О нас — Venarilthea

Мы занимаемся образованием в области машинного обучения для финансовых стратегий с 2019 года. Не обещаем золотых гор, но делимся тем, что работает на практике — с цифрами, кейсами и честными объяснениями того, где алгоритмы помогают, а где нет.

6 Лет опыта
340+ Выпускников
92% Завершают курс

Как мы начали этим заниматься

В 2018-м один из наших основателей работал квантовым аналитиком в лондонском хедж-фонде. Каждый день он видел, как трейдеры принимают решения на основе интуиции, игнорируя данные. А модели машинного обучения пылились в дальнем углу — слишком сложно, говорили они.

Проблема была не в сложности алгоритмов, а в том, что никто не объяснял их на понятном языке. Мы решили это изменить и запустили первый курс в начале 2019 года для небольшой группы трейдеров во Франции. Тогда было 8 человек. Сейчас наши программы проходят сотни специалистов ежегодно.

Мы не создаём торговых роботов и не даём готовые стратегии. Мы учим понимать, как работает машинное обучение в инвестициях — чтобы вы могли использовать его осознанно.

Рабочий процесс команды Venarilthea

Наш подход к обучению

Три принципа, которыми мы руководствуемся при создании каждой программы

01

Честность о границах

Машинное обучение — не магия. Мы показываем, где оно эффективно (анализ больших объёмов данных, поиск паттернов), и где бесполезно (прогнозирование внезапных событий). На курсах разбираем реальные провалы алгоритмов — это так же важно, как успехи.

02

Практика на реальных данных

Все задания построены на исторических данных фондовых рынков за период 2020-2024 годов. Вы работаете с теми же инструментами, которые используют профессиональные аналитики — Python, библиотеки sklearn и TensorFlow, реальные биржевые котировки.

03

Результаты с цифрами

В среднем наши выпускники тратят 6-8 месяцев на освоение программы. За это время они создают 3-4 работающих модели и понимают математику, которая стоит за ними. Без обещаний быстрых денег — только конкретные навыки.

Кто создаёт программы

Команда из специалистов, которые работали в инвестиционных фондах и tech-компаниях. Мы не академики, которые пишут теоретические работы. Мы практики, которые применяли эти методы на реальных деньгах.

Феликс Торнберг

Феликс Торнберг

Главный специалист по машинному обучению

12 лет разрабатывал алгоритмы прогнозирования для фондов в Лондоне и Париже. В 2022 году одна из его моделей показала точность 68% на предсказании движения индекса CAC 40 — хороший результат для краткосрочных прогнозов.

Аксель Нордквист

Аксель Нордквист

Директор по образовательным программам

Создаёт программы обучения на основе реальных кейсов. До Venarilthea работал в отделе аналитики крупного французского банка, где внедрял ML-модели для оценки кредитных рисков. Знает, как объяснить сложные концепции простым языком.

Образовательный процесс в Venarilthea
Анализ финансовых данных
Рабочая среда команды

Начните изучать машинное обучение для финансов

Ближайший набор на программу стартует в сентябре 2025 года. Если интересно — напишите нам. Расскажем подробнее о структуре курса, требованиях к уровню подготовки и реальных результатах выпускников.

Связаться с нами