[Vesperfin] [Арина Веспер]

[SlivInfoKurs]

чина:


Описание:
Пропы требуют особого подхода: низкие просадки, стабильность и понятная логика входов-выходов. Классические трендовые системы часто “не пролезают” по drawdown, а ручной подбор сетапов — долго и ненасытно по времени. На потоке собираем автогенератор, который сам находит паттерны в данных, проверяет качество и помогает держать DD под контролем.

На 9-м потоке мы разобрали рынок проп-фирм, правила челленджей, юнит-экономику попытки и риск-менеджмент «под условия». Теперь переходим к самому важному — к стратегиям, которые способны пройти оценку с жёсткими DD-лимитами.

Что дальше:
Пропы требуют особого подхода: низкие просадки, стабильность, понятная логика входов-выходов. Классические трендовые системы часто не проходят по drawdown, а «на глаз» подбирать сетапы — долго и ненадёжно.

План действий на поток:

• Добираем новые стратегии и вариации (от простых паттернов до сложных комбинаций).
• Тестируем и сравниваем: убираем слабое, оставляем устойчивое.
• Добавляем фильтры, стоп-логику и правила выхода для минимизации просадки.
• Собираем итоговый модуль для авто-поиска входов.

Что будем изучать:

• Автогенератор паттернов (Pattern Mining):
• Создадим алгоритм, который сам ищет закономерности в ценовых рядах. Правила отбора «кандидатов», генерация кода стратегий на лету, автоматический деплой лучших вариантов. Уходим от ручного поиска «голова-плечи» к статистическому майнингу.
• Качественная и количественная оценка:
• Как отличить рабочий паттерн от случайного шума (подгонки)? Метрики устойчивости, допустимость расхождений (divergence) при реальном применении. Методы быстрого обнаружения поломки паттерна (change point detection).
• Сравнение с классикой и модуль автопоиска:
• Сравниваем сгенерированные паттерны с классическими трендовыми/контртрендовыми стратегиями. Создаем автосистему поиска как подключаемый модуль: скрипт, который регулярно обновляет базу рабочих паттернов без участия человека.
• «Подточка» под Проп (Low Drawdown):
• Специфика выходов и стопов для паттернов в условиях жесткого DD. Как обрезать «хвосты» распределения убытков, сохраняя матожидание положительным.

Ваш результат к окончанию:

• Автогенератор стратегий: Ноутбук/скрипт, который генерирует и первично фильтрует паттерны на исторических данных.
• Методика оценки: Чек-лист и код для количественной проверки качества сигнала (Robustness test).
• Готовый модуль: Архитектура системы, которая в автоматическом режиме ищет новые паттерны и отключает старые.

Расписание эфиров (по пятницам):
• 12.12 — Архитектура Автогенератора:
Принципы Pattern Mining. Пишем скрипт, который перебирает комбинации свечей/индикаторов и находит статистические смещения. Правила первичного отсева мусора.
• 19.12 — Оценка качества и Фильтры:
Qualitative vs Quantitative. Как проверить паттерн на переоптимизацию (Overfitting)? Стресс-тесты, Monte-Carlo для конкретных сетапов. Докрутка выходов для снижения просадки.
• 26.12 — Сборка системы и Деплой:
Сравниваем полученные паттерны с классикой. Собираем всё в единый модуль: «Поиск — Тест — Отбор — Торговля». Финальные вопросы и подведение итогов года.

Даты проведения: 12 — 30 декабря
Стоимость: 3300 рублей
Скрытая ссылка

Этот курс появится в скором времени на форуме kursstore.com Проверьте по поиску форума, возможно данный курс уже слит.

​