, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل بازارهای 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 تحلیل بازارهای مالی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا محاسبات سطح بالا در بازارهای مالی؟
  • 2. آشنایی با بازارهای مالی: سهام، اوراق قرضه، مشتقات
  • 3. داده‌های مالی: انواع، منابع و چالش‌ها
  • 4. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل مالی
  • 5. راه‌اندازی محیط توسعه: Anaconda, Jupyter, VS Code
  • 6. متغیرها، انواع داده‌ها و عملگرها در پایتون
  • 7. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 8. توابع، ماژول‌ها و پکیج‌ها
  • 9. ساختارهای داده اصلی: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
  • 10. مدیریت خطا و استثناها (Exception Handling)
  • 11. کار با فایل‌ها: خواندن و نوشتن داده‌های متنی و CSV
  • 12. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • 13. مقدمه‌ای بر خط فرمان (Command Line) برای تحلیلگران
  • 14. مدیریت نسخه با Git و GitHub
  • 15. آشنایی با الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی (Big O)
  • 16. مفاهیم پایه آمار برای امور مالی
  • 17. احتمال و توزیع‌های آماری کلیدی
  • 18. رگرسیون خطی ساده
  • 19. مفاهیم سری‌های زمانی (Time Series)
  • 20. اخلاق در تحلیل داده‌های مالی
  • 21. معرفی کتابخانه NumPy: آرایه‌های چندبعدی
  • 22. عملیات برداری (Vectorization) با NumPy
  • 23. محاسبات ماتریسی و جبر خطی با NumPy
  • 24. معرفی کتابخانه Pandas: ساختارهای داده Series و DataFrame
  • 25. خواندن و نوشتن داده‌های مالی با Pandas
  • 26. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها (Indexing & Slicing)
  • 27. پاک‌سازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده و داده‌های پرت
  • 28. ادغام، اتصال و تغییر شکل DataFrameها
  • 29. عملیات گروهی (Grouping) و تجمعی (Aggregation)
  • 30. کار با داده‌های سری زمانی در Pandas
  • 31. پنجره‌های متحرک (Rolling Windows) و محاسبات آن
  • 32. دریافت داده‌های مالی از APIها (Yahoo Finance, Alpha Vantage)
  • 33. وب اسکرپینگ (Web Scraping) ساده برای داده‌های مالی
  • 34. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 35. نمودارهای پیشرفته با Seaborn
  • 36. مصورسازی‌های تعاملی با Plotly
  • 37. تحلیل اکتشافی داده‌های مالی (EDA)
  • 38. محاسبه بازده و ریسک
  • 39. شاخص‌های تکنیکال رایج: میانگین متحرک، RSI
  • 40. همبستگی و کوواریانس در سبد سهام
  • 41. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
  • 42. بهینه‌سازی پرتفوی مقدماتی: مدل مارکویتز
  • 43. کار با داده‌های با فرکانس بالا (High-Frequency Data)
  • 44. ذخیره‌سازی بهینه داده‌ها: Parquet و HDF5
  • 45. پروژه عملی: تحلیل یک سبد سهام ساده
  • 46. محاسبات سطح بالا (HPC) چیست؟
  • 47. تفاوت همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 48. معماری CPU مدرن: هسته‌ها، نخ‌ها (Threads) و حافظه کش
  • 49. قانون امدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 50. پروفایل‌سنجی (Profiling) کد پایتون برای یافتن گلوگاه‌ها
  • 51. بهینه‌سازی عملکرد کد تک-نخی (Single-Threaded)
  • 52. معرفی ماژول `threading` در پایتون
  • 53. چالش‌های برنامه‌نویسی چندنخی: قفل‌ها و Race Condition
  • 54. معرفی ماژول `multiprocessing` برای موازی‌سازی واقعی
  • 55. استخرهای پردازشی (Process Pools) برای تسک‌های موازی
  • 56. ارتباط بین فرآیندها (Inter-Process Communication – IPC)
  • 57. استفاده از `concurrent.futures` برای ساده‌سازی موازی‌سازی
  • 58. موازی‌سازی وظایف I/O-bound در مقابل CPU-bound
  • 59. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous) با `asyncio`
  • 60. کاربرد `asyncio` در دریافت همزمان داده‌های مالی
  • 61. مقدمه‌ای بر حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 62. چالش‌های مدیریت حافظه در محاسبات موازی
  • 63. الگوریتم‌های موازی پایه: Map, Reduce, Scan
  • 64. مقایسه ابزارهای موازی‌سازی در پایتون
  • 65. پروژه عملی: موازی‌سازی یک محاسبه آماری ساده
  • 66. محدودیت‌های GIL (Global Interpreter Lock) در پایتون
  • 67. معرفی Numba: کامپایل درجا (JIT) برای سرعت بخشیدن به کد
  • 68. استفاده از دکوراتور `@jit` در Numba
  • 69. حالت NoPython و بهینه‌سازی‌های پیشرفته در Numba
  • 70. موازی‌سازی خودکار حلقه‌ها با Numba
  • 71. معرفی Dask: DataFrameها و آرایه‌های موازی
  • 72. کار با Dask DataFrame برای داده‌های بزرگتر از حافظه
  • 73. زمان‌بندی (Scheduling) تسک‌ها در Dask
  • 74. راه‌اندازی یک کلاستر Dask محلی
  • 75. مقدمه‌ای بر محاسبات با GPU
  • 76. معماری GPU: هسته‌های CUDA و Streaming Multiprocessors
  • 77. معرفی کتابخانه CuPy: جایگزین NumPy برای GPU
  • 78. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 79. نوشتن کرنل‌های سفارشی با Numba.cuda
  • 80. معرفی Ray: یک فریمورک برای محاسبات توزیع‌شده
  • 81. محاسبات توزیع‌شده با Apache Spark و PySpark
  • 82. کار با RDD و DataFrame در PySpark
  • 83. مقدمه‌ای بر Message Passing Interface (MPI) با `mpi4py`
  • 84. کانتینرسازی با Docker برای محیط‌های محاسباتی تکرارپذیر
  • 85. پروژه عملی: پردازش یک مجموعه داده مالی بزرگ با Dask
  • 86. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 87. موازی‌سازی فرآیند بک‌تستینگ برای پارامترهای مختلف
  • 88. شبیه‌سازی مونت کارلو برای پیش‌بینی قیمت دارایی
  • 89. پیاده‌سازی موازی شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 90. قیمت‌گذاری اختیار معامله (Option Pricing) با مدل بلک-شولز
  • 91. سرعت بخشیدن به محاسبات قیمت‌گذاری اختیار با GPU
  • 92. محاسبه معیارهای ریسک: ارزش در معرض خطر (VaR)
  • 93. محاسبه VaR با روش‌های تاریخی، پارامتریک و مونت کارلو
  • 94. موازی‌سازی محاسبات سنگین مدیریت ریسک
  • 95. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های معاملات با فرکانس بالا (HFT)
  • 96. بهینه‌سازی سبد سهام در مقیاس بزرگ
  • 97. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 98. موازی‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 99. معماری سیستم‌های محاسباتی در شرکت‌های مالی
  • 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای آینده در محاسبات مالی

📚 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 بازارهای مالی”

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

پیمایش به بالا