Реальные данные MOEX в вашей учебной программе

Доступ к данным AlgoPack и API для преподавателя и студентов —
бесплатно, с подключением и сопровождением нашей команды.

Для исследований · Курсов · Студенческих проектов

Фирменный визуал AlgoPack: цветной куб данных и терминал

Между учебной работой и реальной индустрией
остаётся разрыв

Учебные датасеты быстро устаревают

Готовый набор быстро теряет актуальность и скрывает реальную сложность: какие данные нужны, как их получить и какие ограничения учитывать в анализе.

Сильная работа остаётся незамеченной

После окончания курса даже сильные исследования и проекты редко получают вторую жизнь и аудиторию за пределами вуза.

Результат обучения сложно показать за пределами вуза

У вуза редко появляется портфолио работ на реальных индустриальных данных, которое показывает результат подготовки студентов.

Два стеклянных штекера символизируют разрыв между учебной практикой и индустрией

AlgoPack — реальные данные MOEX

Преподаватель и студенты получают единый доступ к историческим и актуальным данным российского рынка — через API.

График рыночных данных AlgoPack с профилем объёма и показателями торговой активности

Свечи, сделки и стакан

Цены, объёмы и структура рынка по акциям и фьючерсам.

50+показателей SuperCandles

Готовые признаки для анализа торговой активности и ликвидности.

FUTOI · HI2 · Mega Alerts

Открытый интерес, концентрация позиций и рыночные аномалии.

Python · pandas · Jupyter

Доступ к данным через REST API и библиотеку MOEXAlgo.

Подходит для курсов по анализу данных, ML, эконометрике и финансовым рынкам

Изучить состав данных и API

Встраиваем AlgoPack без перестройки курса

Вы определяете содержание и оценивание. Мы предоставляем данные, материалы и техническую поддержку.

Вуз определяет

  • Темы и форматкакие задачи решают студенты.
  • Задания и оцениваниечто является результатом и как он оценивается.
  • Формат работыпроект, исследование, курсовая или ВКР.

AlgoPack обеспечивает

  • Данные и APIдоступ преподавателю и группе.
  • Материалы для стартапримеры на Python и готовые учебные модули.
  • Поддержкупомощь с данными и техническими вопросами.
Представители университета и индустрии соединяются через совместную работу с данными AlgoPack

Можно взять готовый модуль или использовать только нужные элементы в существующем курсе.

Сопровождаем курс от запуска до итоговых работ

Не просто выдаём доступ — остаёмся на связи с преподавателем и группой в течение всего пилота.

0 месяц Старт

Определяем задачи

Согласовываем программу, формат работ и необходимые данные.

~3 месяц В середине курса

Помогаем с прогрессом

Разбираем вопросы и сложности в работе с данными.

6 месяц Итоги

Выводим работы наружу

Подводим результаты и выбираем сильные проекты для публикации.

Поддержка в течение всего пилота

данные и API · источники и методики расчёта показателей · технические вопросы · вебинары и лекции по договорённости

Сильная работа не остаётся внутри курса

Реальные данные превращаются в исследование, учебную работу и публичный результат.

Данные

Реальные данные MOEX

Исследование

Код, гипотезы и выводы

Учебная работа

Проект, курсовая или ВКР

Публикация

Витрина AlgoPack и портфолио

Четыре выпускника движутся от учебного проекта к публичному портфолио
СтудентуПубличное портфолио
ВузуВидимый результат обучения
AlgoPackКейсы работы с данными

Портфолио, которое можно проверить

В одной карточке — задача, данные, методология, код и выводы. Работу можно оценить по содержанию, а не по одной строке в резюме.

Задача · Данные · Методология · Выводы

Каталог опубликованных студенческих работ на данных MOEX Публичная карточка студенческого проекта с автором, университетом и методами Раздел проекта с вопросом, методологией, выводами и материалами На переднем плане: Карточка проекта

Работа получает аудиторию за пределами вуза

Согласованные сильные проекты публикуем на Витрине и продвигаем через каналы AlgoPack.

1 600активных пользователей ежедневно
7 000+план до конца 2026 года

Витрина работ

Постоянная публичная страница проекта.

Дистрибуция

Продвижение сильных работ через каналы AlgoPack.

Три шага до запуска пилота

Подготовка

1–3дня

Обсуждаем курс

Определяем группу, задачи и формат.

7–14дней

Подключаем группу

Выдаём доступ, проводим онбординг и готовимся к старту.

Пилот

6месяцев

Работаем с реальными данными

Курс, студенческие проекты и сопровождение команды.

0 ₽

для университета

Данные, API и сопровождение — бесплатно.

Что остаётся после пилота

Набор связанных материалов: данные, документ, визуализация и повторно используемый учебный сценарий

Рабочий сценарий курса

Проверенный набор данных, заданий и форматов.

Готовые студенческие работы

Проекты, исследования, курсовые и ВКР.

Публичное портфолио

Согласованные сильные работы готовы к публикации.

Основа для следующего потока

Сценарий можно повторить или развить.

Расскажите о курсе — мы предложим формат пилота

Напишите, какой курс вы ведёте и для какой группы — остальное обсудим вместе.

01

Оставьте контакт

Мы сами свяжемся и уточним детали.

Или свяжитесь напрямую
03

Telegram

QR-код Telegram для прямой связи Написать напрямую

Ответим в течение 1–3 дней и предложим следующий шаг.