سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل داده‌های مالی با پایتون: ریسک و پیش‌بینی

کتاب تحلیل داده‌های مالی با پایتون: ریسک و پیش‌بینی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تحلیل داده‌های مالی با پایتون: ریسک و پیش‌بینی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و آشنایی با تحلیل داده‌های مالی
  • 2. مفاهیم اساسی مالی
  • 3. اهمیت تحلیل داده‌های مالی
  • 4. کاربرد پایتون در تحلیل داده‌های مالی
  • 5. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 6. مقدمه‌ای بر Jupyter Notebook و Google Colab
  • 7. نصب کتابخانه‌های کلیدی: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn
  • 8. مقدمه‌ای بر ساختار داده‌های مالی
  • 9. سری‌های زمانی (Time Series)
  • 10. داده‌های مقطعی (Cross-sectional Data)
  • 11. مقدمه‌ای بر انواع ریسک در بازارهای مالی
  • 12. ریسک بازار (Market Risk)
  • 13. ریسک اعتباری (Credit Risk)
  • 14. ریسک نقدینگی (Liquidity Risk)
  • 15. ریسک عملیاتی (Operational Risk)
  • 16. ریسک استراتژیک (Strategic Risk)
  • 17. ریسک قانونی و مقرراتی (Legal and Regulatory Risk)
  • 18. ریسک سیاسی (Political Risk)
  • 19. ریسک سیستمیک (Systemic Risk)
  • 20. مفاهیم پایه در تحلیل ریسک
  • 21. بازده (Return)
  • 22. نوسانات (Volatility)
  • 23. انحراف معیار (Standard Deviation)
  • 24. واریانس (Variance)
  • 25. کوواریانس (Covariance)
  • 26. همبستگی (Correlation)
  • 27. مفاهیم پیش‌بینی در بازارهای مالی
  • 28. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 29. پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • 30. پیش‌بینی رگرسیونی (Regression Forecasting)
  • 31. پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning Forecasting)
  • 32. مقدمه‌ای بر کار با داده‌های مالی در پایتون
  • 33. دریافت داده‌های مالی از منابع مختلف
  • 34. APIها (مانند Yahoo Finance, Alpha Vantage)
  • 35. فایل‌های CSV، Excel
  • 36. پایگاه‌های داده
  • 37. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 38. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 39. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
  • 40. تبدیل انواع داده (Data Type Conversion)
  • 41. همگام‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Alignment)
  • 42. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها (Normalization and Standardization)
  • 43. محاسبه بازده و نوسانات با پایتون
  • 44. محاسبه بازده ساده و لگاریتمی
  • 45. محاسبه بازده روزانه، هفتگی، ماهانه، سالانه
  • 46. محاسبه انحراف معیار بازده
  • 47. محاسبه واریانس بازده
  • 48. محاسبه کوواریانس بین دارایی‌ها
  • 49. محاسبه ماتریس همبستگی
  • 50. مصورسازی داده‌های مالی با پایتون
  • 51. نمودارهای خطی (Line Plots) برای سری‌های زمانی
  • 52. نمودارهای میله‌ای (Bar Charts) برای مقایسه
  • 53. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای رابطه بین متغیرها
  • 54. نمودارهای شمعی (Candlestick Charts) برای داده‌های مالی
  • 55. نمودارهای هیستوگرام (Histograms) برای توزیع بازده
  • 56. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) برای شناسایی پرت‌ها
  • 57. نمودارهای heatmap برای ماتریس همبستگی
  • 58. استفاده از Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی
  • 59. تحلیل ریسک بازار با پایتون
  • 60. محاسبه و تحلیل بتا (Beta)
  • 61. تحلیل واریانس-کوواریانس (Variance-Covariance Analysis)
  • 62. تحلیل ارزش در معرض ریسک (Value at Risk - VaR)
  • 63. روش‌های محاسبه VaR: تاریخی، پارامتریک، مونت کارلو
  • 64. تحلیل کسری ارزش در معرض ریسک (Conditional Value at Risk - CVaR)
  • 65. تحلیل استرس تست (Stress Testing)
  • 66. تحلیل سناریو (Scenario Analysis)
  • 67. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک اعتباری
  • 68. مدل‌های ساده برای ارزیابی ریسک اعتباری
  • 69. امتیازدهی اعتباری (Credit Scoring)
  • 70. تحلیل نسبت‌های مالی
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک نقدینگی
  • 72. شاخص‌های نقدینگی
  • 73. مدیریت ریسک نقدینگی
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 75. مفهوم ایستا بودن (Stationarity)
  • 76. آزمون‌های ایستا بودن (مانند Dickey-Fuller)
  • 77. تبدیلات برای ایستا کردن سری‌های زمانی
  • 78. مدل میانگین متحرک (Moving Average - MA)
  • 79. مدل خودرگرسیون (Autoregression - AR)
  • 80. مدل خودرگرسیون میانگین متحرک (Autoregressive Moving Average - ARMA)
  • 81. مدل خودرگرسیون میانگین متحرک یکپارچه (Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA)
  • 82. مدل فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 83. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA در پایتون
  • 84. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 85. معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE, MAPE
  • 86. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای سری‌های زمانی
  • 87. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 88. رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • 89. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 90. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 91. جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 92. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 93. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 94. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • 95. حافظه طولانی کوتاه مدت (Long Short-Term Memory - LSTM)
  • 96. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 97. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی بازده
  • 98. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی نوسانات
  • 99. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.