apache Airflow.
В заключительной части курса мы будем разворачивать написанный проект в Yandex Cloud с использованием функционала
Gitlab CI/CD.
После прохождения курса у студентов будет явное понимание как устроен фреймворк Apache Airflow, как его можно использовать для построения инфраструктуры для алгоритмической торговли на бирже, и самое главное будет получен практический опыт с
использованием реальных биржевых данных.
Для кого этот курс:
- Разработчики, имеющие опыт написания на Python, но желающие получить опыт в использовании Airflow и алгоритмическом трейдинге
