Машинное обучение в анализе DeFi-протоколов

Практическая программа для тех, кто хочет разобраться в применении алгоритмов машинного обучения к децентрализованным финансам. Никаких общих слов — только работа с реальными данными протоколов, моделирование и анализ.

Узнать подробности

Структура программы

Программа строится вокруг практических задач — от сбора данных блокчейна до построения предиктивных моделей. Каждый модуль заканчивается работой над кейсом из реальной практики.

Модуль 1

Основы DeFi и сбор данных

Разбираем архитектуру основных протоколов. Учимся извлекать данные через API и ноды, работаем с событиями смарт-контрактов.

  • Структура AMM и lending-протоколов
  • Работа с Web3-провайдерами и индексаторами
  • Обработка событий блокчейна в реальном времени
Модуль 2

Обработка и подготовка данных

Работа с временными рядами, агрегация транзакций, нормализация метрик ликвидности и объёмов торгов.

  • ETL-процессы для блокчейн-данных
  • Работа с несбалансированными датасетами
  • Feature engineering для DeFi-метрик
Модуль 3

Модели предсказания и классификации

Применяем регрессионные модели и деревья решений для анализа поведения протоколов и прогнозирования аномалий.

  • Предсказание ликвидности пулов
  • Выявление нестандартных паттернов транзакций
  • Оценка рисков протоколов через ML-метрики
Модуль 4

Глубокое обучение и временные ряды

Рекуррентные сети и трансформеры для анализа динамики протоколов. Работа с последовательностями и долгосрочными зависимостями.

  • LSTM и GRU для прогноза ценовых движений
  • Attention-механизмы для анализа активности
  • Оптимизация и валидация моделей
Модуль 5

Практические кейсы и развёртывание

Собираем всё вместе — от идеи до работающей системы мониторинга или аналитики. Интеграция с инфраструктурой и автоматизация.

  • Создание дашбордов и систем оповещений
  • Деплой моделей через API
  • Мониторинг производительности и дрифта данных
Модуль 6

Оптимизация и масштабирование

Повышение производительности моделей, работа с большими объёмами данных и распределённые вычисления.

  • Оптимизация пайплайнов обработки данных
  • Параллельные вычисления и батчинг
  • Мониторинг и логирование в продакшене

Практика на реальных протоколах

Большую часть времени вы будете работать с настоящими данными. Мы используем исторические данные известных протоколов и симулируем сценарии, с которыми сталкиваются аналитики в реальных проектах.

Каждый проект — это законченная задача: от постановки проблемы до получения результата и его интерпретации.

  • Работа с архивными данными Uniswap, Aave, Compound
  • Анализ реальных кейсов эксплойтов и аномалий
  • Создание собственных пайплайнов от сбора до визуализации
  • Код-ревью и разбор решений других участников
Визуализация анализа данных DeFi-протоколов

Как проходит обучение

1

Изучение теории и инструментов

Сначала разбираем концепции и смотрим, как они работают на примерах. Все материалы доступны заранее, чтобы можно было изучить в удобном темпе.

2

Практические задания

Каждую неделю — новая задача. Вы пишете код, обучаете модели, экспериментируете с параметрами. Задания построены так, чтобы можно было подойти к решению с разных сторон.

3
Разбор и обратная связь

После каждого задания — детальный разбор. Мы смотрим на код, обсуждаем подходы, показываем альтернативные решения. Это помогает понять, как можно улучшить свою работу.

4
Финальный проект

В конце программы вы создаёте собственный проект — от формулировки задачи до работающего решения. Это может быть система мониторинга, аналитическая платформа или модель предсказания — выбираете сами.

Что вы получите по итогу

После завершения программы у вас будет практический опыт работы с ML в контексте DeFi и набор проектов, которые можно использовать как портфолио.

Технические навыки

Умение работать с блокчейн-данными, строить пайплайны обработки и обучать модели под специфику DeFi.

Портфолио проектов

Несколько завершённых кейсов, которые демонстрируют ваш подход к решению задач и уровень владения инструментами.

Понимание экосистемы

Представление о том, как устроены DeFi-протоколы изнутри и какие задачи решаются с помощью ML.

Практический опыт

Опыт работы с реальными данными и ситуациями, с которыми сталкиваются специалисты в индустрии.

Результаты работы с машинным обучением в DeFi

Начало следующего потока — февраль 2026

Если хотите узнать больше о программе, формате занятий или требованиях к участникам — свяжитесь с нами. Мы ответим на все вопросы.

Связаться с нами