فلشکارتهای آموزشی NumPy و جبر خطی در سرمایهگذاری: ماتریسها و کوواریانسها
🎓 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
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.