, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل مالی کمی

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 تحلیل مالی کمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل مالی کمی (کوانت)
  • 2. نقش محاسبات در علوم مالی
  • 3. راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون (آناکوندا، جوپیتر)
  • 4. مبانی پایتون: متغیرها و انواع داده
  • 5. ساختارهای داده در پایتون: لیست، تاپل، دیکشنری
  • 6. جریان کنترل: دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 7. توابع، ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون
  • 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy و آرایه ndarray
  • 9. ایندکس‌گذاری و برش (Slicing) در NumPy
  • 10. توابع یونیورسال (ufuncs) در NumPy
  • 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas: سری و دیتافریم
  • 12. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas (CSV, Excel)
  • 13. ایندکس‌گذاری، انتخاب و فیلتر کردن در Pandas
  • 14. کار با داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 15. عملیات GroupBy در Pandas
  • 16. ادغام، اتصال و ترکیب دیتافریم‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 18. ترسیم سری‌های زمانی مالی
  • 19. منابع داده‌های مالی و کار با API‌ها
  • 20. مفهوم ارزش زمانی پول (Time Value of Money)
  • 21. محاسبه ارزش فعلی و آتی
  • 22. مفاهیم ریسک و بازده
  • 23. اندازه‌گیری نوسانات (Volatility)
  • 24. کلاس‌های دارایی و ابزارهای مالی
  • 25. مقدمه‌ای بر مشتقات مالی (Derivatives)
  • 26. گشتاورهای آماری: میانگین، واریانس، چولگی و کشیدگی
  • 27. همبستگی و کوواریانس
  • 28. رگرسیون خطی برای مدل‌سازی مالی
  • 29. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 30. اجزای سری زمانی: روند، فصلی بودن و نویز
  • 31. مانایی (Stationarity) و آزمون دیکی-فولر
  • 32. خودهمبستگی (ACF) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 33. مدل‌های AR, MA, ARMA
  • 34. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 35. مدل‌سازی نوسانات با ARCH و GARCH
  • 36. تئوری مدرن پورتفولیو (MPT) – مدل مارکویتز
  • 37. ترسیم مرز کارا (Efficient Frontier)
  • 38. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
  • 39. محاسبه ضریب بتا (Beta)
  • 40. نسبت شارپ و دیگر معیارهای عملکرد پورتفولیو
  • 41. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 42. تولید گام‌های تصادفی: حرکت براونی هندسی
  • 43. شبیه‌سازی قیمت دارایی‌ها
  • 44. ارزش‌گذاری اختیار معامله اروپایی با مونت کارلو
  • 45. مقدمه‌ای بر قیمت‌گذاری اختیار معامله (Option Pricing)
  • 46. مدل درخت دوجمله‌ای برای قیمت‌گذاری آپشن
  • 47. مدل بلک-شولز-مرتون (Black-Scholes-Merton)
  • 48. شاخص‌های یونانی در قیمت‌گذاری آپشن (دلتا، گاما، وگا، تتا)
  • 49. ارزش در معرض ریسک (VaR): روش تاریخی
  • 50. ارزش در معرض ریسک (VaR): روش پارامتریک
  • 51. ارزش در معرض ریسک (VaR): روش مونت کارلو
  • 52. ارزش در معرض ریسک شرطی (CVaR)
  • 53. چرا عملکرد محاسباتی در امور مالی کمی اهمیت دارد؟
  • 54. اندازه‌گیری زمان اجرای کد با timeit
  • 55. پروفایلینگ کد برای یافتن گلوگاه‌ها با cProfile
  • 56. قدرت برداری‌سازی (Vectorization) در NumPy
  • 57. اجتناب از حلقه‌ها: تفکر آرایه‌محور
  • 58. تکنیک‌های پیشرفته انتشار (Broadcasting) در NumPy
  • 59. عملیات بهینه بر روی داده‌ها با Pandas
  • 60. مقدمه‌ای بر کامپایل درجا (JIT) با Numba
  • 61. افزایش سرعت توابع با دکوراتور jit@
  • 62. حالت nopython و نکات عملکردی در Numba
  • 63. مقدمه‌ای بر Cython برای افزایش سرعت پایتون
  • 64. تایپ‌دهی استاتیک در Cython
  • 65. ارتباط پایتون با کدهای C/C++ با استفاده از ctypes
  • 66. مدیریت حافظه در پایتون: Garbage Collection
  • 67. پروفایلینگ حافظه (Memory Profiling)
  • 68. تفاوت همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 69. قانون امدال و قانون گوستافسون
  • 70. طبقه‌بندی فلین (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
  • 71. مروری بر مفاهیم فرآیند (Process) و ریسه (Thread)
  • 72. مقدمه‌ای بر چندفرآیندی (Multiprocessing) در پایتون
  • 73. استفاده از Pool برای مسائل ذاتا موازی
  • 74. ارتباط بین فرآیندها: صف‌ها و پایپ‌ها
  • 75. حافظه اشتراکی در چندفرآیندی
  • 76. مقدمه‌ای بر چندریسمانی (Multithreading) در پایتون
  • 77. قفل مفسر سراسری (GIL) و پیامدهای آن
  • 78. کاربردهای ریسه‌ها: وظایف وابسته به ورودی/خروجی (I/O-Bound)
  • 79. موازی‌سازی شبیه‌سازی مونت کارلو با Multiprocessing
  • 80. موازی‌سازی فرآیند بک‌تستینگ استراتژی‌ها
  • 81. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
  • 82. آشنایی با کتابخانه Dask
  • 83. کار با دیتافریم‌های بزرگ با Dask DataFrame
  • 84. محاسبات عددی در مقیاس بزرگ با Dask Array
  • 85. الگوریتم‌های موازی سفارشی با Dask Delayed
  • 86. راه‌اندازی یک کلاستر محلی Dask
  • 87. مقدمه‌ای بر محاسبات با پردازنده گرافیکی (GPU) در امور مالی
  • 88. مقایسه معماری CPU و GPU
  • 89. مقدمه‌ای بر CUDA
  • 90. تسریع محاسبات NumPy با CuPy
  • 91. نوشتن کرنل‌های GPU با Numba
  • 92. مقدمه‌ای بر MPI و کتابخانه mpi4py
  • 93. مفاهیم اصلی معاملات الگوریتمی
  • 94. ساخت یک موتور بک‌تستینگ ساده
  • 95. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی
  • 96. مقدمه‌ای بر معاملات با فرکانس بالا (HFT)
  • 97. یادگیری ماشین در امور مالی: مهندسی ویژگی
  • 98. استفاده از Scikit-Learn برای پیش‌بینی قیمت
  • 99. محاسبات ابری برای تحلیل‌های مالی (AWS, Azure, GCP)
  • 100. کانتینرسازی با Docker برای محیط‌های قابل تکرار

📚 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 تحلیل مالی کمی”

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

پیمایش به بالا