فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت ربات‌های معاملاتی خودکار با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ربات‌های معاملاتی خودکار با پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزارهای مالی و تحلیلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایتون برای علوم داده
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای پایتون
• 4. دستورات شرطی و حلقه‌ها در پایتون
• 5. توابع و ماژول‌ها در برنامه‌نویسی پایتون
• 6. کار با فایل‌ها در پایتون
• 7. مقدمه‌ای بر مفاهیم مالی
• 8. شاخص‌های کلیدی عملکرد مالی
• 9. تحلیل بنیادی و تکنیکال
• 10. مبانی اقتصاد خرد و کلان
• 11. بازارهای مالی و انواع دارایی‌ها
• 12. نحوه عملکرد بورس اوراق بهادار
• 13. مفاهیم اولیه سرمایه‌گذاری
• 14. ریسک و بازده در سرمایه‌گذاری
• 15. مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری
• 16. مقدمه‌ای بر علم داده مالی
• 17. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های مالی
• 18. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 19. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل مالی
• 20. NumPy برای محاسبات عددی
• 21. Pandas برای پردازش و تحلیل داده
• 22. Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی داده
• 23. مقدمه‌ای بر ساخت ربات‌های معاملاتی
• 24. قوانین و مقررات معاملات الگوریتمی
• 25. اخلاق در معاملات الگوریتمی
• 26. طراحی معماری یک ربات معاملاتی
• 27. شناسایی فرصت‌های معاملاتی
• 28. استراتژی‌های معاملاتی ساده
• 29. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های میانگین متحرک
• 30. پیاده‌سازی استراتژی میانگین متحرک در پایتون
• 31. استراتژی تقاطع میانگین‌های متحرک
• 32. پیاده‌سازی استراتژی تقاطع در پایتون
• 33. استراتژی باندهای بولینگر
• 34. پیاده‌سازی استراتژی باندهای بولینگر
• 35. استراتژی قدرت نسبی (RSI)
• 36. پیاده‌سازی استراتژی RSI
• 37. استراتژی MACD
• 38. پیاده‌سازی استراتژی MACD
• 39. استراتژی‌های مبتنی بر الگوهای شمعی
• 40. پیاده‌سازی استراتژی‌های شمعی
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در امور مالی
• 42. کاربرد رگرسیون خطی در پیش‌بینی قیمت
• 43. پیاده‌سازی رگرسیون خطی با Scikit-learn
• 44. کاربرد درخت تصمیم در طبقه‌بندی
• 45. پیاده‌سازی درخت تصمیم
• 46. کاربرد ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 47. پیاده‌سازی SVM
• 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 50. پیاده‌سازی RNN برای تحلیل سری‌های زمانی
• 51. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار مالی
• 52. تحلیل احساسات اخبار مالی
• 53. پیاده‌سازی تحلیل احساسات
• 54. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های معاملاتی API
• 55. اتصال به API بورس اوراق بهادار ایران
• 56. دریافت داده‌های زنده بازار
• 57. ارسال دستورات معاملاتی از طریق API
• 58. مدیریت ریسک در ربات‌های معاملاتی
• 59. تعیین حد ضرر و حد سود
• 60. پیاده‌سازی مدیریت ریسک
• 61. بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی
• 62. استراتژی‌های گرید معاملاتی
• 63. پیاده‌سازی استراتژی گرید
• 64. مقدمه‌ای بر معاملات خودکار در بازارهای جهانی
• 65. ارتباط با صرافی‌های خارجی از طریق API
• 66. ملاحظات قانونی و انطباق در معاملات الگوریتمی
• 67. تست بک استراتژی‌ها (Backtesting)
• 68. ارزیابی عملکرد استراتژی معاملاتی
• 69. شاخص‌های ارزیابی عملکرد
• 70. رفع اشکال ربات‌های معاملاتی
• 71. مانیتورینگ و نگهداری ربات‌های معاملاتی
• 72. معاملات الگوریتمی با استفاده از فریم‌ورک‌های تخصصی
• 73. فریم‌ورک‌های متن‌باز برای معاملات الگوریتمی
• 74. نکات پیشرفته در طراحی استراتژی
• 75. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر نوسانات
• 76. پیاده‌سازی استراتژی‌های نوسان
• 77. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر حجم معاملات
• 78. پیاده‌سازی استراتژی‌های حجم
• 79. مقدمه‌ای بر بلاکچین و کاربرد آن در امور مالی
• 80. رمزارزها و معاملات آن‌ها (مطابق مقررات)
• 81. مقدمه‌ای بر مدیریت سرمایه
• 82. مدل‌های مدیریت سرمایه
• 83. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پرتفوی با پایتون
• 84. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در بهینه‌سازی
• 85. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک
• 86. روش‌های کاهش ریسک
• 87. مبانی هوش مصنوعی در امور مالی
• 88. نکات امنیتی در توسعه ربات‌های معاملاتی
• 89. نحوه جمع‌آوری داده‌های تاریخی بازار
• 90. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 91. ساخت ویژگی‌های جدید برای مدل‌ها
• 92. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی قیمت
• 93. مدیریت خطا و استثنا در پایتون
• 94. مستندسازی کد ربات معاملاتی
• 95. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی در بورس کالا
• 96. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی در بازار ارز
• 97. نکات تکمیلی در طراحی ربات‌های معاملاتی
• 98. اصول برنامه‌نویسی تمیز در پایتون
• 99. پروژه‌های عملی ساخت ربات معاملاتی
• 100. چالش‌های پیش رو در معاملات الگوریتمی