
کاربردی
ارتباط مستقیم با مشاور
امکان پرسش و پاسخ
بازار مشتقه به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی برای مدیریت ریسک و افزایش بازدهی شناخته میشود. این بازار، با ارزش عظیم و امکانات بینظیری که ارائه میدهد، فرصتی منحصر به فرد برای سرمایهگذاران و معاملهگران فراهم میکند تا با استفاده از ابزارهای مالی پیشرفته، استراتژیهای مؤثری را پیادهسازی کنند. دوره آموزشی ما با تمرکز بر پایتون، علم داده و هوش مصنوعی، به شما کمک میکند تا نه تنها با مفاهیم اساسی بازار مشتقه آشنا شوید، بلکه بتوانید با استفاده از تکنولوژیهای نوین، استراتژیهای معاملاتی بهینه و کارآمدی طراحی کنید. در ادامه به بررسی جنبههای مختلف این دوره پرداخته میشود.
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 طراحی استراتژیهای پیشرفته در بازار مشتقه با پایتون
مقدمهای بر بازارهای مشتقه
- آشنایی با انواع ابزارهای مشتقه: اختیار معامله، قراردادهای آتی، و …
- مفاهیم پایهای بازار مشتقه و نقش آن در مدیریت ریسک
مبانی پایتون برای تحلیل مالی
- نصب و راهاندازی محیطهای برنامهنویسی (Anaconda، Jupyter Notebook)
- آشنایی با کتابخانههای مهم پایتون (NumPy، Pandas، Matplotlib)
قیمتگذاری اختیار معامله
- مقدمهای بر مدل بلک-شولز
- محاسبه قیمتهای اختیار معامله با استفاده از پایتون
تحلیل دادههای بازار
- جمعآوری و پردازش دادههای بازار با Pandas
- رسم نمودارها و تحلیلهای ابتدایی با Matplotlib
مدلسازی و تحلیل پیشرفته اختیار معامله
- بررسی مدلهای نوسانات بازار (GARCH، Heston)
- محاسبه و تحلیل گریکها (دلتا، گاما، وگا، تتا، رو)
استراتژیهای معاملاتی اختیار معامله
- معرفی و تحلیل استراتژیهای ترکیبی (استرادل، استرنگل، اسپردها)
- بهینهسازی و تست استراتژیهای معاملاتی با دادههای تاریخی
قیمتگذاری و مدیریت قراردادهای آتی
- مدلهای قیمتگذاری قراردادهای آتی
- تحلیل و مدیریت ریسکهای نرخ بهره و نرخ ارز
تحلیل دادههای بزرگ و یادگیری ماشین
- استفاده از Scikit-Learn برای تحلیلهای دادههای بزرگ
- آشنایی با الگوریتمهای یادگیری ماشین و کاربرد آنها در پیشبینی بازار
پیادهسازی الگوریتمهای پیشرفته معاملاتی
- توسعه و پیادهسازی الگوریتمهای معاملاتی
- استفاده از یادگیری ماشین و علم داده برای بهینهسازی معاملات
استراتژیهای پوشش ریسک پیشرفته
- توسعه و ارزیابی استراتژیهای هجینگ مبتنی بر قراردادهای مشتقه
- استفاده از مدلهای چندعاملی نرخ بهره برای مدیریت ریسک
شبیهسازی و بهینهسازی پیشرفته
- شبیهسازی قیمتگذاری اختیار معامله با روشهای مونت کارلو
- بهینهسازی استراتژیهای پیچیده با استفاده از شبکههای عصبی عمیق
توسعه سیستمهای معاملاتی خودکار و هوشمند
- طراحی و پیادهسازی سیستمهای معاملاتی خودکار با پایتون
- استفاده از الگوریتمهای پیچیده برای بهبود عملکرد سیستمهای معاملاتی
داشبوردهای تحلیلی و گزارشدهی
- ایجاد داشبوردهای تحلیلی
- طراحی سیستمهای گزارشدهی برای مدیریت و تصمیمگیری هوشمندانه
مدیریت پرتفوی و بهینهسازی سبد سرمایهگذاری
- بهینهسازی پرتفوی با استفاده از روشهای مدرن
- پروژه نهایی: طراحی و پیادهسازی یک استراتژی معاملاتی کامل با استفاده از پایتون و تحلیل دادههای واقعی بازار
- تحلیل و بررسی مطالعات موردی واقعی از بازارهای مشتقه
شناخت بازار مشتقه: بزرگترین عرصه مالی جهان
بازار مشتقه با ارزش هزار تریلیون دلار، به عنوان بزرگترین و پیچیدهترین بازار مالی جهان شناخته میشود. این بازار با ارائه امکاناتی نظیر استفاده از اهرم، کسب سود در زمان کاهش قیمتها و ابزارهای هج و اربیتراژ، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. در ایران نیز این بازارها در حال توسعه هستند و فرصتهای زیادی برای رشد و نوآوری وجود دارد.
مدیریت ریسک با ابزارهای مالی مشتقه
در دنیای اقتصادی، مدیریت ریسک از اهمیت بالایی برخوردار است. ابزارهای مالی مشتقه به عنوان راهکاری برای کاهش و مدیریت ریسکها معرفی شدهاند. ارزش این ابزارها از داراییهای پایهای مانند اوراق بهادار، نرخ بهره و کالاهای اساسی مشتق میشود و به سرمایهگذاران امکان میدهد تا ریسکهای خود را به حداقل برسانند و بازدهی را افزایش دهند.
قدرت اهرم در معاملات مشتقه: بهرهوری بیشتر با سرمایه کمتر
یکی از ویژگیهای برجسته ابزارهای مشتقه، امکان استفاده از اهرم است که باعث میشود تغییرات کوچک در قیمت داراییهای پایه، تغییرات بزرگتری در ارزش اوراق مشتقه ایجاد کند. این ویژگی به سرمایهگذاران اجازه میدهد تا با سرمایه کمتری، سود بیشتری را به دست آورند و ریسکهای موجود را مدیریت کنند.
قراردادهای آتی و اختیار معامله: ابزارهای کارآمد برای کنترل ریسک
قراردادهای آتی و اختیار معامله به عنوان دو ابزار اصلی در بازار مشتقه، امکانات متنوعی برای مدیریت ریسک و افزایش بازدهی فراهم میکنند. در قراردادهای آتی، طرفین تعهد میکنند که در آینده با قیمتی مشخص معامله کنند، در حالی که در قراردادهای اختیار معامله، یک طرف حق خرید یا فروش کالایی را از طرف دیگر خریداری میکند.
هوش مصنوعی و علم داده: تحول در طراحی استراتژیهای بازار مشتقه
استفاده از هوش مصنوعی و علم داده در طراحی استراتژیهای معاملاتی، بهبود چشمگیری در دقت و کارایی پیشبینیهای بازار ایجاد کرده است. با بهرهگیری از الگوریتمهای یادگیری ماشین و تحلیل دادههای بزرگ، میتوان استراتژیهای بهینهتری را طراحی کرد. زبان برنامهنویسی پایتون به عنوان ابزاری قدرتمند در این زمینه، امکان تحلیل دادهها و طراحی الگوریتمهای پیچیده را فراهم میکند.
دوره جامع: از تحلیل دادهها تا طراحی استراتژی با پایتون
این دوره آموزشی با تمرکز بر هوش مصنوعی، علم داده و پایتون، شما را قادر میسازد تا استراتژیهای موفقی برای بازار مشتقه طراحی کنید. از مبانی تا مفاهیم پیشرفته، همه آنچه برای تحلیل و مدیریت ریسک در بازارهای مالی نیاز دارید را در این دوره خواهید آموخت.
کاربردهای هوش مصنوعی و پایتون در قراردادهای اختیار معامله و آتی
- مدلسازی نوسانات بازار:
- استفاده از مدلهای GARCH و Heston برای پیشبینی نوسانات.
- محاسبه قیمتگذاری اختیار معامله:
- بهکارگیری مدل بلک-شولز و سایر مدلهای پیچیدهتر برای تعیین قیمتهای منصفانه.
- ارزیابی حساسیتهای قراردادهای اختیار معامله (گریکها):
- محاسبه دلتا، گاما، وگا، تتا و رو برای تحلیل دقیقتر ریسک.
- تحلیل و بهینهسازی استراتژیهای پیچیده اختیار معامله:
- بررسی و بهبود استراتژیهای ترکیبی مانند استرادل، استرنگل، اسپردها و پروانهها.
- پیشبینی و مدیریت ریسکهای قراردادی:
- استفاده از روشهای مونت کارلو و شبیهسازی سناریو برای ارزیابی ریسکهای پورتفوی.
- بهینهسازی قراردادهای آتی:
- تعیین نرخهای بهینه آتی با استفاده از مدلهای بهره چندعاملی.
- مدیریت ریسکهای نرخ بهره و ارزی در قراردادهای آتی:
- استفاده از مدلهای نرخ بهره مانند CIR و Hull-White برای تحلیل و پوشش ریسک.
- تحلیل موقعیتهای معاملاتی و زمانبندی بهینه ورود و خروج:
- بهکارگیری الگوریتمهای یادگیری تقویتی برای بهینهسازی زمانبندی معاملات.
- پیادهسازی استراتژیهای پوشش ریسک با ترکیب قراردادهای اختیار و آتی:
- توسعه استراتژیهای هجینگ مبتنی بر قراردادهای مشتقه برای کاهش ریسکهای بازار.
- پیشبینی حرکتهای آتی بازار:
- استفاده از شبکههای عصبی عمیق و RNN برای پیشبینی تغییرات قیمتی و روندهای بازار.
- تحلیل همبستگی داراییها در قراردادهای آتی و اختیار معامله:
- بررسی همبستگی بین داراییها و تأثیر آن بر قیمتگذاری و ریسک پورتفوی.
- تعیین قیمتهای ضربهای و غیر خطی در اختیار معامله:
- مدلسازی قیمتهای ضربهای (knock-in/knock-out) و سایر ویژگیهای غیر خطی.
- ارزیابی عملکرد استراتژیهای معاملاتی اختیار معامله:
- تجزیه و تحلیل بازدهی استراتژیهای مختلف و بهبود آنها با استفاده از دادههای تاریخی.
- مدیریت و ارزیابی نقدشوندگی در بازارهای مشتقه:
- استفاده از مدلهای اقتصادی و شاخصهای نقدشوندگی برای تحلیل بازار و مدیریت نقدشوندگی.
- توسعه الگوریتمهای معاملاتی برای قراردادهای اختیار و آتی:
- پیادهسازی و تست الگوریتمهای پیچیده برای اجرای معاملات بهینه و خودکار.
بخش اول مقدمه ای بر پایتون
جلسه اول ویدئو
جلسه دوم ویدئو
جلسه سوم ویدئو
جلسه چهارم ویدئو
جلسه پنجم ویدئو
جلسه ششم ویدئو
جلسه هفتم ویدئو
جلسه هشتم ویدئو
جلسه نهم ویدئو
جلسه دهم ویدئو
بخش دوم مبانی ابزار مشتقه
جلسه یازدهم ویدئو
جلسه دوازدهم ویدئو
جلسه سیزدهم ویدئو
جلسه چهاردهم ویدئو
جلسه پانزدهم ویدئو
جلسه شانزدهم ویدئو
جلسه هفدهم ویدئو
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.
دکتری علوم اقتصادی از موسسه عالی آموزش و پژوهش مدیریت و برنامه ریزی، پژوهشگر موسسه عالی آموزش و پژوهش مدیریت و برنامه ریزی
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.