اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی سیستم‌های معاملاتی با قابلیت بازخورد مستقیم از داده‌های بازار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های معاملاتی با قابلیت بازخورد مستقیم از داده‌های بازار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: توسعه الگوریتم‌هایی که قادر به اصلاح خودکار هستند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر طراحی سیستم های معاملاتی
• 2. اصول بازخورد مستقیم
• 3. جمع آوری داده های بازار در زمان واقعی
• 4. تمیز کردن و پیش پردازش داده ها
• 5. استراتژی های ورود و خروج مبتنی بر داده
• 6. توسعه مدل های پیش بینی کننده
• 7. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
• 8. تحلیل ریسک و مدیریت پوزیشن
• 9. تنظیم پارامترها و بهینه سازی استراتژی
• 10. بک تستینگ و ارزیابی عملکرد
• 11. پیاده سازی سیستم های معاملاتی خودکار
• 12. ارتباط با کارگزاران و پلتفرم های معاملاتی
• 13. مدیریت خطا و بازیابی
• 14. معماری نرم افزار سیستم معاملاتی
• 15. اصول برنامه نویسی شی گرا
• 16. زبان های برنامه نویسی مناسب (Python, C++)
• 17. کتابخانه های مفید (Pandas, NumPy, SciPy)
• 18. چارچوب های معاملاتی (QuantConnect, Zipline)
• 19. پایگاه های داده برای ذخیره سازی داده های بازار
• 20. بهینه سازی عملکرد کد
• 21. اجرای موازی و چند نخی
• 22. محاسبات ابری برای مقیاس پذیری
• 23. امنیت داده ها و معاملات
• 24. نظارت بر سیستم های معاملاتی زنده
• 25. الگوی طراحی Observer
• 26. الگوی طراحی Factory
• 27. الگوی طراحی Strategy
• 28. اصل SOLID در طراحی سیستم
• 29. اصول DRY و KISS
• 30. تست واحد و تست یکپارچگی
• 31. جمع آوری داده های تاریخی
• 32. انواع داده های بازار (قیمت، حجم، اخبار)
• 33. نرمال سازی و مقیاس بندی داده ها
• 34. مقابله با داده های از دست رفته
• 35. تشخیص و مدیریت داده های پرت
• 36. دوره های زمانی در داده های بازار
• 37. شاخص های فنی و محاسبات آنها
• 38. الگوهای نموداری و شناسایی آنها
• 39. تحلیل روند و شناسایی جهت بازار
• 40. تحلیل نوسانات و مدیریت ریسک
• 41. تحلیل حجم معاملات
• 42. تحلیل احساسات بازار
• 43. فاکتورهای اقتصادی مؤثر بر بازار
• 44. اخبار و رویدادهای مهم بازار
• 45. یادگیری ماشین نظارت شده
• 46. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 47. یادگیری تقویتی در معاملات
• 48. رگرسیون خطی و لجستیک
• 49. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
• 50. درختان تصمیم و جنگل های تصادفی
• 51. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
• 52. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 53. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 54. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل اخبار
• 55. بهینه سازی هایپرپارامتر
• 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 57. Overfitting و Underfitting
• 58. تنظیمات ورود مبتنی بر سیگنال
• 59. تنظیمات خروج مبتنی بر حد ضرر و سود
• 60. مدیریت اندازه پوزیشن
• 61. تعیین نقاط ورود و خروج بر اساس سطوح کلیدی
• 62. استفاده از نوسانات در تعیین حد ضرر و سود
• 63. روش های مدیریت ریسک پورتفولیو
• 64. ضریب شارپ و معیارهای دیگر عملکرد
• 65. حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)
• 66. بازده تعدیل شده با ریسک
• 67. ارزیابی عملکرد در شرایط مختلف بازار
• 68. تست بر روی داده های جدید (Out-of-sample testing)
• 69. Shuffling داده ها و جلوگیری از خطاهای ناشی از ترتیب
• 70. اهمیت تصادفی سازی در بک تستینگ
• 71. انتخاب رویکرد تستینگ مناسب
• 72. معماری کلاینت-سرور برای سیستم های معاملاتی
• 73. ارتباطات ناهمگام
• 74. استفاده از صف های پیام (Message Queues)
• 75. پایگاه های داده سری زمانی
• 76. طراحی پایگاه داده برای داده های بازار
• 77. ذخیره سازی و بازیابی داده های با حجم بالا
• 78. بک آپ گیری و بازیابی داده ها
• 79. الگوریتم های جستجو و فیلتر کردن داده ها
• 80. پیاده سازی API کارگزاران
• 81. ارسال دستورات معاملاتی
• 82. دریافت وضعیت سفارشات
• 83. دریافت داده های لحظه ای
• 84. مدیریت اتصالات API
• 85. مقابله با خطاها و بازنگری های API
• 86. سیستم های هشدار و اطلاع رسانی
• 87. داشبوردهای نظارتی
• 88. لاگینگ رویدادها و خطاها
• 89. ابزارهای دیباگینگ
• 90. نظارت بر استفاده از منابع (CPU, Memory)
• 91. خودکارسازی تست های سیستمی
• 92. استراتژی های استقرار (Deployment)
• 93. مقیاس بندی افقی و عمودی
• 94. مدیریت ترافیک در سیستم های توزیع شده
• 95. افزونگی (Redundancy) و تحمل پذیری خطا
• 96. بازبینی کد و بررسی های همکار
• 97. مستندسازی کد و سیستم
• 98. مدیریت نسخه (Version Control)
• 99. آموزش مداوم و به روزرسانی استراتژی ها
• 100. اخلاق در معاملات الگوریتمی