اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی خودکار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی خودکار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: طراحی و توسعه ربات‌های تریدر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر معاملات الگوریتمی
• 2. اصول معاملات خودکار
• 3. انواع استراتژی‌های معاملاتی
• 4. معرفی زبان پایتون برای معاملات
• 5. محیط توسعه پایتون (IDE)
• 6. نصب کتابخانه‌های لازم
• 7. مبانی تحلیل تکنیکال
• 8. اندیکاتورهای پرکاربرد
• 9. میانگین متحرک (Moving Average)
• 10. شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 11. مکدی (MACD)
• 12. باندهای بولینگر (Bollinger Bands)
• 13. مبانی تحلیل فاندامنتال
• 14. اخبار اقتصادی و تاثیر آن
• 15. گزارش‌های مالی شرکت‌ها
• 16. تحلیل احساسات بازار
• 17. جمع‌آوری داده‌های قیمتی
• 18. منابع داده‌های قیمتی (APIها)
• 19. فرمت‌های داده (CSV, JSON)
• 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
• 22. پر کردن داده‌های گمشده
• 23. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 24. تعریف متغیرهای معاملاتی
• 25. ایجاد سیگنال‌های خرید و فروش
• 26. برنامه‌نویسی سیگنال‌های ساده
• 27. استراتژی شکست قیمت (Breakout Strategy)
• 28. استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
• 29. استراتژی مومنتوم (Momentum Strategy)
• 30. استراتژی تریدینگ رنج (Trading Range Strategy)
• 31. استراتژی معاملاتی مبتنی بر خبر
• 32. استراتژی معاملاتی مبتنی بر احساسات
• 33. تدوین قوانین ورود و خروج
• 34. تعیین حد ضرر (Stop Loss)
• 35. تعیین حد سود (Take Profit)
• 36. مدیریت حجم معامله (Position Sizing)
• 37. مدیریت ریسک در معاملات
• 38. نسبت ریسک به ریوارد (Risk/Reward Ratio)
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی
• 40. مفهوم بک‌تستینگ (Backtesting)
• 41. پیاده‌سازی موتور بک‌تستینگ
• 42. ارزیابی عملکرد استراتژی
• 43. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
• 44. بازده کل (Total Return)
• 45. حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)
• 46. نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
• 47. نسبت سورتیو (Sortino Ratio)
• 48. انواع استراتژی‌های بک‌تستینگ
• 49. بک‌تستینگ از دیدگاه رو به جلو (Forward-Looking Backtesting)
• 50. بک‌تستینگ روی داده‌های واقعی
• 51. تشخیص اور-فیتینگ (Overfitting)
• 52. روش‌های جلوگیری از اور-فیتینگ
• 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 54. معرفی استراتژی‌های پیچیده‌تر
• 55. معاملات خودکار با استفاده از ماشین لرنینگ
• 56. مقدمه یادگیری ماشین
• 57. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت
• 58. درخت تصمیم (Decision Tree)
• 59. جنگل تصادفی (Random Forest)
• 60. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 63. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 64. معرفی محیط‌های معاملاتی شبیه‌سازی شده
• 65. کتابخانه OpenAI Gym
• 66. کتابخانه Stable-Baselines
• 67. آموزش عامل یادگیری تقویتی
• 68. ارزیابی عامل آموزش دیده
• 69. معرفی پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی
• 70. MetaTrader 4/5
• 71. TradeStation
• 72. QuantConnect
• 73. Alpaca API
• 74. Interactive Brokers API
• 75. اتصال به بروکرها
• 76. اجرای زنده استراتژی معاملاتی
• 77. مدیریت ریسک در اجرای زنده
• 78. پایش عملکرد استراتژی در زمان واقعی
• 79. مدیریت خطاها و استثناها
• 80. دیباگ کردن کد استراتژی
• 81. مستندسازی استراتژی معاملاتی
• 82. نکات تکمیلی در طراحی استراتژی
• 83. قوانین طلایی معاملات الگوریتمی
• 84. اهمیت انضباط در معاملات
• 85. اخلاق در معاملات الگوریتمی
• 86. آینده معاملات الگوریتمی
• 87. استراتژی‌های معاملاتی بلندمدت
• 88. استراتژی‌های معاملاتی کوتاه‌مدت
• 89. معاملات فرکانس بالا (HFT)
• 90. معرفی استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته
• 91. آربیتراژ (Arbitrage)
• 92. تریدینگ آربیتراژ آماری
• 93. مقدمه معاملاتی با هوش مصنوعی
• 94. یادگیری عمیق در بازارهای مالی
• 95. استراتژی‌های نوسان‌گیری (Scalping)
• 96. معاملات الگوریتمی در بازارهای ارز دیجیتال
• 97. استراتژی‌های معاملاتی در فارکس
• 98. استراتژی‌های معاملاتی در بورس اوراق بهادار
• 99. انواع سفارشات در معاملات الگوریتمی
• 100. سفارش بازار (Market Order)