, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در حوزه مالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در حوزه مالی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مالیات محاسباتی و کمی
  • 2. نقش محاسبات سطح بالا (HPC) در امور مالی مدرن
  • 3. آشنایی با بازارهای مالی: سهام، اوراق قرضه، و کالاها
  • 4. آشنایی با ابزارهای مشتقه: اختیار معامله (Options) و قراردادهای آتی (Futures)
  • 5. مفاهیم کلیدی: ریسک، بازده، نوسان و آربیتراژ
  • 6. چرخه زندگی یک معامله الگوریتمی
  • 7. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی در مالی: پایتون، C++، R
  • 8. الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی: O-notation
  • 9. چالش‌های محاسباتی در مالی: حجم داده، سرعت و دقت
  • 10. نقش یک تحلیلگر کمی (Quant) در صنعت مالی
  • 11. چرا پایتون برای شروع در مالی مناسب است؟
  • 12. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda, Jupyter)
  • 13. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده و ساختارهای کنترلی
  • 14. ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 16. آرایه‌های NumPy و عملیات برداری (Vectorization)
  • 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 18. کار با DataFrameها و Series در Pandas
  • 19. پردازش و پاک‌سازی داده‌های مالی با Pandas
  • 20. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 21. مصورسازی داده‌های مالی با Matplotlib و Seaborn
  • 22. مقدمه‌ای بر C++ برای محاسبات با کارایی بالا
  • 23. راه‌اندازی محیط توسعه C++ (GCC, Clang, Visual Studio)
  • 24. مبانی C++: سینتکس، کامپایل و اجرا
  • 25. مدیریت حافظه در C++: پشته (Stack) و هیپ (Heap)
  • 26. اشاره‌گرها و ارجاع‌ها در C++
  • 27. کلاس‌ها و برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در C++
  • 28. کتابخانه قالب استاندارد (STL): Vector, Map, Set
  • 29. الگوها (Templates) و برنامه‌نویسی جنریک در C++
  • 30. ادغام پایتون و C++: چرا و چگونه؟ (Cython, Pybind11)
  • 31. مبانی آمار و احتمالات برای مالی
  • 32. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی: نرمال، لگ-نرمال
  • 33. تولید اعداد تصادفی و شبه تصادفی
  • 34. ارزش زمانی پول: ارزش فعلی و ارزش آتی
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی (ARMA, GARCH)
  • 36. مفهوم حرکت براونی هندسی (Geometric Brownian Motion)
  • 37. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
  • 38. مدل قیمت‌گذاری اختیار معامله بلک-شولز (Black-Scholes Model)
  • 39. یونانی‌ها (The Greeks): دلتا، گاما، وگا، تتا
  • 40. روش‌های عددی برای قیمت‌گذاری مشتقات: مدل دوجمله‌ای (Binomial)
  • 41. روش‌های عددی برای قیمت‌گذاری مشتقات: روش تفاضل محدود (Finite Difference)
  • 42. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 43. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 44. نظریه پورتفولیوی مدرن مارکویتز (Markowitz)
  • 45. بهینه‌سازی پورتفolio و مرز کارا (Efficient Frontier)
  • 46. مفهوم ریسک و مدیریت آن
  • 47. ارزیابی ریسک: معیار ارزش در معرض خطر (Value at Risk – VaR)
  • 48. ارزیابی ریسک: معیار کسری شرطی (Conditional VaR – CVaR)
  • 49. مفاهیم پردازش موازی و همزمان (Parallelism vs. Concurrency)
  • 50. قانون امدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌های پردازش موازی
  • 51. معماری سخت‌افزار: CPU، هسته‌ها، کش و حافظه اصلی
  • 52. سلسله مراتب حافظه و تأثیر آن بر عملکرد
  • 53. معماری‌های حافظه: حافظه مشترک (Shared Memory) و حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 54. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی چندنخی (Multithreading)
  • 55. ایجاد و مدیریت نخ‌ها در C++ (std::thread)
  • 56. همگام‌سازی نخ‌ها: Mutex، قفل‌ها و متغیرهای شرطی
  • 57. مسائل رایج در چندنخی: شرایط رقابتی (Race Conditions) و بن‌بست (Deadlocks)
  • 58. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی چندفرایندی (Multiprocessing)
  • 59. استفاده از کتابخانه multiprocessing در پایتون
  • 60. ارتباط بین فرایندها (Inter-Process Communication – IPC)
  • 61. مقدمه‌ای بر معماری GPU و محاسبات عمومی روی GPU (GPGPU)
  • 62. معرفی پلتفرم CUDA برای برنامه‌نویسی روی GPUهای NVIDIA
  • 63. ساختار یک برنامه CUDA: هاست و دستگاه
  • 64. کرنل‌های CUDA، نخ‌ها، بلاک‌ها و گریدها
  • 65. مدیریت حافظه در CUDA: حافظه سراسری، مشترک و محلی
  • 66. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان یک جایگزین چندپلتفرمی
  • 67. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
  • 68. مقدمه‌ای بر خوشه‌های کامپیوتری و شبکه‌های پرسرعت
  • 69. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (Message Passing Interface – MPI)
  • 70. موازی‌سازی شبیه‌سازی‌های مونت کارلو با استفاده از چندنخی
  • 71. موازی‌سازی شبیه‌سازی‌های مونت کارلو با استفاده از چندفرایندی
  • 72. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو بر روی GPU با CUDA
  • 73. بهینه‌سازی کاهش (Reduction) موازی در CUDA
  • 74. موازی‌سازی مدل قیمت‌گذاری دوجمله‌ای
  • 75. موازی‌سازی حلگرهای تفاضل محدود
  • 76. مطالعه موردی: محاسبه موازی VaR برای یک پورتفolio بزرگ
  • 77. پروفایل‌سازی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های عملکرد کد
  • 78. ابزارهای پروفایل‌سازی: gprof, Valgrind, Intel VTune
  • 79. پروفایل‌سازی برنامه‌های CUDA با NVIDIA Nsight
  • 80. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد: بهینه‌سازی کامپایلر
  • 81. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد: بهینه‌سازی حلقه‌ها (Loop Optimization)
  • 82. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: بهبود محلی بودن داده‌ها (Data Locality)
  • 83. مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی و فرکانس بالا (HFT)
  • 84. نیازمندی‌های محاسباتی و زیرساختی در HFT
  • 85. تأخیر (Latency) و بهینه‌سازی آن در سیستم‌های معاملاتی
  • 86. مقدمه‌ای بر کلان داده (Big Data) در مالی
  • 87. استفاده از Apache Spark برای تحلیل داده‌های مالی در مقیاس بزرگ
  • 88. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای کاربردهای مالی (AWS, Azure, GCP)
  • 89. ارائه خدمات HPC بر اساس تقاضا در فضای ابری
  • 90. یادگیری ماشین در مالیات کمی: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 91. کاربرد شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 92. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. مقدمه‌ای بر کاربرد FPGA در محاسبات مالی
  • 94. فناوری بلاکچین و چالش‌های محاسباتی در ارزهای دیجیتال
  • 95. نگاهی به آینده: محاسبات کوانتومی در مالی
  • 96. راه‌اندازی یک محیط توسعه کامل برای مالی محاسباتی (Linux, Compilers, Libraries)
  • 97. کنترل نسخه با Git برای پروژه‌های مالی
  • 98. بهترین شیوه‌ها برای نوشتن کد تمیز و قابل نگهداری در مالی
  • 99. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم شبیه‌سازی مونت کارلو موازی برای قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 100. پروژه نهایی: پیاده‌سازی، تست و ارزیابی عملکرد

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در حوزه مالی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا