کاربردی
ارتباط مستقیم با مشاور
امکان پرسش و پاسخ
آیا می‌دانید بیش از ۸۵ درصد معاملات بازارهای مالی به صورت معاملات الگوریتمی انجام می‌شوند؟
شما می‌توانید در این دوره به صورت اقساطی و در سه قسط شرکت نمایید. پس از پرداخت اولین قسط رسید آن را در تلگرام به ایدی @data_vest ارسال نمایید.
دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون
معاملات الگوریتمی به عنوان روشی نوین در دنیای سرمایه‌گذاری، جایگزینی قدرتمند برای معاملات سنتی و دستی محسوب می‌شود. در این روش، معاملات بر اساس الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری انجام می‌شود که به طور خودکار، فرصت‌های معاملاتی را شناسایی و اقدام به خرید و فروش می‌کنند.
مزایای معاملات الگوریتمی
- سرعت و دقت بالا: الگوریتم‌ها می‌توانند در کسری از ثانیه معاملات را انجام دهند، که این امر در بازارهای پرنوسان بسیار حائز اهمیت است.
- کاهش ریسک: الگوریتم‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوها، به معامله‌گران در پیش‌بینی روندها و اتخاذ تصمیمات معاملاتی آگاهانه‌تر کمک می‌کنند.
- انضباط و ثبات: الگوریتم‌ها بدون دخالت احساسات و هیجانات انسانی، معاملات را بر اساس منطق و استراتژی‌های تعریف شده انجام می‌دهند.
- امکان معامله در 24 ساعت شبانه روز: الگوریتم‌ها می‌توانند به طور شبانه‌روزی و بدون نیاز به استراحت، به رصد بازار و انجام معاملات بپردازند.
یادگیری معاملات الگوریتمی، دریچه‌ای به سوی دنیای جدید سرمایه‌گذاری
با توجه به رشد روزافزون بازارهای مالی و نیاز به استفاده از ابزارهای نوین برای سرمایه‌گذاری، یادگیری معاملات الگوریتمی از اهمیت بالایی برخوردار است.
مزایای یادگیری معاملات الگوریتمی
- افزایش شانس موفقیت در سرمایه‌گذاری: با استفاده از الگوریتم‌ها، معامله‌گران می‌توانند با ریسک کمتر و سود بیشتر به سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی بپردازند.
- کسب درآمد دلاری: معامله‌گران ایرانی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌ها در بازارهای مالی بین‌المللی معامله کرده و کسب درآمد دلاری داشته باشند.
- ایجاد فرصت‌های شغلی جدید: با گسترش استفاده از معاملات الگوریتمی، تقاضا برای متخصصان این حوزه نیز افزایش خواهد یافت.
مهارت‌های مورد نیاز برای یادگیری معاملات الگوریتمی
برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی، مهارت‌های زیر مورد نیاز است:
- تسلط به یک زبان برنامه نویسی ترجیحا زبان برنامه‌نویسی پایتون
- داشتن دانش تحلیلی قوی (به طور مثال تحلیل بنیادی، تکنیکال، شرایط کلان اقتصادی و …)
- تسلط بر مباحث مدیریت ریسک و سنجه های ریسک
- آشنایی با مفاهیم ریاضی و آماری
- داشتن مهارت‌های تکنولوژیک از جمله کار با کامپیوتر و …
دوره جامع معاملات الگوریتمی دکتر علی رئوفی
دکتر علی رئوفی، متخصص هوش مصنوعی و اقتصاد، با سابقه درخشان در زمینه تحلیل داده و کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی، دوره جامع معاملات الگوریتمی را برای علاقه‌مندان به این حوزه برگزار می‌کند.
در این دوره، مباحث زیر به طور کامل آموزش داده می‌شود:
- آشنایی با مفاهیم پایه معاملات الگوریتمی
- معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون مالی
- آموزش مفاهیم یادگیری ماشین در مالی
- طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های معاملاتی
- مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
- آشنایی با پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی
با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود:
- الگوریتم‌های معاملاتی خود را طراحی و پیاده‌سازی کنید.
- در بازارهای مالی با ریسک کمتر و سود بیشتر به سرمایه‌گذاری بپردازید.
- از فرصت‌های شغلی جدید در این حوزه استفاده کنید.
سرفصل‌های دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون
سطح یک: آموزش پایتون مالی
- درس صفر: کلیات (آشنایی با زبان‌ها برنامه‌نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
- درس یکم: آشنایی با پایتون (تاریخچه پایتون، ویژگی‌های پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه‌های پایتون، نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط‌های توسعه و…)
- درس دوم: انواع دادهها (اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Set و تبدیل دادهها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
- درس سوم: انواع عملگرها در پایتون (محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای و…، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
- درس چهارم: ساختارهای تصمیم: دستورات شرطی (ساختار if، else…if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه‌ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال‌هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
- درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
- درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده‌های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی‌ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبتسگی)
- درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
- درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
- درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
- درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
- ورود داده‌های مالی از منابع معتبر google finance، yahoo finance، world Bank و…
- انتقال فایل داده از اکسل، R و سایر نرم‌افزارهای مرتبط با مالی
- انواع ترسیم‌های کاربردی در داده‌های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و ….)
- انواع محاسبات مقدماتی در مالی (محاسبه بازده و بازده تجمعی، سنجه‌های ریسک، رگرسیون و…)
- حل تمرین و رفع اشکال
سطح دوم: آموزش معاملات الگوریتمی
- درس یکم: کلیات
- آشنایی با معاملات الگوریتمی
- آشنایی با کتابخانه‌های با اهمیت در معاملات الگوریتمی(TaLib, NumPy, SciPy, pandas, matplotlib, statsmodels,)
- آشنایی با پلتفرم‌های محبوب معاملات الگوریتمی
- درس دوم: مدیریت و پیش‌پردازش دادهها
- فراخوانی داده از پایگاه‌های داده معتبر (کار با APIها)
- پالایش و پیش‌پردازش دادهها (محاسبات بازده، حذف نویز، تحلیل همبستگی و …)
- ترسیم انواع نمودارهای مفید (سری زمانی، پراکندگی، نمودار شمعی و …)
- وب اسکراپینگ (Web Scraping)
- درس سوم: آشنایی با انواع استراتژی‌های معاملات الگوریتمی
- استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال
- استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر همبستگی خطی
- درس چهارم: بررسی کارایی استراتژی‌ها (Strategy Testing)
- گرفتن بک تست (Back testing) برای بررسی میزان موفقیت الگوریتم
- برنامه‌نویسی شی گرا برای گرفتن بک تست
- بررسی کارایی الگوریتم به صورت زنده (Live Testing)
سطح سوم: آموزش یادگیری ماشین و کاربرد آن در معاملات الگوریتمی
- درس یکم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
- تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
- انواع الگوریتم های یادگیری (با نظارت و بدون نظارت(
- مقدمه ای بر یادگیری با نظارت
- مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت
- درس دوم: داده
- انواع داده (اسمی، ترتیبی، عددی)
- شاخص‌های آماری داده (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار، چارک و…)
- نمایش گرافیکی توصیف‌های آماری (نمودار میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و…)
- وابستگی (Correlation)
- ویژگی های اسمی – باینری
- عدم شباهت برای داده های عددی
- معیار کسینوس برای شباهت
- درس سوم: پیش پردازش داده
- معیارهای کیفیت داده
- اعمال پیش پردازش (پاک سازی داده، ترکیب و تجمیع، کاهش داده و….)
- نحوه رسیدگی به داده‌های گم شده
- داده نویز
- هموار سازی دادهها
- استراتژی‌های کاهش دادهها
- استراتژی‌های معاملات الگوریتمی مبتنی بر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
برای کسب اطلاعات بیشتر و ثبت نام در دوره، به وبسایت دکتر علی رئوفی (دیتاوست) مراجعه کنید.
امکانات دوره
- پشتیبانی آنلاین در گروه تلگرامی کلاس
- ضبط ویدیو کلاس‌ها و دسترسی به فیلم‌ها تا یک سال پس از اتمام دوره در حساب کاربری دانش‌پذیران
- گواهینامه معتبر و قابل ترجمه حضور در دوره
- برگزاری کلاس‌های رفع اشکال طی دوره
کلمات کلیدی: معاملات الگوریتمی، پایتون مالی، یادگیری ماشین در مالی، ربات معامله گر، دکتر علی رئوفی، هوش مصنوعی، بورس، کارگزاری، سهام، استراتژی معاملات
زبان برنامه‌نویسی پایتون، کلید ورود به دنیای معاملات الگوریتمی
چرا معاملات الگوریتمی؟
امروزه بازارهای #مالی در حال پوست‌اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از ۸۵ درصد از معاملات بازارهای مالی به صورت #معاملات_الگوریتمی انجام می‌شوند (معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که به وسیله کامپیوتر و بدون دخالت انسان و با دقت بالا انجام می‌شوند). عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار زیادی از داده‌های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از دادهها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است. از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و #هوش_مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است. موسسات مالی این روزها، با به کارگیری هوش مصنوعی به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های #پایتون در حوزه #یادگیری_ماشینی (یادگیری ماشینی: روش‌هایی که به کامپیوتر کمک می‌کند تا بتواند تصمیم‌های مناسب را اتخاذ کند) و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه‌نویسی است که سادگی برنامه‌نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پایتون یک زبان بسیار قدرتمند در #تحلیل_داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و پکیج‌های قدرتمندی در این زمینه در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه‌ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می‌کند.
منابع آموزشی برگزیده برای معاملات الگوریتمی
موارد مرتبط
نظرات
3 دیدگاه برای دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون
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.
دوره بسیار جامع و کاملی هست. به همه توصیه می کنم حتمااا اگر میخواید کاملا در این حوزه متخصص بشید شرکت کنید.
دوره خیلی عالی بود. ممنون از شما
سلام دوره کاربردی هست?
سلام. دوره به صورت کاملا کاربردی طراحی شده و افراد می توانند بعد از اتمام دوره به پیاده سازی استراتژی های مورد نظر خود بپردازند
دوره کامل و خوب تشکر