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NeuroTradingLab Neural & Algo Expert
Concevoir, valider, automatiser et surveiller des systèmes algorithmiques responsables.
14 leçons32 h + capstoneExercices + quiz
Ce que ce parcours va vous apporter
Parcours premium avancé en 14 modules. Data engineering, Python, ML, réseaux neuronaux, MQL5, optimisation walk-forward, portefeuille, monitoring et gouvernance de production. Projet final : un système end-to-end auditable, sécurisé et présenté en simulation.
Programme
Plan du parcours
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Module 1/14 — Neural & Algo Expert
1Architecture d'un système algorithmiqueUn algorithme robuste est un système de données, décisions, risque, exécution et surveillance, pas seulement un signal.100 min🔒
Module 2/14 — Neural & Algo Expert
1Données de marché et Python reproductibleUne erreur de données produit souvent un backtest plausible ; les contrôles doivent précéder toute modélisation.120 min🔒
Module 3/14 — Neural & Algo Expert
1Pipeline de recherche, features et labelsUne feature n'est utile que si elle est disponible au moment exact de la décision et améliore une baseline hors échantillon.130 min🔒
Module 4/14 — Neural & Algo Expert
1Machine learning supervisé pour le tradingLa précision brute est rarement la bonne cible ; la décision dépend de probabilités calibrées, coûts, seuils et taille.140 min🔒
Module 5/14 — Neural & Algo Expert
1Validation temporelle, leakage et purgingLes splits aléatoires violent souvent l'ordre temporel ; la validation doit reproduire la façon dont le modèle sera réentraîné et utilisé.145 min🔒
Module 6/14 — Neural & Algo Expert
1Apprentissage non supervisé et régimesLes clusters sont des résumés mathématiques, pas des vérités économiques ; leur utilité se juge hors échantillon et en décision.125 min🔒
Module 7/14 — Neural & Algo Expert
1Réseaux neuronaux : usage responsableUn réseau neuronal est un approximateur puissant mais data-hungry ; il doit battre des baselines simples après coûts et sous validation temporelle.150 min🔒
Module 8/14 — Neural & Algo Expert
1Reinforcement learning : cadre et limitesLe RL peut exploiter les défauts d'un simulateur et d'une récompense ; un bon score simulé ne prouve pas une politique tradable.135 min🔒
Module 9/14 — Neural & Algo Expert
1MQL5 : architecture d'un Expert AdvisorUn EA maintenable sépare événements, état, signal, contrôle de risque, exécution et télémétrie.150 min🔒
Module 10/14 — Neural & Algo Expert
1EA : risque, exécution et dashboardLe dashboard n'est pas décoratif : il doit montrer état, risque, P/L, marge, licence, erreurs et raison de la dernière décision.145 min🔒
Module 11/14 — Neural & Algo Expert
1Optimisation et walk-forwardL'objectif n'est pas le meilleur point historique, mais une zone stable dont les performances se maintiennent raisonnablement hors échantillon.155 min🔒
Module 12/14 — Neural & Algo Expert
1Portefeuille de stratégies et robustesseMultiplier les EAs ne diversifie que si leurs moteurs, horizons et pertes extrêmes diffèrent réellement.140 min🔒
Module 13/14 — Neural & Algo Expert
1Déploiement, monitoring et dériveLa production commence après le backtest : versions, licences, disponibilité, alertes, incidents et arrêt sécurisé déterminent le risque réel.150 min🔒
Module 14/14 — Neural & Algo Expert
1Capstone Expert : système auditable et responsableLe projet final démontre la maîtrise d'une chaîne complète, traçable, testée et gouvernée ; il ne certifie aucun rendement.8 h🔒