чому ви навчитеся
- Airflow
- Python
- Docker для локальної та продуктової розробки
- Gitlab CI/CD
- елементи алгоритмічного трейдингу
- знання Python на середньому рівні
- розуміння Docker і його використання
- розуміння суті трейдингу і основних концепцій
- Git на середньому рівні
Цей курс є відмінним доповненням до багатьох курсів про стратегії алгоритмічної торгівлі з використанням Python. Саме тут ви дізнаєтеся як дійсно зробити ці стратегії автоматичними, а не просто будете запускати осередки в готовому Jupyter-notebook е.
У процесі вивчення курсу буде написано більше 1000 рядків коду в реальному часі, тобто без всяких заготовок і шаблонів ви зможете бачити процес написання і налагодження реально працюючого коду. Нарівні з цим буде продемонстрований процес розробки, який включає побудову прототипів з використанням Jupyter-notebook і перенесенням коду з них в продуктове середовище.
Студенти курсу пройдуть повний шлях від встановлення необхідних компонентів для локальної розробки до повноцінного проекту, який можна використовувати як перший крок до побудови повноцінної алгоритмічної торговельної системи.
На цьому курсі будуть продемонстровані базові елементи алгоритмічного трейдингу і деякі алгоритмічні стратегії, але це не основна мета курсу. Тут буде зроблений упор на побудові функціоналу отримання та обробки даних від біржового брокера із застосуванням Apache Airflow.
У заключній частині курсу ми будемо розгортати написаний проект в Yandex Cloud з використанням функціоналу Gitlab CI/CD.
Після проходження курсу у студентів буде явне розуміння як влаштований фреймворк Apache Airflow, як його можна використовувати для побудови інфраструктури для алгоритмічної торгівлі на біржі, і найголовніше буде отриманий практичний досвід з використанням реальних біржових даних.
Для кого цей курс:
- розробники, які мають досвід написання на Python, але бажають отримати досвід у використанні Airflow і алгоритмічному трейдингу
https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/course/algo-trading-python-airflow/