, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل مالی کمی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل مالی کمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی ریاضیات و آمار برای تحلیل مالی کمی
  • 2. مقدمه‌ای بر پایتون و محیط‌های توسعه‌ی یکپارچه (IDE)
  • 3. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, SciPy, Pandas)
  • 4. مبانی جبر خطی برای تحلیل مالی
  • 5. آشنایی با حسابان و بهینه‌سازی
  • 6. مفاهیم اولیه احتمال و آمار
  • 7. توزیع‌های آماری مهم (نرمال، لگ-نرمال، و …)
  • 8. آشنایی با مفاهیم ریسک و بازده
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی
  • 10. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون
  • 11. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری)
  • 12. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی (I/O) در پایتون
  • 13. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 14. آشنایی با الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
  • 15. مبانی Big O notation و پیچیدگی زمانی
  • 16. بهینه‌سازی کد پایتون با استفاده از Profiling
  • 17. بهینه‌سازی کد پایتون با استفاده از Cython
  • 18. آشنایی با کامپایلرها و مترجم‌ها
  • 19. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت آن
  • 20. مقدمه‌ای بر HPC (High-Performance Computing)
  • 21. آشنایی با کلاسترها و سرورهای HPC
  • 22. مدیریت منابع محاسباتی (Resource Management)
  • 23. مقدمه‌ای بر parallel programming
  • 24. آشنایی با کتابخانه multiprocessing در پایتون
  • 25. آشنایی با کتابخانه threading در پایتون
  • 26. بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی با NumPy
  • 27. استفاده از کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی
  • 28. کاربرد Pandas در تحلیل داده‌های مالی
  • 29. مبانی الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
  • 30. استفاده از MPI (Message Passing Interface)
  • 31. استفاده از OpenMP
  • 32. مقدمه‌ای بر GPU و محاسبات موازی
  • 33. آشنایی با CUDA و C++
  • 34. بهینه‌سازی کد GPU
  • 35. محاسبات موازی با Dask
  • 36. محاسبات موازی با Ray
  • 37. تحلیل سری‌های زمانی
  • 38. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 39. مدل‌سازی ریسک با استفاده از Value at Risk (VaR)
  • 40. مدل‌سازی ریسک با استفاده از Expected Shortfall (ES)
  • 41. شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 42. کاربرد شبیه‌سازی مونت‌کارلو در قیمت‌گذاری مشتقات
  • 43. مدل‌های قیمت‌گذاری اختیار معامله (Black-Scholes, Heston)
  • 44. بهینه‌سازی پرتفوی (Portfolio Optimization)
  • 45. مدل Markowitz
  • 46. مدل Sharpe
  • 47. مبانی فیلتر کالمن
  • 48. کاربرد فیلتر کالمن در تحلیل مالی
  • 49. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 50. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل مالی
  • 51. استفاده از TensorFlow
  • 52. استفاده از PyTorch
  • 53. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
  • 54. فرآیند پواسون
  • 55. فرآیند براونی
  • 56. آشنایی با بازارهای مالی و ساختار آن‌ها
  • 57. داده‌های مالی و منابع آن‌ها (Bloomberg, Refinitiv)
  • 58. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 59. بانک‌های اطلاعاتی (SQL, NoSQL)
  • 60. استفاده از Docker برای استقرار برنامه‌ها
  • 61. مدیریت ورژن کد (Git)
  • 62. مقدمه‌ای بر طراحی API
  • 63. تست واحد (Unit Testing)
  • 64. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
  • 65. اصول SOLID در طراحی نرم‌افزار
  • 66. طراحی الگوهای رفتاری (Design Patterns)
  • 67. بهینه‌سازی کد برای خوانایی و قابلیت نگهداری
  • 68. آشنایی با استانداردهای کدنویسی (PEP 8)
  • 69. مستندسازی کد (Docstrings, Comments)
  • 70. تحلیل ریسک اعتباری
  • 71. مدل‌های پیش‌بینی ورشکستگی
  • 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تکاملی (Genetic Algorithms)
  • 73. مدل‌سازی رفتار بازار با استفاده از Agent-Based Modeling
  • 74. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms)
  • 75. فیلترینگ سیگنال‌های مالی
  • 76. آنالیز موجک (Wavelet Analysis)
  • 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل مالی
  • 78. ربات‌های معامله‌گر (Trading Bots)
  • 79. آشنایی با بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال
  • 80. مدل‌سازی ریسک بازار با استفاده از Copula
  • 81. مدل‌سازی داده‌های ناهمگن
  • 82. آشنایی با مباحث حقوقی و نظارتی در تحلیل مالی
  • 83. امنیت سایبری در تحلیل مالی
  • 84. فناوری‌های کلان‌داده (Hadoop, Spark)
  • 85. ارزیابی عملکرد مدل (Model Evaluation)
  • 86. مقایسه و انتخاب مدل (Model Selection)
  • 87. مقدمه‌ای بر HPC و کتابخانه‌های موازی C++
  • 88. استفاده از کتابخانه Boost
  • 89. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی مالی (QuantLib)
  • 90. مدل‌سازی ساختار نرخ بهره
  • 91. قیمت‌گذاری اوراق قرضه
  • 92. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازارهای مالی
  • 93. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازارهای مالی
  • 94. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل مالی
  • 95. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های معاملاتی
  • 96. پوشش ریسک (Hedging)
  • 97. استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 98. ارزیابی کارایی استراتژی‌های معاملاتی
  • 99. محاسبات با دقت بالا (High Precision Computing)
  • 100. گراف‌های محاسباتی و کاربرد آن‌ها در تحلیل مالی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل مالی کمی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا