کار با داده‌های مالی: نحوه جمع‌آوری، پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های مالی از منابع مختلف (مانند Yahoo Finance, Alpha Vantage) با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند Pandas و NumPy را بیاموزید. این شامل کار با سری‌های زمانی و داده‌های جدولی پیچیده است.

تجسم داده‌ها: با بهره‌گیری از Matplotlib و Seaborn، نمودارهای پیچیده و حرفه‌ای برای درک بهتر الگوها و روندهای مالی ایجاد کنید و از این طریق، اطلاعات را به شکلی مؤثرتر به نمایش بگذارید.

تحلیل پورتفولیو و ریسک: اصول بهینه‌سازی پورتفولیو (مدل مارکویتز)، محاسبه بازده و ریسک، و همچنین درک مفاهیم کلیدی مانند CAPM و Sharpe Ratio را درک کرده و آن‌ها را با پایتون پیاده‌سازی کنید. این بخش به شما کمک می‌کند تا سبد سرمایه‌گذاری‌های خود را بهینه کنید.

تحلیل سری‌های زمانی: تکنیک‌های پیشرفته تحلیل سری‌های زمانی مالی را برای پیش‌بینی قیمت سهام، نرخ بهره و سایر متغیرهای مالی فرا بگیرید، از جمله مدل‌های پیشرفته‌ای چون ARIMA و GARCH برای مدل‌سازی نوسانات.

کاربرد یادگیری ماشین: الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین مانند رگرسیون (خطی، لجستیک)، خوشه‌بندی (K-Means) و طبقه‌بندی (درخت تصمیم، جنگل تصادفی) را در مسائل مالی به کار ببرید. به عنوان مثال، پیش‌بینی حرکت قیمت سهام، ارزیابی ریسک اعتباری یا شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری.

معاملات الگوریتمی: با مفاهیم اولیه بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی و ساخت سیستم‌های معاملاتی خودکار آشنا شوید تا بتوانید ایده‌های معاملاتی خود را به صورت سیستمی پیاده‌سازی کنید.

مطالعات موردی عملی: با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، دانش نظری خود را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید. این شامل تحلیل‌های موردی از بازار سهام، اوراق قرضه و سایر ابزارهای مالی است که شما را برای چالش‌های واقعی آماده می‌کند.

افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر پایتون و یادگیری ماشین، در نقش‌هایی مانند تحلیل‌گر داده‌های مالی، مهندس مالی (Quant)، تحلیل‌گر کمی، و متخصص فین‌تک، پیشرفت کنید. این مهارت‌ها در صنایع مختلف مالی بسیار پرتقاضا هستند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: توانایی خود را در تحلیل عمیق داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری و مالی هوشمندانه‌تر افزایش دهید و از حدس و گمان فاصله بگیرید.

مهارت‌های عملی و کاربردی: تمامی مفاهیم از طریق مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی آموزش داده می‌شوند تا شما بلافاصله بتوانید آموخته‌های خود را به کار ببرید و نمونه کارهای قدرتمندی برای خود بسازید.

درک روندهای نوین مالی: با جدیدترین روش‌ها و ابزارهای مورد استفاده در دنیای مالی مدرن آشنا شوید و از قافله تغییرات در این حوزه عقب نمانید. این دانش شما را در جایگاه یک فرد پیشرو قرار می‌دهد.

خودکفایی در تحلیل: دیگر نیازی به نرم‌افزارهای گران‌قیمت یا وابسته به دیگران نخواهید داشت و می‌توانید تحلیل‌های پیچیده خود را به طور مستقل و با انعطاف‌پذیری بالا انجام دهید.

افزایش دقت پیش‌بینی: با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توانید پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد حرکت‌های بازار و ریسک‌های مالی داشته باشید.

آشنایی اولیه با پایتون: نیازی به تسلط کامل نیست، اما درک مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده‌ای (لیست، دیکشنری) ضروری است. دوره شامل مرور مختصری از مبانی پایتون خواهد بود.

مفاهیم اولیه مالی: آشنایی با اصطلاحات و مفاهیم بنیادی مالی مانند سهام، اوراق قرضه، بازارهای مالی، و بازده (Return) کمک‌کننده خواهد بود. با این حال، مفاهیم مالی پیچیده در طول دوره به صورت کاربردی و قابل فهم توضیح داده می‌شوند.

ریاضیات و آمار پایه: درک مفاهیم اولیه آمار (میانگین، انحراف معیار، رگرسیون ساده) و جبر خطی ساده می‌تواند مفید باشد، اما دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی بدون دانش پیشرفته ریاضیات هم قابل درک باشد و بر کاربرد عملی تمرکز دارد.

یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت: برای نصب پایتون، کتابخانه‌ها، دسترسی به APIهای داده و اجرای کدهای آموزشی.

۱. مقدمه و راه‌اندازی محیط:

آشنایی با اهداف دوره، نصب و پیکربندی ابزارهای لازم مانند Anaconda و Jupyter Notebook/Lab، و مروری بر محیط توسعه و نحوه اجرای کدها.

۲. مبانی پایتون برای تحلیل مالی:

• معرفی و کاربرد NumPy برای محاسبات عددی و آرایه‌های چندبعدی.
• تحلیل و دستکاری داده‌ها با Pandas: ایجاد و کار با DataFrames، Series، فیلتر کردن، مرتب‌سازی، گروه‌بندی، ادغام و پاک‌سازی داده‌های مالی.
• تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn: ایجاد انواع نمودارهای مالی (نمودار خطی، کندل استیک، هیستوگرام، نمودارهای توزیع) برای تحلیل بصری.
• جمع‌آوری داده‌های مالی: استفاده از APIهای مختلف (مانند yfinance, Alpha Vantage) برای دانلود داده‌های تاریخی و لحظه‌ای سهام، ETFها، ارزها و سایر ابزارهای مالی.

۳. تحلیل مالی کمی با پایتون:

• محاسبه بازده و ریسک: بازده ساده و لگاریتمی (Log Returns)، بازده روزانه، ماهانه، سالانه، واریانس و انحراف معیار.
• نظریه پورتفولیو مدرن (MPT): اصول بهینه‌سازی پورتفولیو، محاسبه مرز کارا (Efficient Frontier) و تخصیص بهینه دارایی‌ها برای حداکثر کردن بازده به ازای ریسک مشخص.
• مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM) و خط بازار اوراق بهادار (SML).
• شاخص شارپ (Sharpe Ratio)، شاخص سورتینو (Sortino Ratio) و سایر معیارهای عملکرد پورتفولیو.
• مفاهیم و محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR) و ارزش در معرض ریسک شرطی (CVaR).

۴. تحلیل سری‌های زمانی مالی:

• آشنایی با ویژگی‌های سری‌های زمانی مالی: پایداری (Stationarity)، همبستگی خودکار (Autocorrelation) و همبستگی جزئی خودکار (Partial Autocorrelation).
• مدل‌های ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی.
• مدل‌های GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) برای مدل‌سازی و پیش‌بینی نوسانات مالی.
• مفاهیم هم‌انباشتگی (Cointegration) و کاربرد آن در معاملات جفت.

۵. یادگیری ماشین برای امور مالی:

• رگرسیون خطی و لجستیک: کاربرد در پیش‌بینی قیمت و طبقه‌بندی روند بازار (صعودی/نزولی).
• خوشه‌بندی (K-Means): بخش‌بندی بازار، گروه‌بندی سهام با ویژگی‌های مشابه یا شناسایی الگوهای رفتاری در سرمایه‌گذاران.
• درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی: مدل‌سازی پیش‌بینی پیچیده، شناسایی عوامل موثر بر قیمت سهام و طبقه‌بندی اعتباری.
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی پیچیده داده‌های مالی.
• ارزیابی مدل‌ها: متریک‌های ارزیابی مانند دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، F1-Score، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)، و منحنی ROC.
• تحلیل ریسک اعتباری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای ارزیابی مشتریان یا شرکت‌ها.

۶. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی:

• ساخت یک سیستم ساده برای پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های سری زمانی و یادگیری ماشین.
• توسعه یک مدل برای ارزیابی ریسک سبد سهام و بهینه‌سازی تخصیص دارایی‌ها.
• مثال‌هایی از بک‌تستینگ استراتژی‌های معاملاتی ساده و ارزیابی عملکرد آن‌ها.
• تحلیل اخبار و احساسات بازار با NLP (پردازش زبان طبیعی) برای پیش‌بینی حرکت بازار.
• پیاده‌سازی یک مدل سیگنال خرید/فروش بر اساس اندیکاتورهای فنی و یادگیری ماشین.