دوره NumPy و جبر خطی در سرمایه‌گذاری: ماتریس‌ها و کوواریانس‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره NumPy و جبر خطی در سرمایه‌گذاری: ماتریس‌ها و کوواریانس‌ها

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کتابخانه‌های پایتون (Pandas, NumPy, SciPy)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: چرا NumPy برای سرمایه‌گذاری؟
• 2. فصل ۱: آشنایی با NumPy
• 3. فصل ۲: آرایه‌های NumPy: پایه‌ی داده
• 4. فصل ۳: انواع داده در NumPy
• 5. فصل ۴: عملیات اولیه بر روی آرایه‌ها
• 6. فصل ۵: نمایه‌گذاری و برش آرایه‌ها
• 7. فصل ۶: شکل‌دهی مجدد آرایه‌ها
• 8. فصل ۷: ترکیب و تقسیم آرایه‌ها
• 9. فصل ۸: توابع ریاضی پایه در NumPy
• 10. فصل ۹: آمار توصیفی با NumPy
• 11. فصل ۱۰: معرفی جبر خطی
• 12. فصل ۱۱: بردارها و کاربردهایشان
• 13. فصل ۱۲: ضرب داخلی بردارها
• 14. فصل ۱۳: ضرب خارجی بردارها
• 15. فصل ۱۴: نرم بردارها
• 16. فصل ۱۵: ماتریس‌ها: ساختار داده‌ی اصلی
• 17. فصل ۱۶: ایجاد ماتریس‌ها
• 18. فصل ۱۷: نمایه‌گذاری و برش ماتریس‌ها
• 19. فصل ۱۸: عملیات پایه‌ی ماتریسی
• 20. فصل ۱۹: جمع و تفریق ماتریس‌ها
• 21. فصل ۲۰: ضرب ماتریسی
• 22. فصل ۲۱: ترانهاده‌ی ماتریس
• 23. فصل ۲۲: دترمینان ماتریس
• 24. فصل ۲۳: معکوس ماتریس
• 25. فصل ۲۴: ماتریس‌های ویژه: قطری، همانی، صفر
• 26. فصل ۲۵: خودمقدارها و خودبردارهای ماتریس
• 27. فصل ۲۶: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 28. فصل ۲۷: کاربرد SVD در کاهش ابعاد
• 29. فصل ۲۸: سیستم‌های معادلات خطی
• 30. فصل ۲۹: حل سیستم‌های معادلات خطی با NumPy
• 31. فصل ۳۰: مسائل کمترین مربعات
• 32. فصل ۳۱: معرفی کوواریانس
• 33. فصل ۳۲: ماتریس کوواریانس
• 34. فصل ۳۳: محاسبه‌ی ماتریس کوواریانس
• 35. فصل ۳۴: تفسیر ماتریس کوواریانس
• 36. فصل ۳۵: کوواریانس و همبستگی
• 37. فصل ۳۶: ماتریس همبستگی
• 38. فصل ۳۷: کاربرد کوواریانس در تحلیل سبد سهام
• 39. فصل ۳۸: تنوع بخشی سبد سهام
• 40. فصل ۳۹: بهینه‌سازی سبد سهام با ماتریس کوواریانس
• 41. فصل ۴۰: میانگین بازدهی دارایی‌ها
• 42. فصل ۴۱: محاسبه‌ی بازدهی روزانه
• 43. فصل ۴۲: محاسبه‌ی بازدهی ماهانه
• 44. فصل ۴۳: محاسبه‌ی بازدهی سالانه
• 45. فصل ۴۴: مدل مارکوویتز: مبانی
• 46. فصل ۴۵: محاسبه‌ی مرز کارا
• 47. فصل ۴۶: تخصیص دارایی بهینه
• 48. فصل ۴۷: مدیریت ریسک با کوواریانس
• 49. فصل ۴۸: ارزش در معرض ریسک (VaR)
• 50. فصل ۴۹: محاسبه‌ی VaR با روش تاریخی
• 51. فصل ۵۰: محاسبه‌ی VaR با روش پارامتریک
• 52. فصل ۵۱: شبیه‌سازی مونت کارلو
• 53. فصل ۵۲: تولید داده‌های تصادفی برای شبیه‌سازی
• 54. فصل ۵۳: کاربرد شبیه‌سازی در ارزیابی سبد سهام
• 55. فصل ۵۴: رگرسیون خطی چندگانه
• 56. فصل ۵۵: پیاده‌سازی رگرسیون با NumPy
• 57. فصل ۵۶: تفسیر ضرایب رگرسیون
• 58. فصل ۵۷: انتخاب متغیرهای پیش‌بینی‌کننده
• 59. فصل ۵۸: تحلیل سری‌های زمانی مالی
• 60. فصل ۵۹: مدل‌های ARIMA
• 61. فصل ۶۰: پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با NumPy
• 62. فصل ۶۱: پیش‌بینی قیمت‌ها
• 63. فصل ۶۲: ارزیابی دقت پیش‌بینی
• 64. فصل ۶۳: الگوریتم‌های بهینه‌سازی در مالی
• 65. فصل ۶۴: روش گرادیان نزولی
• 66. فصل ۶۵: پیاده‌سازی گرادیان نزولی با NumPy
• 67. فصل ۶۶: بهینه‌سازی تابع هزینه سبد سهام
• 68. فصل ۶۷: روش‌های نیوتن و شبه‌نیوتن
• 69. فصل ۶۸: مزایا و معایب روش‌های بهینه‌سازی
• 70. فصل ۶۹: استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر آمار
• 71. فصل ۷۰: شناسایی الگوهای بازار
• 72. فصل ۷۱: ایجاد سیگنال‌های معاملاتی
• 73. فصل ۷۲: تست بک‌تستینگ استراتژی‌ها
• 74. فصل ۷۳: معیارهای ارزیابی استراتژی
• 75. فصل ۷۴: پیچیدگی محاسباتی در مالی
• 76. فصل ۷۵: بهینه‌سازی کد NumPy
• 77. فصل ۷۶: برداری‌سازی در NumPy
• 78. فصل ۷۷: استفاده از توابع ufunc
• 79. فصل ۷۸: معرفی Numba برای سرعت‌بخشی
• 80. فصل ۷۹: معرفی Cython برای سرعت‌بخشی
• 81. فصل ۸۰: محاسبات موازی و توزیع‌شده
• 82. فصل ۸۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مالی
• 83. فصل ۸۲: طبقه‌بندی در مسائل مالی
• 84. فصل ۸۳: رگرسیون در مسائل مالی
• 85. فصل ۸۴: خوشه‌بندی در داده‌های مالی
• 86. فصل ۸۵: کاربرد PCA در تحلیل مالی
• 87. فصل ۸۶: پردازش داده‌های مالی خام
• 88. فصل ۸۷: پاکسازی داده‌ها با NumPy
• 89. فصل ۸۸: مدیریت داده‌های گمشده
• 90. فصل ۸۹: تبدیل ویژگی‌ها
• 91. فصل ۹۰: تحلیل حساسیت در مدل‌های مالی
• 92. فصل ۹۱: سناریوهای مختلف بازار
• 93. فصل ۹۲: تأثیر پارامترها بر نتایج
• 94. فصل ۹۳: مقایسه‌ی مدل‌های مختلف
• 95. فصل ۹۴: ساخت داشبوردهای مالی تعاملی
• 96. فصل ۹۵: تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 97. فصل ۹۶: چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 98. فصل ۹۷: ملاحظات اخلاقی در تحلیل مالی
• 99. فصل ۹۸: روندهای آینده در محاسبات مالی
• 100. فصل ۹۹: جمع‌بندی و گام‌های بعدی