اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی عملی ربات‌های معامله‌گر با Python و کتابخانه‌های مالی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی عملی ربات‌های معامله‌گر با Python و کتابخانه‌های مالی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: یادگیری مستمر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: چرا ربات‌های معامله‌گر؟
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 3. آشنایی با IDE ها و ویرایشگرهای کد
• 4. مروری بر مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون
• 5. ساختار داده‌های اساسی در پایتون
• 6. انواع داده‌های عددی و رشته‌ای
• 7. کنترل جریان: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 8. توابع و ماژول‌ها در پایتون
• 9. مفاهیم اولیه شی‌گرایی در پایتون
• 10. کلاس‌ها و اشیاء: اصول اولیه
• 11. وراثت و چندریختی در پایتون
• 12. مقدمه ای بر کتابخانه‌های مالی پایتون
• 13. نصب و معرفی کتابخانه Pandas
• 14. ساختارهای داده‌ای سری و دیتافریم در Pandas
• 15. عملیات اساسی روی دیتافریم‌ها
• 16. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 17. مرتب‌سازی و تجمیع داده‌ها
• 18. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
• 19. نصب و معرفی کتابخانه NumPy
• 20. آرایه‌های NumPy و عملیات روی آنها
• 21. عملیات ریاضی و آماری با NumPy
• 22. توابع برداری در NumPy
• 23. مقدمه ای بر مفهوم API های مالی
• 24. نحوه دسترسی به داده‌های قیمت با API
• 25. استفاده از Yahoo Finance API
• 26. استفاده از Alpha Vantage API
• 27. کار با داده‌های تاریخی قیمت سهام
• 28. دریافت داده‌های زنده قیمت سهام
• 29. مفاهیم اولیه تحلیل تکنیکال
• 30. اندیکاتورهای روند (Moving Averages)
• 31. پیاده‌سازی میانگین متحرک ساده (SMA)
• 32. پیاده‌سازی میانگین متحرک نمایی (EMA)
• 33. اندیکاتورهای مومنتوم (RSI, MACD)
• 34. پیاده‌سازی شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 35. پیاده‌سازی میانگین متحرک واگرایی/همگرایی (MACD)
• 36. اندیکاتورهای حجمی (Volume)
• 37. محاسبه و تحلیل حجم معاملات
• 38. مفهوم استراتژی معاملاتی
• 39. طراحی استراتژی معاملاتی مبتنی بر اندیکاتور
• 40. استراتژی تقاطع میانگین‌های متحرک
• 41. استراتژی RSI و سطوح اشباع خرید/فروش
• 42. استراتژی MACD و سیگنال‌های خرید/فروش
• 43. بک‌تست (Backtesting) استراتژی معاملاتی
• 44. مفهوم بک‌تست و اهمیت آن
• 45. پیاده‌سازی چارچوب بک‌تست ساده
• 46. ارزیابی عملکرد استراتژی در بک‌تست
• 47. معیارهای ارزیابی: بازده، ریسک، شارپ ریشیو
• 48. مفهوم بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی
• 49. تکنیک‌های اولیه بهینه‌سازی
• 50. پیاده‌سازی بهینه‌سازی ساده
• 51. محدودیت‌های بهینه‌سازی و بیش‌برازش (Overfitting)
• 52. معرفی کتابخانه Backtrader
• 53. نصب و پیکربندی Backtrader
• 54. ساخت اولین استراتژی در Backtrader
• 55. مدل داده‌ها در Backtrader
• 56. نحوه اجرای بک‌تست با Backtrader
• 57. تحلیل نتایج خروجی Backtrader
• 58. مقدمه ای بر مدیریت سرمایه
• 59. اصول اولیه مدیریت سرمایه
• 60. تعیین حجم معامله (Position Sizing)
• 61. روش‌های تعیین حجم معامله (Fixed Fractional, Fixed Ratio)
• 62. مدیریت ریسک در معاملات
• 63. استفاده از حد ضرر (Stop-Loss)
• 64. استفاده از حد سود (Take-Profit)
• 65. مدیریت پورتفولیو (Portfolio Management)
• 66. مقدمه ای بر معاملات الگوریتمی در زمان واقعی
• 67. تفاوت بک‌تست و معامله زنده
• 68. ارتباط با بروکرها از طریق API
• 69. معرفی کتابخانه CCXT برای ارزهای دیجیتال
• 70. اتصال به صرافی‌های ارز دیجیتال با CCXT
• 71. دریافت داده‌های زنده از صرافی‌ها
• 72. ارسال دستورات خرید و فروش (Orders)
• 73. مدیریت پوزیشن‌ها در زمان واقعی
• 74. پیاده‌سازی ربات معاملاتی ساده با CCXT
• 75. استفاده از کتابخانه Alpaca Trade API
• 76. اتصال به بروکر Alpaca
• 77. دریافت داده‌های زنده و تاریخی با Alpaca
• 78. ارسال و مدیریت سفارشات با Alpaca
• 79. پیاده‌سازی ربات معاملاتی با Alpaca
• 80. مفاهیم پیشرفته در استراتژی‌های معاملاتی
• 81. استراتژی‌های مبتنی بر آربیتراژ
• 82. استراتژی‌های مبتنی بر مارکت میکرینگ
• 83. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 84. مقدمه ای بر یادگیری ماشین برای معاملات
• 85. انواع مدل‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
• 86. استفاده از Scikit-learn برای مدل‌های معاملاتی
• 87. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 88. آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 89. پیاده‌سازی ربات با مدل پیش‌بینی‌کننده
• 90. مفاهیم پیشرفته مدیریت ریسک
• 91. مدیریت ریسک در استراتژی‌های پیچیده
• 92. مدیریت ریسک در معاملات با اهرم (Leverage)
• 93. استراتژی‌های محافظت در برابر نوسانات شدید
• 94. طراحی ربات معاملاتی پایدار و مقیاس‌پذیر
• 95. اهمیت تست و اعتبارسنجی مداوم
• 96. مباحث تکمیلی و منابع بیشتر
• 97. ملاحظات اخلاقی در معاملات الگوریتمی
• 98. اهمیت مستندسازی کد
• 99. آینده معاملات الگوریتمی