دوره توسعه پلتفرم‌های معاملاتی با Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه پلتفرم‌های معاملاتی با Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به توسعه پلتفرم‌های معاملاتی
• 2. معرفی Scikit-learn برای تحلیل داده‌های مالی
• 3. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
• 4. آشنایی با PyTorch برای شبکه‌های عصبی
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 6. کار با داده‌های سری زمانی در پایتون
• 7. پیش‌پردازش داده‌های معاملاتی
• 8. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مهندسی ویژگی در بازارهای مالی
• 10. انتخاب ویژگی برای مدل‌های معاملاتی
• 11. مدل‌های کلاسیک در Scikit-learn
• 12. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در معامله‌گری
• 14. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 15. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی الگوها
• 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در مالی
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 18. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 20. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای تحلیل سری زمانی
• 21. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 22. معماری‌های ترنسفورمر در بازارهای مالی
• 23. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با TensorFlow
• 24. ساخت مدل‌های سفارشی با Keras
• 25. بهینه‌سازی فراپارامترها در TensorFlow
• 26. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
• 27. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 28. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch
• 29. تعریف مدل‌ها با ماژول torch.nn
• 30. پیاده‌سازی توابع زیان و بهینه‌سازها
• 31. چرخه آموزش در PyTorch
• 32. مدیریت داده با DataLoader
• 33. استفاده از GPU در PyTorch
• 34. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
• 35. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 36. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 37. مقدمه به یادگیری تقویتی در معامله‌گری
• 38. عامل‌ها (Agents) و محیط‌ها (Environments)
• 39. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 40. Deep Q-Networks (DQN)
• 41. Actor-Critic Methods
• 42. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 43. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی با DRL
• 44. ساخت یک محیط معاملاتی مجازی
• 45. طراحی توابع پاداش (Reward Functions)
• 46. تست و ارزیابی استراتژی‌های DRL
• 47. مدیریت ریسک در پلتفرم‌های معاملاتی
• 48. شاخص‌های عملکرد استراتژی
• 49. شاخص نسبت شارپ (Sharpe Ratio)
• 50. شاخص Sortino
• 51. حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown)
• 52. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌ها
• 53. معیارهای ارزیابی بک‌تستینگ
• 54. اجرای رو به جلو (Forward Testing)
• 55. معرفی ابزارهای بک‌تستینگ
• 56. استفاده از کتابخانه‌های بک‌تستینگ
• 57. اصلاح و بهبود استراتژی‌ها
• 58. معامله‌گری الگوریتمی در عمل
• 59. توسعه واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 60. اتصال به صرافی‌های رمزارز
• 61. اتصال به کارگزاران سهام
• 62. مدیریت سفارشات (Order Management)
• 63. اجرای دستورات معاملاتی
• 64. مانیتورینگ پوزیشن‌ها
• 65. مدیریت خطا و استثنائات
• 66. ساخت داشبوردهای معاملاتی
• 67. مصورسازی داده‌های بازار
• 68. مصورسازی نتایج استراتژی
• 69. ساخت رابط کاربری گرافیکی (GUI)
• 70. انتخاب فریم‌ورک‌های GUI
• 71. پیاده‌سازی رابط کاربری با Tkinter
• 72. پیاده‌سازی رابط کاربری با PyQt/PySide
• 73. پیاده‌سازی رابط کاربری با Streamlit
• 74. استقرار پلتفرم معاملاتی
• 75. مفاهیم استقرار (Deployment)
• 76. استفاده از Docker برای کانتینرسازی
• 77. مدیریت پایگاه داده برای داده‌های معاملاتی
• 78. پایگاه داده‌های سری زمانی
• 79. امنیت در پلتفرم‌های معاملاتی
• 80. رمزنگاری داده‌ها
• 81. مدیریت احراز هویت کاربران
• 82. مقیاس‌پذیری پلتفرم
• 83. نظارت و لاگ‌برداری (Monitoring and Logging)
• 84. بهبود مستمر و نگهداری
• 85. اخلاق در معامله‌گری الگوریتمی
• 86. مطالعات موردی و کاربردها
• 87. نمونه‌هایی از پلتفرم‌های موفق
• 88. چالش‌ها و فرصت‌ها در آینده
• 89. مرور نهایی و جمع‌بندی
• 90. مقدمه‌ای بر پیچیدگی بازارهای مالی
• 91. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی پیچیده
• 92. مدیریت پورتفولیو با یادگیری ماشین
• 93. تحلیل احساسات بازار (Sentiment Analysis)
• 94. معاملات فرکانس بالا (HFT)
• 95. نکاتی برای توسعه‌دهندگان
• 96. منابع و مراجع بیشتر