چهارمین دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون

چهارمین دوره جامع معاملات الگوریتمی با پایتون

«مرکز مالی ایران به عنوان جامع‌ترین و معتبر‌ترین نهاد آموزشی بازار سرمایه، برگزار میکند.»

معرفی دوره :

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.
• 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" 

• 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 …

امکانات دوره:

• اعطای مدرک حضور معتبر در دوره (قابل استعلام)
• ضبط تمام جلسات و دسترسی تا 5 ماه پس از اتمام دوره(ویدیو های آموزشی قابل دانلود نمی باشد)
• گروه تلگرامی کلاس و ارتباط با مدرس دوره تا 5 ماه پس از دوره آموزشی

طول دوره:

سرفصل‌ها

 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

مخاطبین 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