دوره خودکارسازی تحلیل سهام و ارزهای دیجیتال با پایتون و یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی تحلیل سهام و ارزهای دیجیتال با پایتون و یادگیری عمیق

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های مالی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های مالی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی تحلیل داده
• 4. مبانی زبان پایتون برای تحلیل داده
• 5. ساختار داده‌ها در پایتون (لیست‌ها، دیکشنری‌ها)
• 6. کار با رشته‌ها و عبارات باقاعده
• 7. مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی شیءگرا
• 8. آشنایی با پلتفرم‌های تحلیل سهام
• 9. جمع‌آوری داده‌های تاریخی سهام
• 10. آشنایی با APIهای مالی
• 11. دریافت داده‌های قیمت سهام با پایتون
• 12. کار با داده‌های سری زمانی
• 13. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 14. مدیریت داده‌های گمشده
• 15. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 16. مبانی تحلیل تکنیکال
• 17. شاخص‌های پرکاربرد تحلیل تکنیکال (میانگین متحرک)
• 18. شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 19. شاخص مک‌دی (MACD)
• 20. الگوهای نموداری در تحلیل تکنیکال
• 21. مبانی تحلیل بنیادی
• 22. نسبت‌های مالی کلیدی سهام
• 23. تحلیل صورت‌های مالی شرکت‌ها
• 24. ارزش‌گذاری سهام
• 25. مقدمه‌ای بر بازار ارزهای دیجیتال
• 26. جمع‌آوری داده‌های تاریخی ارزهای دیجیتال
• 27. دریافت داده‌های قیمت ارزهای دیجیتال با پایتون
• 28. مبانی تحلیل تکنیکال در ارزهای دیجیتال
• 29. مبانی تحلیل بنیادی در ارزهای دیجیتال
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 33. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 35. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق
• 36. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 37. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
• 38. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. مقدمه‌ای بر ساخت ربات‌های معاملاتی
• 40. اصول طراحی ربات‌های معاملاتی
• 41. پیاده‌سازی استراتژی‌های معاملاتی ساده
• 42. اتصال ربات معاملاتی به صرافی‌ها
• 43. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 44. مبانی تحلیل سبد سهام
• 45. بهینه‌سازی سبد سهام
• 46. مدل مارکوویتز برای بهینه‌سازی سبد
• 47. شاخص‌های ارزیابی عملکرد سبد
• 48. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات بازار
• 49. جمع‌آوری داده‌های متنی (اخبار، شبکه‌های اجتماعی)
• 50. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل احساسات
• 51. مدل‌های تحلیل احساسات
• 52. استفاده از تحلیل احساسات در استراتژی‌های معاملاتی
• 53. مقدمه‌ای بر بلاکچین و ارزهای دیجیتال
• 54. معماری بلاکچین
• 55. مکانیزم اجماع (اثبات کار، اثبات سهام)
• 56. ارزهای دیجیتال اصلی (بیت‌کوین، اتریوم)
• 57. کاربرد بلاکچین در خارج از ارزهای دیجیتال
• 58. مدل‌های پیش‌بینی قیمت با یادگیری ماشین
• 59. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی قیمت
• 60. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 61. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 62. مدل‌های پیش‌بینی قیمت با یادگیری عمیق
• 63. استفاده از LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام
• 64. استفاده از CNN برای تحلیل نمودارهای قیمتی
• 65. ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 66. مدل‌های پیچیده‌تر برای پیش‌بینی
• 67. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 69. شاخص‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 70. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در بازارهای مالی
• 71. کشف الگوهای پنهان در داده‌های مالی
• 72. خوشه‌بندی داده‌های مالی
• 73. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 74. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی داده
• 75. کتابخانه Matplotlib برای رسم نمودار
• 76. کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
• 77. بصری‌سازی داده‌های سری زمانی
• 78. بصری‌سازی نتایج مدل‌ها
• 79. مباحث پیشرفته در تحلیل سری زمانی
• 80. مدل‌های ARIMA و SARIMA
• 81. کشف داده‌های پرت (Outliers)
• 82. تحلیل کوواریانس و همبستگی
• 83. اصول گزارش‌دهی تحلیل‌های مالی
• 84. ساختار گزارش تحلیل سهام
• 85. ساختار گزارش تحلیل ارز دیجیتال
• 86. نمایش نتایج به صورت بصری و قابل فهم
• 87. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی پیشرفته
• 88. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر آربیتراژ
• 89. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر مومنتوم
• 90. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر نوسان
• 91. معاملات با فرکانس بالا (HFT)
• 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های مالی
• 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 94. شفافیت در الگوریتم‌های معاملاتی
• 95. مسئولیت‌پذیری در معاملات الگوریتمی
• 96. آینده تحلیل داده‌های مالی و یادگیری عمیق
• 97. روندهای نوظهور در بازارهای مالی
• 98. نقش هوش مصنوعی در آینده معاملات
• 99. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 100. پروژه‌های عملی و کاربردی