Основы
Главы 1–24. Конвейеры крипто-данных, инженерия признаков, классический ML, основы глубокого обучения.
The Algotrading Book
365 глав, охватывающих полный спектр методов ML для торговли криптовалютами. Одна глава в день на протяжении года.
23 тематических блока
Торговые стратегии
Главы 25–38. Обнаружение режимов, стат. арбитраж, исполнение RL, поток ордеров.
Трансформеры и LLM
Главы 39–101. Все варианты attention, LLM, BERT, NLP, предобучение.
Причинность и объяснимость
Главы 102–146. Мета-обучение, трансфер, причинный вывод, SHAP, LIME.
Генеративные модели
Главы 147–218. SSM, PINN, VAE, диффузия, потоки, контрастное обучение.
RL и микроструктура
Главы 219–268. Глубокое обучение LOB, все алгоритмы RL от DQN до MuZero.
Неопределённость и GNN
Главы 269–300. Байесовские методы, графовые нейронные сети, CNN для рядов.
Продвинутые темы
Главы 301–365. Федеративное обучение, квантовые вычисления, дистилляция, NAS, adversarial.
Технологический стек
Каждая глава содержит рабочий код:
- Bybit API v5 — REST + WebSocket (без Binance, без Zipline)
- Python — PyTorch, scikit-learn, pandas
- Rust — tokio, reqwest, serde