آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی پایتون برای تحلیل مالی: تسلط بر کتابخانه‌های کلیدی پایتون مانند Pandas برای مدیریت داده‌ها، NumPy برای محاسبات عددی و Matplotlib برای بصری‌سازی داده‌های مالی.

• شناخت عمیق بازار فارکس: درک ساختار، عملکرد، جفت‌ارزها، و عوامل اصلی مؤثر بر نوسانات قیمت در بزرگترین بازار مالی جهان.

• طراحی استراتژی DCA: آموزش کامل مفهوم میانگین‌گیری از هزینه، نحوه طراحی منطق این استراتژی برای بازارهای نوسانی و پیاده‌سازی آن در کد پایتون.

• ساخت ربات معاملاتی از صفر: توانایی کدنویسی و توسعه یک ربات معاملاتی کاملاً کاربردی که قادر به اتصال به کارگزاری، ارسال سفارشات، و مدیریت موقعیت‌ها باشد.

• بک‌تست و بهینه‌سازی پیشرفته: یادگیری تکنیک‌های تست استراتژی‌ها با داده‌های تاریخی، ارزیابی عملکرد با متریک‌های استاندارد (مانند نسبت شارپ و حداکثر افت سرمایه) و بهینه‌سازی پارامترها.

• مدیریت ریسک و سرمایه: اصول کلیدی مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی، محاسبه اندازه پوزیشن، و نحوه محافظت از سرمایه در برابر نوسانات شدید بازار.

• اتصال به API کارگزاری‌ها: نحوه برقراری ارتباط با پلتفرم‌های معاملاتی از طریق API برای ارسال و دریافت داده‌ها و مدیریت سفارشات به صورت برنامه‌نویسی.

• استقرار و نظارت بر ربات: آموزش راه‌اندازی و مدیریت ربات معاملاتی بر روی سرورهای مجازی (VPS) برای عملکرد ۲۴ ساعته و نظارت بر عملکرد آن در زمان واقعی.

مزایای شرکت در این دوره

• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: این دوره بر پروژه‌محوری تمرکز دارد و شما یک ربات واقعی را از صفر می‌سازید که می‌توانید بلافاصله پس از اتمام دوره از آن استفاده کنید.

• حذف احساسات از معاملات: با اتوماسیون فرآیندها، تصمیمات معاملاتی شما بر پایه منطق و داده‌ها خواهد بود، نه ترس و طمع.

• صرفه‌جویی در زمان: ربات‌ها می‌توانند ۲۴ ساعته و بدون نیاز به نظارت مستمر، فرصت‌های معاملاتی را شناسایی و اجرا کنند.

• افزایش دقت و سرعت: اجرای معاملات با دقت میلی‌ثانیه و بدون خطای انسانی، که در بازارهای پرنوسان بسیار حیاتی است.

• تست دقیق استراتژی‌ها: قابلیت بک‌تست به شما این امکان را می‌دهد که قبل از ورود به بازار واقعی، استراتژی خود را با داده‌های تاریخی معتبر ارزیابی کنید.

• دسترسی به ابزارهای رایگان: تمامی نرم‌افزارها، محیط‌های برنامه‌نویسی و کدهای نمونه به صورت رایگان در اختیار شما قرار می‌گیرد.

• تقویت رزومه و فرصت‌های شغلی: مهارت در پایتون و معاملات الگوریتمی، شما را در موقعیت ویژه‌ای در بازار کار مالی قرار می‌دهد.

• یادگیری استراتژی DCA: این استراتژی به شما کمک می‌کند تا با ورود تدریجی به بازار، اثر نوسانات شدید را کاهش داده و میانگین قیمت ورودی خود را بهینه کنید.

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی مقدماتی با پایتون: درک مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی پایتون شامل متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، توابع و ساختارهای داده (مانند لیست‌ها و دیکشنری‌ها).

• آشنایی با مفاهیم پایه مالی: داشتن درک کلی از بازار فارکس و اصطلاحات رایج آن (مانند جفت‌ارزها، پیپ، اسپرد و لوریج).

• رایانه و اتصال به اینترنت: دسترسی به یک رایانه با قابلیت نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز و اتصال پایدار به اینترنت.

• اشتیاق به یادگیری: انگیزه و علاقه به غواصی در دنیای هیجان‌انگیز برنامه‌نویسی و بازارهای مالی.

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره به صورت ماژولار و ساختاریافته طراحی شده است تا شما را گام به گام از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی کامل یک ربات معاملاتی راهنمایی کند:

• بخش ۱: مقدمات پایتون برای تحلیل مالی

  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (مانند VS Code و Jupyter Notebook).
  • مروری بر اصول پایتون کاربردی برای تحلیل داده و کار با داده‌های سری زمانی.
  • معرفی و کاربرد کتابخانه‌های Pandas، NumPy و Matplotlib/Seaborn.

• بخش ۲: شناخت بازار فارکس و جمع‌آوری داده

  • ساختار بازار جهانی فارکس و بازیگران اصلی آن.
  • انواع داده‌های قیمت (OHLCV) و اهمیت هر یک.
  • روش‌های جمع‌آوری داده‌های تاریخی و لحظه‌ای از طریق APIهای رایگان یا پولی.
  • پاکسازی، پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل.

• بخش ۳: طراحی استراتژی میانگین‌گیری از هزینه (DCA)

  • مفهوم DCA و فلسفه پشت آن، کاربردها و محدودیت‌های آن.
  • طراحی منطق ورود و خروج بر اساس استراتژی DCA (نقاط شروع، فواصل خرید، حجم معاملات).
  • بررسی مثال‌های عملی از تنظیم پارامترهای استراتژی برای جفت‌ارزهای مختلف.

• بخش ۴: پیاده‌سازی ربات معاملاتی با پایتون

  • معماری و ساختار کلی یک ربات معاملاتی (ماژول‌ها و وظایف).
  • نحوه اتصال به APIهای کارگزاری‌های فارکس (مانند Oanda، FXCM و غیره).
  • مدیریت سفارشات: ارسال سفارشات بازار، محدود، حد ضرر و حد سود.
  • نحوه رصد موقعیت‌های باز، محاسبه سود/زیان و به‌روزرسانی لحظه‌ای اطلاعات.
  • مدیریت خطاها و پیاده‌سازی سیستم گزارش‌گیری در ربات.

• بخش ۵: بک‌تست و بهینه‌سازی استراتژی

  • اهمیت بک‌تست در اعتبارسنجی و بهبود استراتژی‌های معاملاتی.
  • ساخت یک محیط بک‌تستینگ سفارشی در پایتون از پایه.
  • آشنایی با متریک‌های ارزیابی عملکرد (نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)، نسبت سود به ضرر و …)
  • بهینه‌سازی پارامترهای استراتژی DCA برای افزایش سودآوری و کاهش ریسک.
  • محدودیت‌های بک‌تست و نحوه تفکر انتقادی در مورد نتایج.

• بخش ۶: مدیریت ریسک و سرمایه در معاملات الگوریتمی

  • محاسبه اندازه پوزیشن و اصول مدیریت ریسک در معاملات خودکار.
  • استراتژی‌های مختلف برای مدیریت حد ضرر و حد سود در استراتژی DCA.
  • اهمیت تنوع بخشی (Diversification) در سبد معاملات الگوریتمی.
  • نحوه محافظت از سرمایه در شرایط غیرمنتظره و نوسانات شدید بازار.

• بخش ۷: استقرار و نظارت بر ربات در محیط واقعی

  • انتخاب و راه‌اندازی سرور مجازی (VPS) برای اجرای ۲۴ ساعته ربات.
  • تنظیمات امنیتی، پایداری و بازیابی ربات در صورت بروز مشکل.
  • ابزارهای نظارت بر عملکرد ربات در زمان واقعی و دریافت هشدارها (Email, Telegram).
  • نکات نگهداری و به‌روزرسانی ربات در طول زمان.

• بخش ۸: توسعه‌های پیشرفته و ایده‌های آتی

  • افزودن قابلیت‌های پیشرفته به ربات DCA (مانند ترکیب با اندیکاتورهای تکنیکال دیگر).
  • بررسی سایر استراتژی‌های الگوریتمی و نحوه ادغام آنها با DCA.
  • آشنایی با فریمورک‌های معاملاتی پایتون (مانند Zipline یا Backtrader).
  • چشم‌انداز آینده معاملات الگوریتمی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازارهای مالی.