دوره توسعه ربات‌های معاملاتی برای AMMها: از صفر تا صد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه ربات‌های معاملاتی برای AMMها: از صفر تا صد

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: معاملات الگوریتمی و بازارسازان خودکار (Automated Market Makers - AMMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: AMMها و مبانی توسعه ربات‌های معاملاتی
• 2. فصل ۱: آشنایی با بازارسازهای خودکار (AMM)
• 3. فصل ۲: معماری اصلی AMMها: مدل‌های متداول
• 4. فصل ۳: تفاوت AMMها با صرافی‌های سنتی
• 5. فصل ۴: نقش نقدینگی در AMMها
• 6. فصل ۵: ریسک‌های مربوط به AMMها
• 7. فصل ۶: چرا به ربات‌های معاملاتی برای AMMها نیاز داریم؟
• 8. فصل ۷: ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب
• 9. فصل ۸: نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 10. فصل ۹: مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون برای معامله‌گران
• 11. فصل ۱۰: کار با کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy, Pandas)
• 12. فصل ۱۱: درک ساختار بلاک‌چین و قراردادهای هوشمند
• 13. فصل ۱۲: اصول اولیه اتریوم و EVM
• 14. فصل ۱۳: تعامل با شبکه‌های بلاک‌چین (RPC)
• 15. فصل ۱۴: استفاده از وب۳.پی‌وای (Web3.py) برای تعامل با اتریوم
• 16. فصل ۱۵: دریافت داده‌های قیمت از AMMها
• 17. فصل ۱۶: محاسبه قیمت فعلی و تاریخچه در AMMها
• 18. فصل ۱۷: دریافت اطلاعات استخر نقدینگی
• 19. فصل ۱۸: استخراج داده‌های تراکنش‌های استخر
• 20. فصل ۱۹: درک مفاهیم Slippage و Impermanent Loss
• 21. فصل ۲۰: روش‌های مدیریت Slippage
• 22. فصل ۲۱: محاسبه و پیش‌بینی Impermanent Loss
• 23. فصل ۲۲: الگوریتم‌های ساده معاملاتی برای AMMها
• 24. فصل ۲۳: استراتژی معاملاتی مبتنی بر آربیتراژ
• 25. فصل ۲۴: پیاده‌سازی ربات آربیتراژ ساده
• 26. فصل ۲۵: استراتژی معاملاتی مبتنی بر Market Making
• 27. فصل ۲۶: پیاده‌سازی ربات Market Maker ساده
• 28. فصل ۲۷: استراتژی معاملاتی مبتنی بر نوسانات قیمت
• 29. فصل ۲۸: پیاده‌سازی ربات مبتنی بر شناسایی روند
• 30. فصل ۲۹: ساختار کلی ربات معاملاتی
• 31. فصل ۳۰: ماژولار کردن کد ربات
• 32. فصل ۳۱: مدیریت تنظیمات و پارامترهای ربات
• 33. فصل ۳۲: اجرای دستورات معاملاتی (خرید/فروش)
• 34. فصل ۳۳: تعامل با قراردادهای هوشمند AMM
• 35. فصل ۳۴: توابع اصلی قراردادهای AMM (swap, addLiquidity, removeLiquidity)
• 36. فصل ۳۵: ارسال تراکنش‌ها به شبکه بلاک‌چین
• 37. فصل ۳۶: مدیریت Gas Price و Gas Limit
• 38. فصل ۳۷: انتظار برای تایید تراکنش
• 39. فصل ۳۸: پیاده‌سازی منطق ورود و خروج از معامله
• 40. فصل ۳۹: تعیین حد ضرر (Stop Loss)
• 41. فصل ۴۰: تعیین حد سود (Take Profit)
• 42. فصل ۴۱: مدیریت پوزیشن‌های باز
• 43. فصل ۴۲: اجرای چندین معامله همزمان
• 44. فصل ۴۳: دسته‌بندی و فیلتر کردن فرصت‌های معاملاتی
• 45. فصل ۴۴: استفاده از داده‌های On-chain برای تصمیم‌گیری
• 46. فصل ۴۵: تحلیل حجم معاملات و عمق بازار
• 47. فصل ۴۶: شناسایی سیگنال‌های ورود و خروج مبتنی بر اندیکاتورهای On-chain
• 48. فصل ۴۷: تحلیل رفتار نهنگ‌ها (Whales)
• 49. فصل ۴۸: استفاده از API صرافی‌های متمرکز برای داده‌های تکمیلی
• 50. فصل ۴۹: پیاده‌سازی استراتژی‌های پیشرفته‌تر
• 51. فصل ۵۰: استراتژی دنباله‌روی از روند (Trend Following)
• 52. فصل ۵۱: استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
• 53. فصل ۵۲: استراتژی معاملاتی مبتنی بر اخبار و رویدادها (اختیاری)
• 54. فصل ۵۳: بک‌تست کردن استراتژی‌های معاملاتی
• 55. فصل ۵۴: ابزارهای بک‌تستینگ در پایتون
• 56. فصل ۵۵: محاسبه معیارهای ارزیابی بک‌تست (Sharpe Ratio, Drawdown)
• 57. فصل ۵۶: چالش‌های بک‌تستینگ واقعی
• 58. فصل ۵۷: پیاده‌سازی Paper Trading (معاملات کاغذی)
• 59. فصل ۵۸: تست ربات در محیط شبیه‌سازی شده
• 60. فصل ۵۹: استفاده از APIهای شبیه‌ساز معاملاتی
• 61. فصل ۶۰: انتقال ربات از Paper Trading به Real Trading
• 62. فصل ۶۱: مدیریت ریسک در ربات‌های معاملاتی
• 63. فصل ۶۲: تخصیص سرمایه (Position Sizing)
• 64. فصل ۶۳: مدیریت سبد دارایی
• 65. فصل ۶۴: تنوع‌بخشی به استراتژی‌ها
• 66. فصل ۶۵: مدیریت خطا و اشکال‌زدایی (Debugging)
• 67. فصل ۶۶: لاگ‌گیری (Logging) در ربات معاملاتی
• 68. فصل ۶۷: ابزارهای اشکال‌زدایی پایتون
• 69. فصل ۶۸: رسیدگی به ارورهای شبکه و تراکنش
• 70. فصل ۶۹: امنیت ربات‌های معاملاتی
• 71. فصل ۷۰: حفاظت از کلیدهای خصوصی (Private Keys)
• 72. فصل ۷۱: جلوگیری از حملات هک و سوءاستفاده
• 73. فصل ۷۲: امنیت قراردادهای هوشمند
• 74. فصل ۷۳: بهینه‌سازی عملکرد ربات
• 75. فصل ۷۴: کاهش تاخیر در اجرای دستورات
• 76. فصل ۷۵: بهینه‌سازی استفاده از منابع سیستم
• 77. فصل ۷۶: استفاده از پلتفرم‌های ابری برای استقرار ربات
• 78. فصل ۷۷: آشنایی با Docker و کانتینرسازی
• 79. فصل ۷۸: استقرار ربات در AWS، Google Cloud یا Azure
• 80. فصل ۷۹: مانیتورینگ و نظارت بر ربات در حال اجرا
• 81. فصل ۸۰: ابزارهای مانیتورینگ (Prometheus, Grafana)
• 82. فصل ۸۱: تنظیم هشدارها برای شرایط بحرانی
• 83. فصل ۸۲: بررسی گزارشات عملکرد ربات
• 84. فصل ۸۳: مقایسه عملکرد ربات با شاخص‌های بازار
• 85. فصل ۸۴: اتوماسیون وظایف تکراری
• 86. فصل ۸۵: اسکریپت‌های کمکی برای مدیریت ربات
• 87. فصل ۸۶: بروزرسانی ربات و استراتژی‌ها
• 88. فصل ۸۷: مدیریت ورژن‌ها و Git
• 89. فصل ۸۸: استراتژی‌های خروج پیشرفته
• 90. فصل ۸۹: مدیریت نوسانات شدید بازار
• 91. فصل ۹۰: استفاده از پلتفرم‌های تحلیل داده پیشرفته
• 92. فصل ۹۱: آشنایی با DeFi Llama و Nansen
• 93. فصل ۹۲: تحلیل داده‌های On-chain با ابزارهای گرافیکی
• 94. فصل ۹۳: بررسی قراردادهای هوشمند AMMهای پرکاربرد
• 95. فصل ۹۴: تمرکز بر روی Uniswap V3
• 96. فصل ۹۵: تمرکز بر روی Curve Finance
• 97. فصل ۹۶: تمرکز بر روی Balancer
• 98. فصل ۹۷: ساخت جامعه و همکاری با دیگر توسعه‌دهندگان
• 99. فصل ۹۸: یادگیری مداوم و پیگیری آخرین تحولات
• 100. فصل ۹۹: آینده ربات‌های معاملاتی در AMMها