این دوره جامع، مجموعه‌ای از مهارت‌های ضروری را برای تحلیلگرانی که مایلند از قدرت پایتون در بازارهای مالی بهره‌برداری کنند، ارائه می‌دهد. سرفصل‌های اصلی آموزش عبارتند از:

• مبانی پایتون برای مالی: آشنایی با ساختارهای داده، توابع، و منطق برنامه‌نویسی در پایتون، با تمرکز بر کاربردهای مالی.
• کار با داده‌های مالی: نحوه جمع‌آوری، پاکسازی و سازماندهی داده‌های تاریخی سهام، ارزهای دیجیتال، و سایر ابزارهای مالی از منابع مختلف از جمله APIها.
• تجزیه و تحلیل داده با Pandas و NumPy: تسلط بر کتابخانه‌های قدرتمند Pandas برای مدیریت و تحلیل داده‌های سری زمانی و NumPy برای محاسبات عددی کارآمد.
• بصری‌سازی داده‌های مالی با Matplotlib و Seaborn: ایجاد نمودارهای اطلاعاتی و جذاب برای نمایش روندها، نوسانات و الگوهای بازار.
• تحلیل ریسک و بازده: محاسبه و تفسیر معیارهای کلیدی مانند بازده تجمعی، بازده سالانه، نوسان و همبستگی بین دارایی‌ها.
• بهینه‌سازی پرتفوی: پیاده‌سازی مدل‌های کلاسیک بهینه‌سازی پرتفوی مانند نظریه مارکویتز برای ساخت پرتفوی‌های کارآمد.
• مدل‌های مالی: آشنایی با اصول مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM) و کاربرد آن در پایتون.
• مقدمه‌ای بر رگرسیون برای پیش‌بینی: استفاده از مدل‌های رگرسیون خطی برای تحلیل ارتباط بین متغیرهای مالی و پیش‌بینی‌های ساده.
• تحلیل فنی و اندیکاتورها: پیاده‌سازی اندیکاتورهای رایج تحلیل فنی مانند میانگین متحرک، باندهای بولینگر، و شاخص قدرت نسبی (RSI).
• مقدمه‌ای بر معاملات الگوریتمی: درک اصول اولیه ساخت و آزمایش استراتژی‌های معاملاتی خودکار.

شرکت در دوره “آموزش پایتون برای تحلیل بازارهای مالی ۲۰۲۳” مزایای چشمگیری برای دانشجویان و متخصصان به همراه دارد:

• افزایش مهارت‌های تحلیلی: با ابزارهای پیشرفته پایتون، قادر به انجام تحلیل‌های عمیق‌تر و دقیق‌تر بر روی داده‌های مالی خواهید بود.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: مهارت‌های کسب شده به شما این امکان را می‌دهد که تصمیمات مالی خود را بر اساس شواهد آماری و تحلیل‌های داده‌ای اتخاذ کنید.
• افزایش قابلیت استخدام: دانش پایتون در حوزه مالی یک مزیت رقابتی بزرگ در بازار کار محسوب می‌شود و درب‌های جدیدی را در صنعت مالی و فین‌تک به روی شما می‌گشاید.
• اتوماسیون وظایف: توانایی خودکارسازی وظایف تکراری مانند جمع‌آوری داده‌ها، گزارش‌گیری و اجرای استراتژی‌ها، باعث صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود.
• درک عمیق‌تر مفاهیم مالی: از طریق پیاده‌سازی عملی مدل‌ها و تئوری‌های مالی با پایتون، درک شما از این مفاهیم به طور قابل توجهی افزایش خواهد یافت.
• ساخت پروژه‌های کاربردی: با تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی، شما قادر به ساخت ابزارهای تحلیلی و مدل‌های پیش‌بینی خود خواهید بود.
• جامعه‌پذیری در دنیای مالی: آشنایی با اصطلاحات و ابزارهای پایتون، شما را در گفت‌وگو با سایر متخصصان مالی و تکنولوژی توانمند می‌سازد.

برای حداکثر بهره‌وری از دوره “آموزش پایتون برای تحلیل بازارهای مالی ۲۰۲۳”، برخی پیش‌نیازهای اولیه توصیه می‌شود، اما دوره به گونه‌ای طراحی شده که برای افراد با سطوح مختلف دانش مناسب باشد:

• مبانی برنامه‌نویسی (توصیه می‌شود): آشنایی اولیه با هر زبان برنامه‌نویسی می‌تواند مفید باشد، اما این دوره شامل بخش‌هایی برای مرور مفاهیم پایه پایتون نیز هست.
• مبانی ریاضی و آمار: درک مفاهیم پایه‌ای مانند میانگین، انحراف معیار، همبستگی و رگرسیون به شما در درک عمیق‌تر مباحث مالی کمک می‌کند.
• آشنایی مقدماتی با بازارهای مالی: داشتن درکی ابتدایی از نحوه کار بازار سهام، ارزها یا سایر ابزارهای مالی مفید است، اما ضروری نیست، چرا که مفاهیم لازم در طول دوره توضیح داده می‌شوند.
• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، تمایل و اشتیاق به یادگیری پایتون و کاربرد آن در حوزه مالی، اصلی‌ترین پیش‌نیاز برای موفقیت در این دوره است.

این دوره برای دانشجویان مالی، اقتصاد، مهندسی، آمار، برنامه‌نویسان، سرمایه‌گذاران و هر کسی که علاقه‌مند به کاربرد پایتون در تحلیل بازارهای مالی است، مناسب است.

این دوره به صورت ماژولار و ساختاریافته تدوین شده است تا فراگیری مفاهیم از پایه تا مباحث پیشرفته به صورت گام به گام صورت پذیرد. در ادامه به برخی از مباحث کلیدی و نحوه پوشش آن‌ها در ساختار دوره اشاره می‌شود:

• ماژول ۱: راه‌اندازی و مبانی پایتون

  • نصب Anaconda و Jupyter Notebook: محیط توسعه اصلی برای تحلیل‌های داده.
  • مرور مفاهیم پایه پایتون: متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع.
  • مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) در پایتون.

• ماژول ۲: کار با NumPy و Pandas

  • NumPy: آرایه‌ها، عملیات برداری، و محاسبات ماتریسی برای داده‌های عددی.
  • Pandas Series و DataFrame: ساختار داده‌های اصلی برای تحلیل داده‌های مالی.
  • عملیات داده‌ای با Pandas: فیلتر کردن، گروه‌بندی، ادغام داده‌ها و مدیریت مقادیر از دست رفته.
  • کار با داده‌های سری زمانی: تغییر فرکانس داده‌ها، محاسبات پنجره‌ای (rolling calculations).

• ماژول ۳: بصری‌سازی داده‌های مالی

  • Matplotlib: ایجاد نمودارهای خطی، پراکندگی، هیستوگرام، و نمودارهای کندل استیک برای قیمت‌ها.
  • Seaborn: بصری‌سازی‌های آماری پیشرفته برای کشف الگوها در داده‌ها.
  • سفارشی‌سازی نمودارها: اضافه کردن عنوان، برچسب، افسانه و تغییر سبک.

• ماژول ۴: دریافت داده‌های مالی

  • استفاده از کتابخانه‌هایی مانند `yfinance` برای دریافت داده‌های تاریخی سهام.
  • آشنایی با APIهای مالی و نحوه اتصال به آن‌ها (مثال: Quandl, Alpha Vantage).
  • دریافت داده‌های ارزهای دیجیتال و سایر دارایی‌ها.

• ماژول ۵: تحلیل داده‌های سهام و بازده

  • محاسبه بازده روزانه، ماهانه و سالانه.
  • محاسبه بازده تجمعی و نوسان (Volatility).
  • تحلیل همبستگی بین سهام و دارایی‌های مختلف.
  • کاربرد اندیکاتورهای تحلیل فنی: میانگین متحرک ساده و نمایی، Bollinger Bands، RSI.

• ماژول ۶: تحلیل و بهینه‌سازی پرتفوی

  • مقدمه‌ای بر نظریه مدرن پرتفوی (MPT) و نظریه مارکویتز.
  • پیاده‌سازی بهینه‌سازی پرتفوی برای یافتن پرتفوی با حداکثر بازده و حداقل ریسک.
  • محاسبه مرز کارا (Efficient Frontier) و پرتفوی بهینه.
  • اندازه‌گیری ریسک پرتفوی: Value at Risk (VaR) و Conditional VaR (CVaR).

• ماژول ۷: مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و رگرسیون

  • مبانی رگرسیون خطی ساده و چندگانه.
  • کاربرد رگرسیون در مالی: تخمین بتا (Beta) برای مدل CAPM.
  • آشنایی با کتابخانه `statsmodels` برای تحلیل‌های آماری.

• ماژول ۸: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

  • پروژه تحلیل جامع سهام: از دریافت داده تا بصری‌سازی و تحلیل ریسک.
  • پروژه بهینه‌سازی پرتفوی واقعی.
  • پیاده‌سازی یک استراتژی معاملاتی ساده و بک‌تستینگ آن.

در هر بخش، تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی برای تثبیت مفاهیم ارائه خواهد شد تا شما بتوانید دانش تئوری خود را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید.

مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، در طیف وسیعی از نقش‌ها و حوزه‌های صنعت مالی کاربرد عملی دارند:

• تحلیلگران مالی و کمی: انجام تحلیل‌های عمیق بر روی داده‌های بازار، پیش‌بینی روندها و ارزیابی عملکرد سرمایه‌گذاری‌ها.
• مدیران پرتفوی: ساخت و بهینه‌سازی پرتفوی‌های سرمایه‌گذاری با هدف حداکثرسازی بازده و کنترل ریسک.
• معامله‌گران: توسعه و آزمایش استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی، اجرای معاملات خودکار و مدیریت ریسک لحظه‌ای.
• محققان مالی: انجام تحقیقات پیشرفته بر روی پدیده‌های بازار، توسعه مدل‌های جدید قیمت‌گذاری و ریسک.
• توسعه‌دهندگان فین‌تک: ساخت برنامه‌ها و ابزارهای مالی نوآورانه، از پلتفرم‌های معاملاتی تا ابزارهای مشاوره مالی خودکار.
• مدیریت ریسک: توسعه مدل‌های پیش‌بینی ریسک، تحلیل استرس و ارزیابی کفایت سرمایه.

این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص پایتون در حوزه مالی تبدیل شوید، نقشی که در دنیای مالی مدرن به شدت مورد تقاضا است و می‌تواند مسیر شغلی شما را دگرگون کند.