آنچه در این تخصص فرا خواهید گرفت

این تخصص جامع، شما را از مفاهیم بنیادی تا کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی در امور مالی هدایت می‌کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• اصول اساسی یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را در داده‌های مالی به کار ببرید.
• داده‌های مالی را برای تحلیل و مدل‌سازی با استفاده از ابزارهایی مانند پایتون، NumPy و Pandas آماده‌سازی و پاک‌سازی کنید.
• مدل‌های پیشرفته سری‌های زمانی مانند ARIMA، GARCH و مدل‌های فضای حالت را برای پیش‌بینی نوسانات و قیمت دارایی‌ها پیاده‌سازی کنید.
• شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، از جمله CNN، RNN، LSTM و Transformer را برای حل مسائل پیچیده مالی مانند تحلیل احساسات، شناسایی الگوهای معاملاتی و تشخیص تقلب به کار گیرید.
• مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از قبیل Q-Learning و SARSA را در بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی، مدیریت پورتفولیو و تصمیم‌گیری‌های مالی پویا به کار ببرید.
• با استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون نظیر Scikit-learn، TensorFlow و Keras، مدل‌های مالی را توسعه و ارزیابی کنید.
• چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در به‌کارگیری هوش مصنوعی در امور مالی را درک کنید.

مزایای کلیدی این تخصص

کسب این تخصص، مزایای متعددی را برای توسعه حرفه‌ای و شخصی شما به همراه خواهد داشت:

• ارتقاء شغلی: شما را برای موقعیت‌های شغلی پرتقاضا در فین‌تک، بانکداری سرمایه‌گذاری، مدیریت دارایی، تحلیل ریسک و صندوق‌های پوشش ریسک (Hedge Funds) آماده می‌سازد.
• افزایش توانمندی تحلیلی: مهارت‌های لازم برای ساخت، ارزیابی و استقرار مدل‌های پیچیده مالی را کسب خواهید کرد که به شما امکان می‌دهد تصمیمات مبتنی بر داده‌های دقیق‌تری اتخاذ کنید.
• پیشرو بودن در تکنولوژی: با جدیدترین رویکردها و ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه مالی آشنا می‌شوید و همگام با نوآوری‌های این صنعت پیش می‌روید.
• کاربرد عملی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و داده‌های واقعی مالی، تضمین می‌کند که مهارت‌های کسب شده بلافاصله در محیط کار قابل استفاده هستند.
• شبکه سازی: فرصتی برای تعامل با متخصصان و همکاران همفکر در جامعه جهانی فین‌تک فراهم می‌آید.

پیش‌نیازهای دوره

برای بهره‌مندی حداکثری از این تخصص، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• دانش برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی قوی با مبانی پایتون، ساختارهای داده و کتابخانه‌های اصلی مانند NumPy و Pandas ضروری است.
• آمار و احتمال: درک مفاهیم کلیدی آمار توصیفی و استنباطی، توزیع‌های آماری و آزمون‌های فرضیه.
• جبر خطی و حسابان: آشنایی با مبانی ماتریس‌ها، بردارها، مشتقات و انتگرال‌ها.
• مفاهیم مالی پایه: درک کلی از عملکرد بازارهای مالی، دارایی‌های مالی (سهام، اوراق قرضه)، و مفاهیم اقتصادی کلان.

ساختار و محتوای تخصص

این تخصص به چندین دوره مجزا تقسیم می‌شود که هر یک بر جنبه خاصی از یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی در امور مالی تمرکز دارد:

دوره ۱: یادگیری ماشین در امور مالی: از داده تا بینش‌های مالی

این دوره با معرفی مبانی یادگیری ماشین آغاز می‌شود و بر نحوه آماده‌سازی و تحلیل داده‌های مالی تاکید دارد. شما با مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه ویژگی‌های (Features) معنی‌دار را از داده‌های خام مالی استخراج کنید. مثال‌های عملی شامل پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از رگرسیون خطی و لجستیک، و شناسایی فرصت‌های معاملاتی با الگوریتم‌های طبقه‌بندی خواهد بود.

دوره ۲: تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی در امور مالی

در این دوره، به بررسی عمیق‌تر داده‌های سری زمانی مالی می‌پردازید که دارای ویژگی‌های خاصی مانند وابستگی زمانی و نوسانات هستند. مدل‌های کلاسیک سری‌های زمانی مانند ARIMA برای پیش‌بینی و GARCH برای مدل‌سازی نوسانات بازار آموزش داده می‌شود. شما همچنین با مدل‌های پیچیده‌تر مانند VAR (Vector AutoRegressions) و مدل‌های فضای حالت آشنا خواهید شد که برای تحلیل سیستم‌های چندمتغیره مالی کاربرد دارند. مثال عملی: مدل‌سازی ریسک و نوسانات سبد سهام با استفاده از مدل‌های GARCH.

دوره ۳: یادگیری عمیق در امور مالی

این دوره به قدرت یادگیری عمیق در حل چالش‌های مالی می‌پردازد. شما با ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی پایه، شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای تحلیل الگوهای تصویری (مانند نمودارهای کندل استیک)، و شبکه‌های بازگشتی (RNN، LSTM، GRU) برای پردازش داده‌های توالی‌مانند مالی آشنا خواهید شد. موضوعات پیشرفته‌تر مانند Autoencoders برای کاهش ابعاد یا تشخیص ناهنجاری، و GANs برای تولید داده‌های مصنوعی نیز پوشش داده می‌شوند. مثال عملی: تحلیل احساسات اخبار مالی با استفاده از LSTM برای پیش‌بینی حرکت بازار.

دوره ۴: یادگیری تقویتی در امور مالی

این دوره شما را با چارچوب یادگیری تقویتی آشنا می‌کند، که در آن یک عامل (Agent) از طریق تعامل با محیط (بازار مالی) یاد می‌گیرد تا تصمیمات بهینه بگیرد. شما مفاهیم اساسی مانند فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)، معادلات بلمن و الگوریتم‌های کلیدی مانند Q-Learning و SARSA را فرا می‌گیرید. سپس به سراغ روش‌های پیشرفته‌تر مانند Policy Gradient (مانند REINFORCE و Actor-Critic) می‌روید. مثال عملی: طراحی یک عامل معاملاتی هوشمند که به طور خودکار استراتژی‌های خرید و فروش را برای به حداکثر رساندن سود در یک بازار شبیه‌سازی شده یاد می‌گیرد.