Алготрейдинг

Доброго дня.Облазил весь интернет в поисках спокойного, толкового и опытного учителя, способного дать мне знания по роботостроению.Пока безуспешно.Да, я в курсе, что существуют такие ребята, как Дэй Трейдинг Шуль, Робоферма, Русалго, но проблема в том, что у первых ценник высоковат и половина из курса мне совсем не нужна; у второго-ни рыба, ни мясо; третий-больше не преподает.
А чего же ты не обратишься к Саро, спросите Вы? Обращался, много раз обращался.Хороший человек, отзывчивый, но индивидуальным обучением не занимается.
Ребят, я уверен, среди прочитавших есть сенсэи этого дела.Отзовитесь в л.с.Естественно я готов оплатить Ваш труд (за каждый урок).
Чему бы я хотел научиться:
1)Знать досконально интерфейс
2)Понимать логику взаимосвязей кубиков
3)Варианты проработки внутридневных спекулятивных ТС.(есть идеи)
4)Работа преимущественно с кластерами.
Пишите.Буду очень признателен.Не подведу!

p.s. также смотрю в сторону MQL5, но там я вообще «зеленый», хотя было бы здорово научиться реализовывать в нем свои идеи.

Добрался до 5 недели Курса Яндекса и ВШЭ по машинному обучению. После достаточно напряжного начала, когда было необходимо поставить и освоить кучу программ, далее обучениях пошло достаточно просто — лекции вполне доступные, а задания решаются в несколько строчек кода, особенно если немного покопаться в описании библиотек.

Дополнительно решил послушать лекции Школы анализа данных Яндекса — материалы во многом пересекаются, но охват больше и раскрывается много интересных интерпретаций алгоритмов машинного обучения и их взаимосвязей.

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за январь нового года (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/442848.php). По понятным причинам месяц выдался для модели хорошим — +3.4%, модель обогнала один из своих бенчмарков (EQW), однако S&P показал ретурн на 2.3% (!!!) лучше — +5.7%. Веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.118 9.24
XLP 0.122 1.65
XLE 0.078 3.58
XLF 0.059 6.52
XLV 0.066 6.56
XLI 0.084 5.39
XLB 0.063 3.98
XLK 0.076 7.04
XLU 0.079 -3.11
IYZ 0.000 0.48
VNQ 0.000 -4.25
SHY 0.000 -0.29
TLT 0.123 -3.26
GLD 0.132 3.23

Предыдущие веса были опубликованы 1-го января, соответственно доходности приведены за период с закрытия 2-го по 31-е января.
Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.312. Вследствие этого модель обогнала свой основной бенчмарк — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров): +3.4% LQI vs. +2.6% EQW, однако другой бенчмарк — SPY — обогнал модель на целых 2.3%. В периоды бурного роста индекса это объяснимо — все-таки, 50% капитала модель держит в защитных и контрцикличных активах. В терминах риска (максимальной просадки) модель завершила наравне с EQW (1.5%), что лучше результата SPY (1.7%).