Uczenie maszynowe w Algorithmic Tradingu

Instytut Badawczy IDEAS zaprasza studentów Uniwersytetu Warszawskiego i Politechniki Warszawskiej do pierwszej edycji zajęć „Uczenie maszynowe w algorythmic trading”, organizowanych w ramach integracji środowiska ELLIS w Warszawie.

Zajęcia dotyczą wykorzystania uczenia maszynowego, ze szczególnym naciskiem na deep learning, do budowy strategii inwestycyjnych na rynkach finansowych w modelach medium frequency. Program obejmuje przygotowanie danych i sygnałów, modelowanie finansowych szeregów czasowych oraz ocenę strategii z uwzględnieniem ryzyka i kosztów transakcyjnych. Szczególny nacisk zostanie położony na pracę z zaszumionymi, niestacjonarnymi danymi, ograniczanie przeuczenia i wycieku informacji oraz wiarygodność backtestów.

Zajęcia będą miały formę wykładów połączonych z warsztatami praktycznymi, obejmującymi budowę własnego modelu na otwartych danych finansowych. Pierwsza edycja jest planowana na listopad 2026 – styczeń 2027 i obejmie osiem spotkań, z przerwą świąteczną. Każde spotkanie to 45 minut wykładu, przerwa 15 minut i 60 minut warsztatów. Start pierwszej edycji zajęć 9 listopada.

Udział mogą wziąć wyłącznie aktualni studenci UW i PW, którzy mają już zaliczony uczelniany przedmiot z uczenia maszynowego. Zaliczenie statystyki jest uwzględniane w punktacji, ale nie jest warunkiem udziału. Wcześniejsze doświadczenie w finansach nie jest wymagane.

Zgłoszenia należy wysyłać poprzez formularz [link do formularza]. W ankiecie należy podać informacje o zaliczonych przedmiotach, ich oceny i sylabusy oraz krótko opisać swoje doświadczenie. Można również dobrowolnie załączyć kartę ocen, CV lub inne materiały wspierające zgłoszenie.

Termin wysyłania zgłoszeń to 3 listopada do końca dnia.
Do 5 listopada do 16:00 osoby zakwalifikowane otrzymają potwierdzenie mailowe z prośbą o potwierdzenie udziału w zajęciach w ciągu 24h.
O przyjęciu zdecyduje ranking uwzględniający przygotowanie z ML i statystyki oraz sylwetkę kandydata, ze szczególnym naciskiem na samodzielną pracę z modelami. Kryteria oceny kandydatów znajdziesz tutaj.

Druga edycja jest planowana na wiosnę 2027 r. Osobna rekrutacja na nią odbędzie się w lutym 2027 r.

Poznaj wykładowców

dr Piotr Tempczyk

Lider zespołu SIGMA w Instytucie Badawczym Ideas

Badacz i lider w dziedzinie uczenia maszynowego, łączący aktywną działalność naukową z udokumentowanym doświadczeniem w dostarczaniu produktów komercyjnych. W ciągu ostatnich lat pełnił funkcję dyrektora ds. technologii (CTO) i kierownika ds. sztucznej inteligencji (AI), kierując zespołami budującymi i wdrażającymi systemy uczenia maszynowego klasy produkcyjnej do generatywnego opowiadania historii, nadzoru dronów, automatycznej wyceny nieruchomości, wykrywania oszustw i algorytmów transakcyjnych opartych na uczeniu głębokim. Posiada tytuł doktora z uczenia maszynowego uzyskany na MIM UW, a jego badania dotyczące modeli generatywnych i topologicznej analizy danych były publikowane na konferencjach klasy A* (ICML, AAAI, ICLR).

Zapisy na zajęcia

Wydarzenie jest organizowane w ramach inicjatywy „AI x Science Connect Poland”, finansowanej przez Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego Rzeczypospolitej Polskiej