![](https://datavest.ir/wp-content/uploads/2024/02/آموزش-بهینه-سازی-سبد-سهام-با-پایتون-scaled.jpg)
کاربردی
ارتباط مستقیم با مشاور
امکان پرسش و پاسخ
مدیریت سبد دارایی به عنوان رکن اصلی سرمایهگذاری، نقشی کلیدی در حفظ و افزایش ثروت ایفا میکند. انتخاب استراتژیهای مناسب، تنوعبخشی به سبد و رصد مداوم بازار، از جمله چالشهای پیش روی سرمایهگذاران در این مسیر است. خصوصا مدیران سبد سهام با این چالش بسیار رو به رو هستند.
اهمیت مدیریت سبد دارایی
- حفظ و افزایش ثروت: با انتخاب سبدی متناسب با اهداف و ریسکپذیری خود، میتوانید در بلندمدت ثروت خود را حفظ و افزایش دهید.
- کاهش ریسک: تنوعبخشی به سبد و استفاده از استراتژیهای مناسب، ریسک سرمایهگذاری را به حداقل میرساند.
- کسب سود پایدار: با تحلیل و بررسی مداوم بازار، میتوانید از فرصتهای سرمایهگذاری استفاده و سود پایدار کسب کنید.
ضرورت یادگیری پایتون برای مدیریت سبد دارایی
- ابزاری قدرتمند برای تحلیل دادهها: پایتون با کتابخانههای قدرتمندی مانند Pandas و NumPy، ابزاری کارآمد برای تحلیل دادههای مالی و اقتصادی است.
- اتوماسیون فرآیندها: با استفاده از پایتون میتوانید فرآیندهای تحلیل، برنامهریزی و معاملهگری را به طور خودکار انجام دهید.
- کسب مزیت رقابتی: تسلط بر پایتون، شما را در دنیای رقابتی سرمایهگذاری از دیگران متمایز میکند.
![بهینه سازی سبد سهام با پایتون علی رئوفی](https://datavest.ir/wp-content/uploads/2024/03/portfolio-1-1024x576.png)
دوره جامع مدیریت سبد دارایی با پایتون
دوره بهینه سازی سبد دارایی با پایتون با هدف ارتقای مهارتهای سرمایهگذاران و فعالان بازار مالی در زمینه مدیریت سبد دارایی به ویژه مدیریت سبد سهام با پایتون، به شما کمک میکند تا:
- مفاهیم پایه مدیریت سبد دارایی را به طور کامل فرا بگیرید.
- با ابزارها و تکنیکهای تحلیل داده در پایتون آشنا شوید.
- استراتژیهای مختلف سرمایهگذاری را در پایتون پیادهسازی کنید.
- برنامههای معاملاتی خود را با پایتون بنویسید.
- سبد دارایی خود را به طور کارآمد با پایتون مدیریت کنید.
سرفصل دوره بهینه سازی سبد با پایتون
- مبانی آمار کاربردی
- مبانی نظری سبد بهینه دارایی
- روشهای محاسبه بازده، تفاوت و اهمیت آنها
- معرفی سنجههای ریسک و تفاوت آنها (Variance, MAD, VaR, CVaR, …)
- معرفی مدل مارکویتز و بررسی فروض آن
- محاسبه مرز کارا (Efficient Frontier)
- تاثیر نرمال نبودن توزیع بازده داراییها بر بهینه سبد مارکویتز
- معرفی ابزارهای سنجش سبد بهینه (Sharp, Sortino, Maximum Drawdown, …)
- تاثیر رژیمهای رونق و رکود بر نتایج سبد بهینه دارایی و طریقه حل آن
- مقدماتی بر زبان برنامه نویسی پایتون
- طریقه دریافت دادههای بازار مالی
- پردازش دادههای مالی در پایتون
- آشنایی با کتابخانههای مرتبط با بهینه سازی سبد (Riskfolio-lib) و (PyPortfolioOpt )
- مدلسازی سبد بهینه دارایی با و بدون لحاظ دارایی بدون ریسک
- محاسبه مرز کارا (Efficient Frontier)
- ارزیابی سبد دارایی بهینه با سنجه های مختلف
- بررسی قابل اتکا بودن نتایج سبد بهینه ماکویتز (Robustness of Markowitz Analysis)
- اعمال محدودیت بر ترکیب سبد دارایی
- بیمه کردن پرتفولیو با نسبت ثابت (Constant Proportion Portfolio Insurance)
- شبیه سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
- حل یک پروژه عملی با دادههای واقعی
مخاطبان این دوره
- سرمایهگذاران و فعالان بازار مالی که به دنبال ارتقای مهارتهای خود در زمینه مدیریت سبد دارایی با پایتون هستند
- علاقهمندان به یادگیری پایتون و کاربرد آن در دنیای سرمایهگذاری
- دانشجویان رشتههای مالی، اقتصاد، ریاضی و علوم کامپیوتر
مزایای شرکت در این دوره
- استاد مجرب و متخصص در زمینه مدیریت سبد دارایی و پایتون
- محتوای جامع و کاربردی متناسب با نیازهای سرمایهگذاران
- تمرکز بر یادگیری عملی و انجام پروژههای واقعی
- ارائه گواهینامه معتبر پس از گذراندن موفقیتآمیز دور
آشنایی با مدل مارکویتز برای بهینه سازی سبد دارایی
تلاش های تئوریک زيادي در راستاي هدایت سرمایه گذاران جهت سرمایه گذاری مناسب صورت گرفته است. در این بین مدل های متعددی ارائه شده است و مفاهیم بهینه سازی سبد دارایی، به یکی از ابزارهای اصلی توسعه و فهم بازارهاي مالی و همچنین تصمیم گیری در آن بدل شده است.
بهينه سازي سبد دارایی، به مفهوم انتخاب تركيبی بهينه از دارايي هاست كه مي تواند دركنار بيشينه سازی نرخ بازده مورد انتظار، همزمان ريسك نرخ بازده را كمينه نماید. هری ماركويتز به عنوان یکی از بنیانگذاران نظریه سبد دارایی به حساب می آید. وی در سال ۱۹۵۲ با ارائه مدلی برای بهينه سازی سبد دارایی نشان داد، با تشكيل سبدی از دارايي هاي مالی مي توان در سطح معينی از بازده ريسك را كاهش داد. به همين دليل سرمايه گذاران تمايل دارند با شناخت و انتخاب تركيب بهينه داراييهای مالی در سبد دارایی خود، بازده مورد انتظارشان را بيشينه كنند و ريسك را به حداقل برسانند. چارچوب تئوریک این نظریه به دلیل سهولت و کاربردهای آن در اکثر کتابهای درسی جایگاه قابل توجهی پیدا کرده است و به عنوان سنگ بنای مالی مدرن شناخته می شود. اگر چه مدل ماركويتز به دلیل سهولت در پیادهسازی، در ارائه یک چارچوب نظری برای تلفيق بيشينه سازي نرخ بازده و كمينه كردن ريسك موفق بوده است، اما به دلیل استوار بودن آن بر برخی فروض غیر واقعی نظیر نرمال بودن توزیع بازده داراییها و لزوم ثبات و تداوم شرایط اقتصادی، که منطبق بر واقعیت بازارهای مالی نیست، مورد انتقادهای متعددی قرار گرفته است. این بدان معناست که با توجه به ایستا بودن تحلیل های مستخرج از مدل میانگین- واریانس که در آن تنها یک رژیم اقتصادی وجود دارد، امکان استفاده از آن در دنیای واقعی، که مستلزم تصمیمات پویا و متناسب با اطلاعات لحظه ایست، وجود ندارد. به عبارتی بازارهای مالی همیشه با ثبات نیستند و دارای تغییرات ناگهانی هستند که برخی از آنها موقتی (رونق و رکود) و برخی در دورههای طولانی ماندگار (شکست ساختاری) است. به طور مثال نوسانات و همبستگی های دارایی های مالی در دوران بحران مال سال ۲۰۰۷ به طور قابل توجهی نسبت به دوران قبل از آن تغییر کرده است. علیرغم اینکه این تغییرات رفتاری موقتی یا دائمی در طیف گسترده ای از دارایی های بازارهای مالی و متغیرهای کلان قابل مشاهده است، مدل های متداول تخصیص دارایی این تغییرات رژیم را در نظر نمیگیرند.
در سالهای اخیر این فروض و محدودیت ها، انگیزه مطالعات متعددی شده است تا با توسعه مدل ابتدایی میانگین – واریانس، ضمن بر طرف کردن فروض و محدودیت ها، با دقیقتر کردن این مدلها، امکان استفاده از آنها را در دنیای واقعی بازارهای مالی فراهم شود. فرض این مطالعات بر این است که گسترش مدل اولیه ای که مارکویتز ارائه کرده است، به تخصیص کاراتر دارایی ها و نزدیکتر شدن به واقعیت های بازارهای مالی منجر می شود.
محدودیتهای مدل مارکویتز برای بهینه سازی سبد دارایی
یکی از فروض دست و پاگیر، نرمال بودن توزیع بازده دارایی هاست. این فرض ساده کننده این امکان را فراهم میکند تا تنها با در نظر گرفتن میانگین و واریانس و چشمپوشی از سایر گشتاورهای توزیع، سبد داراییها بهینه گردد. در حالی که در دنیای واقعی به ندرت بازده داراییها از این توزیع پیروی میکند. در سالهای اخیر مطالعات متعددی در زمینه پیروی دنبالههای بازده دارایی از فرآیندهای پیچیدهتر صورت گرفته است. هر یک از این مطالعات در تلاش بودهاند به شیوهای مشکل عدم پیروی بازده از توزیع نرمال را برطرف کنند. در این بین یکی از رهیافتهای پیشگام، رهیافتی است که با استفاده از توزیع آمیخته (Mixture Distribution) و مدلهای تغییر رژیم (Regime Switching Model) سعی در برطرف کردن این فرض نادرست دارد. در این راستا ادبیات گستردهای پیرامون وجود رژیمها در سریهای مختلف مالی شکل گرفته است.
موارد مرتبط
نظرات
متوسط امتیازات
جزئیات امتیازات
قیمت
علی رئوفی متخصص هوش مصنوعی و اقتصاد، با سابقه درخشان در زمینه تحلیل داده و کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی است. ایشان دارای دکترای اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی و سابقه تدریس در دانشگاه و ارائه مقالات علمی در مجلات معتبر هستند. تمرکز اصلی دکتر علی رئوفی بر کاربرد هوش مصنوعی در پیشبینی بازارهای مالی، مدیریت ریسک، و بهینهسازی سبد سرمایهگذاری است. ایشان با تسلط بر ابزارهای مختلف تحلیل داده و مهارتهای برنامهنویسی، به ارائه خدمات مشاوره به شرکتهای فعال در صنعت مالی میپردازند.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.