فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت ربات‌های معامله‌گر روزانه: راهنمای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ربات‌های معامله‌گر روزانه: راهنمای عملی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استراتژی‌های معاملات روزانه (Day Trading) الگوریتمی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ساخت ربات‌های معامله‌گر روزانه
• 2. آشنایی با مفاهیم اولیه معامله‌گری الگوریتمی
• 3. فارکس، سهام و ارزهای دیجیتال: بررسی بازارهای هدف
• 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای معامله‌گری
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (Pandas, NumPy)
• 7. مبانی داده‌های قیمتی و نحوه دریافت آن‌ها
• 8. منابع داده‌های قیمتی در بازارهای مالی ایران
• 9. دریافت داده‌های تاریخی قیمت سهام از APIهای معتبر
• 10. دریافت داده‌های تاریخی قیمت ارزهای دیجیتال
• 11. آماده‌سازی و پاکسازی داده‌های قیمتی
• 12. محاسبه شاخص‌های تکنیکال پایه (میانگین متحرک)
• 13. پیاده‌سازی شاخص قدرت نسبی (RSI)
• 14. پیاده‌سازی شاخص مک‌دی (MACD)
• 15. ایده‌های استراتژی معاملاتی ساده
• 16. استراتژی مبتنی بر تقاطع میانگین‌های متحرک
• 17. استراتژی مبتنی بر واگرایی RSI
• 18. استراتژی مبتنی بر باندهای بولینگر
• 19. نحوه تعریف قوانین ورود به معامله
• 20. نحوه تعریف قوانین خروج از معامله
• 21. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 22. محاسبه حجم معامله بر اساس ریسک
• 23. تعیین حد ضرر (Stop-Loss)
• 24. تعیین حد سود (Take-Profit)
• 25. شبیه‌سازی استراتژی معاملاتی (Backtesting)
• 26. ارزیابی عملکرد استراتژی معاملاتی
• 27. شاخص‌های کلیدی در ارزیابی بک‌تست
• 28. شناسایی نقاط ضعف استراتژی
• 29. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی
• 30. نکات مهم در بهینه‌سازی پارامترها
• 31. اجرای زنده ربات معاملاتی (Paper Trading)
• 32. اتصال به API صرافی‌ها و کارگزاری‌ها
• 33. ملاحظات امنیتی در اتصال به API
• 34. مدیریت خطاها در اجرای زنده
• 35. نظارت بر عملکرد ربات معاملاتی
• 36. پروتکل‌های ارتباطی با صرافی‌ها
• 37. مبانی معاملات الگوریتمی در فارکس
• 38. استفاده از کتابخانه `MetaTrader5`
• 39. مبانی معاملات الگوریتمی در بورس ایران
• 40. استفاده از کتابخانه `TSE-Data`
• 41. مبانی معاملات الگوریتمی در بازارهای ارز دیجیتال
• 42. اتصال به API صرافی‌های معتبر ارز دیجیتال
• 43. معرفی مفهوم Order Book
• 44. استفاده از اطلاعات Order Book در استراتژی
• 45. مبانی تحلیل فاندامنتال (در حد نیاز ربات)
• 46. اهمیت اخبار اقتصادی در معاملات روزانه
• 47. تأثیر اخبار بر نوسانات بازار
• 48. استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته‌تر
• 49. الگوهای کندل استیک در معاملات روزانه
• 50. استفاده از الگوهای کندل استیک در ربات
• 51. مفهوم Arbritrage و پیاده‌سازی ساده آن
• 52. معاملات آربیتراژ با استفاده از ارزهای دیجیتال
• 53. مفهوم Market Making و پیاده‌سازی ساده آن
• 54. پیاده‌سازی ربات Market Maker برای ارزهای دیجیتال
• 55. مدیریت سبد سهام با استفاده از ربات
• 56. تخصیص سرمایه در سبد معاملاتی
• 57. استراتژی‌های محافظه کارانه در معاملات
• 58. استراتژی‌های ریسکی‌تر در معاملات
• 59. ملاحظات قانونی و شرعی در معاملات الگوریتمی
• 60. قوانین و مقررات معاملات الگوریتمی در ایران
• 61. حکم شرعی معاملات الگوریتمی
• 62. نکات فقهی در مورد معاملات روزانه
• 63. استفاده از ابزارهای تحلیل تکنیکال پیشرفته
• 64. مفهوم Volume Profile
• 65. پیاده‌سازی Volume Profile در ربات
• 66. مفهوم Order Flow
• 67. تحلیل Order Flow برای شناسایی روند
• 68. استفاده از هوش مصنوعی در ربات‌های معاملاتی
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای معاملات
• 70. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
• 71. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت
• 72. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 73. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از AI در معاملات
• 75. نکات کلیدی در توسعه ربات‌های پایدار
• 76. استراتژی‌های مدیریت سرمایه پیشرفته
• 77. سیستم‌های معاملاتی پویا
• 78. تست استراتژی در شرایط مختلف بازار
• 79. بهینه‌سازی مداوم ربات معاملاتی
• 80. مستندسازی ربات معاملاتی
• 81. نکات حقوقی در خصوص توسعه نرم‌افزارهای مالی
• 82. ملاحظات مالیاتی در معاملات الگوریتمی
• 83. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
• 84. کاربرد داده‌های جایگزین در معاملات
• 85. توسعه ربات‌های چند دارایی
• 86. مدیریت ریسک کلان در ربات‌های چند دارایی
• 87. آینده معاملات الگوریتمی و رباتیک
• 88. روندهای نوظهور در معاملات الگوریتمی
• 89. چالش‌های پیش روی معامله‌گران الگوریتمی
• 90. نکات پایانی برای موفقیت در معاملات الگوریتمی