دوره پایتون مالی

امروزه بازارهای مالی در حال پوست اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. شاید عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار بالایی 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 یادگیری ماشین به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های پایتون در حوزه یادگیری ماشینی و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه نویسی است که سادگی برنامه نویسی 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 می کند.

دوره حاضر جامع‌ترین دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و بازارهای مالی است که تاکید آن بر یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی است. این دوره در 72 ساعت و در سه سطح مقدماتی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی تهیه شده است.

این آموزش با این فرض تهیه شده است که مخاطب هیچ دانش و تجربه قبلی در زمینه برنامه‌نویسی نداشته و در طول آموزش با این زبان آشنا می‌شود. این آموزش با تشریح مبانی نظری در حوزه مالی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی، مثال‌های عملی متنوعی نیز در رابطه با بازارهای مالی ارائه خواهد کرد.

سرفصل دوره پایتون در اقتصاد و 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

 دوره‌های مرتبط با این دوره